なぜ、Difyなのか - Algomatic Tech Blog
はじめに こんにちは！Algomatic ネオセールスカンパニーでエンジニアをしている末國と申します。 私たちが1月にリリースした営業AIエージェント「アポドリ」では、一部機能にDifyを組み込んでいます。 一部といっても、すでに100個近いワークフローが作られていたり、1日1万回呼び出したりするくらいには利用しています。 Difyはいわゆるローコードツールであり、「コードが書けない人が使うもの」「DifyはPoCで使って、本番はプログラムを書く」という印象もあるかもしれません。 しかし、私たちはむしろ積極的に「コードからDifyへの移行」を行ってきました。 この記事では私たちが「なぜDifyを利用しているのか」「何がそんなにいいのか」について書いていきます。 そもそもDifyとは何か 理由の話をする前に、そもそもDifyとは何か、特にワークフロー機能についておさらいしておきます。 すでに
"「生成AIこんなものか」と諦める前に" 営業AIエージェント開発現場から学ぶLLM品質保証テクニック - Algomatic Tech Blog
こんにちは！Algomaticネオセールスカンパニーでソフトウェアエンジニアをしている越川と申します。 1月に弊カンパニーでリリースした アポドリ はまだまだたくさんの反響を頂いております。 apodori.ai 本記事では、アポドリを開発している中で向き合ってきた、LLMのアウトプット品質をいかにして担保するか？というお話をします。ぜひ最後まで見ていただけると嬉しいです。 ※本記事内のプロンプトはサンプルであり、アポドリで実際に使われてるものではありません なぜLLMのアウトプット品質の担保が難しいのか？ 1. LLMのロジックがブラックボックスであるため 従来のシステム開発では、関数やアルゴリズムのロジックが明確で、入力と出力の関係性を追跡できました。 しかし、LLM（大規模言語モデル）は内部処理がブラックボックス化しており、同じ入力でも異なる出力を生成する可能性があります。 これは、
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