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「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か？Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
Cloud Nativeを支える要素技術・プロダクト・プラクティスの歩み / infrastudy-returns-01-amsy810
最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
Release v0.5.9 - あなたのアシスタントとしてAIエージェントを作成し、ツールをカスタマイズしてください。
生成AI界隈で話題になっているAIサービス「Dify.AI」がなかなか面白いですよ。Dify.AIは、スタートアップの米LangGeniusが用意している大規模言語モデル（LLM）用のWebUI環境を利用して、いろいろなシステムを組み込むことで、プログラムを書くことなく簡単にチャットbotなどのネイティブAIアプリを開発できるサービスです。 Difyは大きく「チャットボット」、「エージェント」、「ワークフロー」の３つの機能に分かれており、簡単なチャットボットから、複数のLLMを組み合わせた複雑な動作をさせるように設計するものまで、多様なアプリを開発することが可能です。ChatGPTから、Claude 3、Geminiなどの主要なLLMをAPIから呼び出すことができるので、それらを組み合わせてサービスを作ることも可能です。例えばOpenAIのAPIキーを生成してDifyに入力すると「GPT-
Dify の ワークフロー の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow : 顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「
Difyの全社活用について、Dify Meetup Tokyo #1で発表しました - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。テクノロジー本部 アドバンストテクノロジー部 部長の時田充です。私たちの部門は、生成AIをはじめとする先進技術を活用し、全社の業務生産性を向上することと、サービスの改善を支援することをミッションに活動しています。その一環として、Difyの全社活用をテーマに2024年6月23日に開催されたDify Meetup Tokyo #1で発表しました。 Dify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの開催 カカクコムでは、全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを選定したことと並行して、弊社CTOの京和がDifyアンバサダーのサンミンさんと共にDify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの企画を進めました。立ち上げてすぐのコミュニティで開催までの期間が2週間弱しかなかったため、カカクコムが全面的にバックアップし、イベントの
どうもー、シュンスケです。 ついに、ワークフローの自動生成に成功しました！ そう、みんなが頑張って作っているDifyのワークフローが何と！！ 生成AIにより全自動で作れるように進化しました！ もう面倒な作業とはおさらば！ DifyがAIでワークフローを自動構築！ 「あー、またこの作業やらなきゃ…」 毎日のルーティンワーク、うんざりしていませんか？ 請求書の処理、顧客データの入力、資料作成…、やらなきゃいけないことは山積みなのに、どれも時間と手間がかかって、本当に疲れますよね。 「誰か代わりにやってくれないかな…」 そう思ったことがある人は、きっと多いはず。 そんな願いを叶える、 夢のような機能がDifyに登場 しました！それが 「AIワークフロー自動生成」 です。 この機能を使えば、面倒な作業を自動化するワークフローを、AIがサクサクっと作ってくれるんです。 専門知識は一切不要！ 普段使っ
Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
前提 Difyのバージョンは Dify：0.6.11 Dify：0.6.13です。 今の最新バージョンで現状できないことをまとめてみました。 いろんな人がXでDifyでできることをあげていってくれていますが、あまりできないことをまとめている人はいなかったのでまとめた次第です。 「探索に時間を費やしたけど結局できなかった...」となる人が少なくなること祈って書いています。 ループ処理の制限 現在のDifyでは、特定の条件を満たすまでループを回す処理の実装が困難です。例えば、Self-RAGのような自己反復型のRAGの実装ができません。 一時的解決策 現状見つかっていないです。実装方法あったら教えてください。 モニタリングツール（LangSmith、Langfuse）との連携 (0.6.12からできるようになりました) できるようになったので、混乱を与えないため内容は削除しました。 AIモデル
![[Dify]現状Difyができないこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6998a269a73925f4b606cb0daa549e937187fcf5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGlmeSU1RCVFNyU4RiVCRSVFNyU4QSVCNkRpZnklRTMlODElOEMlRTMlODElQTclRTMlODElOEQlRTMlODElQUElRTMlODElODQlRTMlODElOTMlRTMlODElQTgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWVkZTg4YzkxNTI3MzIyYjZlYTgyYzJiYzUwZDdkMWE0%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBodWRlYmFrb25vbmFrYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjA0YzMxOWNiMTJlOWFhMjFlMDljZjMzMjJhNDc5NWE%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc1e24026ade5bba4c0d30d8a74552db5)
DifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築する - Taste of Tech Topics
こんにちは。ベランダで育てていたバジルが虫に食べられてしまいました。ハヤトです。 しかし植物の生命力というのはすごいもので、残った茎から再び葉っぱが成長してきています。次はぜひ私が食べたいものです。 さて、成長著しいといえば生成AIアプリ開発の分野はまさに日進月歩ですが、 なかでも「Dify」は、LLMワークフローが特に便利で、注目度が急上昇中です。 今回はそんなDifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築してみます。 Difyとは？ Knowledge bases for Amazon Bedrockとは？ 今回作成するチャットボットについて AWS側の設定手順 ナレッジベースの作成 APIの作成 Lambdaの作成 API Gatewayの作成 Dify側の設定手順 カスタムツールの作成 チャットボットの作成 まとめ Difyと
Release v0.5.10 - Create an AI Agent as Your Assistant and Customize Your Tools.
この記事では、LLMアプリケーション開発プラットフォームであるDifyとGoogle Apps Script（GAS）のカスタム関数を使って、スプシに記載した画像URLに写っているのがわんこかどうかをDifyを使って自動で判定してみました。 なぜDifyとGASカスタム関数の組み合わせなのか？ GASのカスタム関数から直接OpenAIなどのAPIを叩くのが実装としては一番早いのですが、RAGを使いたい、複数のGASから呼び出したい、GAS以外からも呼び出したい、LLMのモデルを柔軟に変えたい、などが発生することも多いです。 そのため実際にLLMアプリケーションを作っていく際は単純にAPIを叩くだけでは解決できないことがおおく、LLMに関わる処理をどこかにまとめておき、まとめておいたものをAPI経由で呼び出すという形にするのが好ましいです。 そこで登場するのがDifyです。 Difyはチャッ
注意: Modelfile の構文は開発中です。モデルファイルは、Ollamaでモデルを作成・共有するための設計図です。おススメ記事フォーマットModelfile のフォーマット:# コメントINSTRUCTION 引数インストラクション説... モデルプロバイダーの追加 モデルタイプを選択: 「ollama」を選択します。 必要な情報を入力: モデル名: llm-jp-13b-v2 Base URL: http://host.docker.internal:11434 Completion Mode: 「Chat」 モデルコンテキストサイズ: 4096 最大トークン数の上限: 4096 Vision Support: 「No」を選択 ワークフローの作成 4人のエージェントのシステムプロンプトを設定: 楽観的AI研究者、慎重派経済学者、AIジャーナリスト、倫理学者の4人のエージェントを作成
こんにちは堤です。 最近よくDifyを使って遊んでいます。使っていくなかで他のチャットツールと連携させる方法を知りたいと思ったので、今回はSlackと連携する方法を備忘がてらまとめてみました。 Difyとは Slack Botの作り方 Slack Botの準備 権限の付与 Lambdaの関数URLの作成 Event Subscriptionsの設定 Difyのアプリ作成 Lambda関数の作成 動作確認 Bot作成例 まとめ Difyとは Difyは、オープンソースのLLMアプリケーション開発ツールで、ドラッグアンドドロップの簡単な操作で複雑なワークフローのアプリケーションを作ることができるのが特徴です。 コードを書くことなく、LangChainなどのフレームワークよりも簡単にLLMアプリを作成することができます。 dify.ai 主な特徴や機能をまとめてみました。 幅広いモデルが選択でき
※2024/5/11 13:29追記DifyのLuyu Zhang CEOから直接コメントをいただきましたので、この記事の最後に追記いたしました。 Difyはテンセント系企業？使用して大丈夫？最近注目を集めているLLMOpsプラットフォームのDify.aiですが、中国のテンセントがバックにいるのではないかとの憶測がネット上で広がっていました。以下はXで話題の投稿です。 Difyは中国のテンセントがバックです。 DifyのWEB版（サブスク版）は使うべきではありません。裏側からあなたの作ったシステムも、プロンプトも、APIキーも丸見えですから。Gitからシステムをおろし、ローカルで開発し、GCPなどのクラウドで運用するなら、ありと思います。 — 平岡 憲人(HIRAOKA, Norito) Stand with Ukraine (@onokoro48) May 9, 2024 この記事では、
はじめに 最近Difyというサービスが大盛り上がりです。 ノーコードで、複雑なLLMのフローを簡単に作成することができ、 例えば、こんな複雑なフローもものの10分程度でパパッと作ることができました。 さらにすごいのは、「公開する」ボタンを押すと、URLが発行され、それを人に共有することが出来ます。 GPTsは無課金ユーザーには勧めにくい、という大きな欠点があったが、それが補完されている形ですね。 さらに、なんと、このワークフローはAPI経由でも使うことが出来るので、LINEBotなどの日常の使いやすいツールに組み込むことが出来ます！！！ 実装 事前準備 こちらの記事を参考に、自分のアプリケーションが作ってある状態から記事が始まります！ また、MakeとLINEBotを繋げる方法についても割愛します。 以下の記事なんかを参考に、おうむ返しLINEBotを作っておいてください。 Difyの操作
GitHub - langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to p
Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Enterprise inquiry Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features: 1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual ca
はじめに 革新的な連携: ノーコードプラットフォームDifyとAIツールOllamaの連携により、開発プロセスが劇的に変革されます。 探求: この記事では、両ツールの統合手順と開発者にとっての利点を詳しく探ります。Difyの直感的なインターフェースを通じて、OllamaのAIモデルを効果的に活用する方法を紹介します。 Ollamaとは Ollamaは、LLama3やLLava、vicunaやPhiなどのオープンに公開されているモデルを手元のPCやサーバーで動かすことの出来るツールです。 difyとは DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。 RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。 前提の環境の説明 OS: Windows 11 ollamaはWinodowsのインストーラを使用する difyはDocker De
Difyを試してみました Difyが話題だったので、少し試してみました。一言でいうとOSS版の高機能ChatGPTのカスタムGPT（GPTs）でしょうか。より詳しくはnpaka先生の記事を参考にしてください。 ChatGPTの有料版でできること以上のことができます。機能も多機能で、少し触った感じでは完成度も高いように感じました。 クラウド版を使うこともできますし、ローカルで自前でサーバーを立てることもできます。GPTsに比べた分かりやすいメリットある使い道は、容量制限なく手軽にローカルでRAGをクラウドにデータをアップロードできる点でしょうか。 それ以外には、GPT4以外のClaude 3 OpusなどのLLMも使えたり、細かい設定を切り替えたりできるので、手軽に色々できそうです。ただ、結構できること多いので少し詳しい人向けかもしれません。 Difyのローカルセットアップ方法 クラウド版は
はじめに お疲れ様です。yuki_inkです。 今年のGWあたりからにわかに「Difyがすごいらしい」と話題になりましたが、今まで触れられていませんでした。 それから約1か月が経ち、ネット上の情報がかなり厚くなってきた今日この頃（界隈の皆さん強すぎですね） ちょっと調べてみると、どうやらDifyはローカル環境でも動くらしいとのこと。 え、自社端末で使いたい！！ というモチベーションで色々やってみたという記事です。 やったこと WSL 導入 Docker 導入 Git 導入 Dify 導入 Dify で「ワイのかわりに検索くん」を作る 「ワイのかわりに検索くん」をBedrockする 前提条件 Windows10のPCで作業しています。 Docker Desktopは利用しません。 この記事ではプロキシの IP アドレスを 192.168.11.9、プロキシのポートを 3128 として説明しま
はじめに 自社開発企業のAI部門でインターンしている25卒のエンジニアです。 趣味と仕事で生成AIのチャッチアップをしていると、 LLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」というOSSが盛り上がってることを知りました。 (2023/5/14に最初のコミットがされ、2024/5/4のStar数は26kを超えています) ローカルにクローンして使ってみた LLMのチャットボットやプロンプトのフローをGUIで作れて、LambdaとStepFunctionでを実装していた自分にとっては衝撃でした。良くも悪くも今までの実装がひっくり返される気がしました笑 OSSのコードをちゃんと読むのが初めてで、「ふ〜ん中身のコードこんななってるんだ〜」と眺めていると。。。。 あれ？？？ writeOpnerの所にニョロニョロが見えるぞ？？スペルミス？？ 他のファイルもwriteOpnerの変数でニョロニョロを発見
. @dify_ai を複合AIシステム（Compound AI System）と呼んでるのはチャットボットやRAGに加え、複数のツールを自由自在に組み合わせることができるからです。ツールの中にはWolfram Alphaも↓。APIキーを取得し認証を済ませば、月2000回まで無料で使えます。他にも、arXivやBing検索との連携も可👏。 https://t.co/2cP8wZDYnI pic.twitter.com/w2WQMYf5VV — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) March 21, 2024
スライド概要 社内で実施したDify講座の資料です。 Dify初級者から中級者向けに参考になる内容もあるかもなので、外部公開してみます。
【今一番話題のAIツール】ノーコードで高度なAIチャットボットを作れる『Dify』を徹底解説《初心者向け操作マニュアル＋制作事例7選付き》｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
みなさん、こんにちは。 チャエンです！（自己紹介はこちら） ノーコードツールを過去にいくつか紹介してきましたが、今回のは本当にすごいです。何がすごいのかは、記事で詳しく紹介していきますがとにかく機能が多い。そのためできることの幅が広いのが特徴です。 個人開発に使えるだけでなく、チームでの開発や商用利用などなんでもできます🔥 🎉 Dify Embarks on a New Chapter! Dify's 'AI Workflow' is now available in both cloud and open-source versions. This update has been revamped by enhancing over 100,000 lines of code, and here’s what you can look forward to: 1️⃣ Develop
なぜ、クラウドに構築するのか？今回はOSS版のDifyをGoogleCloud上、つまりクラウドサービス上に構築します。しかし、DifyにはOSS版のだけでなくクラウド版も提供されています。 ではなぜ、わざわざOSS版のをクラウドに構築するのでしょうか？ OSS版をクラウド上に構築することのメリットしては一般的なクラウドサービスが受けるメリットだけでなく、自分が作ったワークフローやナレッジとして格納したデータを自身の管理下のクラウド上にて管理できるため、より柔軟に周辺環境（認証機能など）の拡張することがしやすくなります。 自分たちがやりたいことに対してDifyを柔軟に利用できるようにするために今回はDifyをGoogleCloudに構築することを試していきます。 実行環境クラウド ・ Google Cloud : Google Compute Engine（GCE） ローカル ・Widow
Difyで生成AIアプリケーション入門 前編：生成AIアプリケーションをノーコードで開発 | フューチャー技術ブログ
概要Dify （DeFiではない）と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 前編：ノーコードで生成AIアプリケーションを構築するチュートリアル後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高めるサンプルの2本立ての予定です。 対象読者生成AIに興味があるがまだチャット以上の利用法を見出せず手を出せていない方お試しに手軽に生成AIアプリケーションを構築してみたい方特にOpenAIに月額費用に躊躇っている方前提知識・環境Docker (Docker Compose)。Windows なら Docker Desktop。後編ではホスト名 host.docker.internal を使用します“時々生成AIをチャットで活用している”程度のプロンプト操作の知識
DifyのナレッジとしてNotionを利用DifyはNotionと連携し、Notionに登録されているデータをナレッジとして利用する素敵な機能が搭載されています。 筆者自身、Notionに気になった記事をクリップするだけでなく自身の学習記録やサブスクの管理など多方面で使用しているためNotionを利用する方はDifyとの連携でよりNotionのデータを効果的に利用できると思います。 DifyとNotionを連携しよう！（24/04/27時点）実行環境Windows11 WSL2 ubuntu Dify 0.6.5（Docker） DifyとNotionを連携するために、まずはNotionのインテグレーションからキーを取得します。 internal integration と public integration がありますが今回はinternal integration で進めていきます。
Difyの基礎知識
概要 Difyでどのようなことができるのか？他ツールとは、どのように違うのか？Difyのユースケースなどについて紹介します アジェンダ Difyとは？ (5分) 従来ツールとの比較 (5分) Dify環境構築の様子 (5分) 1分でGPTsっぽいチャットボット作成 (5分) ワークフローの活用 (5分) その他Difyの主要な機能紹介 (5分) Difyとは？ Dify（ディファイ）とは LLM（大規模言語モデル）アプリケーション開発プラットフォーム Difyの由来は、Define（定義）＋Modify（修正） AIアプリケーションを定義し、継続的に改善すること意味している 開発機能だけではなくアプリの公開や保守運用を簡素化するような機能が提供されている 作りっぱなしは簡単、LLMの爆発的な進化に合わせて継続的な改善活動が大切 アプリの実行履歴やどのような処理を行ったか実行内容の詳細が確認
Anthropic Generate a promptとDifyの組み合わせがAI活用を加速する - Qiita
近年、AIを業務に活用する企業が急増しています。特にチャットボットやワークフローの自動化には大きな注目が集まっていますが、高品質なAIアプリケーションを効率的に開発することは容易ではありません。そこで、Anthropic社の「Generate a prompt」機能とDify社のAIプラットフォームを組み合わせることで、より高度なAI活用が可能になります。 Anthropic Generate a promptでプロンプト作成を効率化 Anthropic ConsoleのGenerate a prompt機能は、AIモデルへの指示（プロンプト）を自動生成してくれます。ユーザーが目的とタスクの概要を入力すると、最適化されたプロンプトが出力されます。 このように、タスクに必要な情報を過不足なく盛り込んだプロンプトが自動で作成されます。これにより、ユーザーはプロンプト作成の手間を大幅に削減でき、
こんにちは、にゃんたです。 今回は話題になっているDifyの基本的な使い方を解説してみました😆 めちゃくちゃ便利なので是非使ってみてください！ もっと詳しく知りたいとか要望があったらコメントしてください😊 ■LINE公式で限定コンテンツ配布中！ ▼登録はこちらから行えます▼ https://liff.line.me/2004040861-3Jvq4bAG 今ならキーワード「プレゼント」と入力すると ・ChatGPTのプロンプトまとめ ・Caludeのプロンプトまとめ ・Difyのまとめ を無料でお渡ししています！ ■チャプター 00:00 オープニング 02:16 Difyとは？ 10:00 Difyの使い方 ■Dify公式リンク https://dify.ai/ ■以前の関連動画 OpenAI最新のEmebddingモデルって何が凄いのか解説してみた https://you
DifyとGradioで作るPDF処理ワークフローアプリケーション ターゲット読者: Python開発者、特にDifyやLangchainなどのツールに興味があり、PDF処理ワークフローを自動化したいと考えている人 今日のビジネスでは、請求書の処理、契約書の分析、レポートの生成など、さまざまな場面でPDF文書が使用されています。これらのPDF文書を手作業で処理することは、時間と労力がかかり、ミスが発生しやすいため、多くの企業が自動化ソリューションを求めています。 この記事では、Dify、Gradio、Langchainという3つの強力なツールを組み合わせて、PDF処理ワークフローを自動化するPythonアプリケーションを構築する方法を紹介します。 1. はじめに Dify は、コードを書かずにAIアプリケーションを構築できるプラットフォームです。直感的なインターフェースを備えており、開発者
Difyで生成AIアプリケーション入門 後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高める | フューチャー技術ブログ
概要前回に引き続き Dify と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 チュートリアル3：セルフレビュー機能付きのSQL生成AIチャットbot前編のチュートリアル1で作ったSQL生成チャットbotをベースに、セルフレビュー機能を追加し、間違ったSQL文や存在しないテーブルやカラムを使用しようとした時に自動でやり直すように改修します。 DB用意SQLの実行環境が必要になりますが、ちょうど Dify が使用している DB（Postgresql） サービスがあるので、これにホストOSからアクセスできるようにします。別でDBを用意できる場合はそちらでもOKです。 docker-compose.yml で以下の行をアンコメントしてください。 docker-compoese
Difyのすごさ
■関連記事 DifyをPC(自端末)にインストール https://zenn.dev/acntechjp/articles/79e4b4abfb2112 【DifyでGPT-4oを使えるようにする】PC(自端末)にインストールしたDifyを最新版にする https://zenn.dev/acntechjp/articles/6889260c86f71d 生成AIアプリの開発環境ですが、この1年で様々登場しています。 ただ、下記の背景があり世の中のニーズにアラインできていないのではと考えています。 GPTsやCopilot StudioなどLCNC(ローコード・ノーコード)で生成AIアプリを構築できる環境があるが、使えるLLMに制約あったり痒いところに手が届かない LangChainやLLMのAPIを使ってカスタム開発で生成APIアプリを構築できるがやプログラミング知識が必要。また環境構築に
はじめに はじめまして、Data Scientist の山内（@jof_5）です。 本記事では、先日、社内で開催した Dify ハッカソンの様子について紹介します。 はじめに Dify ハッカソン実施の背景 開発したLLMアプリケーションのご紹介 1. クラウドサービス見積もりくん 2. Sales Lead Generator 3. その他 Dify ハッカソンを通じて得た学び 最後に Dify ハッカソン実施の背景 先日、LLM アプリケーションをノーコードで開発できる Dify という新しいツールが登場し、LLM アプリケーション開発を大幅に簡素化できると話題になっていました。 dify.ai 社内でも話題に上がっており、Dify の実用性について興味深い議論が巻き起こりました。「本当に使いやすいのか？」「どこまでの機能が実装可能か？」「実際の開発現場でどの程度有用か？」といった疑問
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話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
ノーコードで、高機能AIチャットbotを作ろう。「Dify」を徹底解説｜ChatGPT研究所
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z
Dify.AI · 先進的なAIアプリケーションのためのイノベーションエンジン
自分好みのAIチャット相手を簡単に作れる「Dify」が面白い (1/4)
Difyワークフロー自動生成｜ハヤシ シュンスケ
[Dify]現状Difyができないこと - Qiita
ローコードLLMアプリ開発環境「Dify」を使って、SynologyのNAS上で動くAIチャットを作る【イニシャルB】
Dify.AI · The Innovation Engine for Generative AI Applications
Dify API と GASのカスタム関数を組み合わせてスプレッドシートからLLMを利用する
DifyとローカルLLMを使用して複数のエージェントを設定して議論する方法 - Sun wood AI labs.2
DifyとSlackを連携したSlack Botをつくってみた - NRIネットコムBlog
Difyは使用して大丈夫？テンセント系企業？安全なの？｜Kyutaro
Make✖️DifyでLINEボットを作る - Qiita
ノーコードLLM統合アプリのdifyでollamaと連携してみた - Qiita
Difyをローカルで動かしてRAGまで試してみる
プロキシ環境下のローカルPCに "Dify" を導入して、Bedrockする - Qiita
今話題の「Dify」でコントリビューターになったお話
これから Dify の話をします…｜Sangmin Ahn
令和トラベル Dify講座（社内イベント資料） | ドクセル
Difyをクラウドで構築しよう！（Google Cloud編）｜marumarumaru
DifyとNotionを連携させてみよう！｜marumarumaru
OpenAIのGPTsより凄い！無料で使えるDifyを徹底解説してみた
DifyとGradioで作るPDF処理ワークフローアプリケーション
社内で Dify ハッカソンを開催しました！ - Algomatic Tech Blog
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