パナソニック DMR-4TS203 ブルーレイレコーダー 3チューナー 2TB DMR4TS203 | ヤマダウェブコム
パナソニック DMR-4TS203 ブルーレイレコーダー 3チューナー 2TB DMR4TS203 発売日：2023年12月8日 ●ドラマ・アニメを約90日間自動でお録りおき。（※19時～22時台に放送開始する地上デジタル放送のドラマを設定した場合。お録りおき日数は、1日あたり3時間分の番組を録画した時の日数です。お録りおき録画の設定が必要です。搭載チューナー数を超える同時録画はできません。※）4Kチューナー内蔵ディーガ。 ●ドラマ・アニメは自動で録って、約90日間（※19時～22時台に放送開始する地上デジタル放送のドラマを設定した場合。お録りおき日数は、1日あたり3時間分の番組を録画した時の日数です。お録りおき録画の設定が必要です。搭載チューナー数を超える同時録画はできません。※）お録りおき。もう、話題の新作を見逃す心配はありません。 連続ドラマはもちろん、スペシャルドラマにも対応。休日
Difyのワークフローとチャットフローでグルメレポートbotを作ってみた
はじめに 初めてDifyを触ってみて、どんなものか確認します！ チャットbotのチャットフローと、ワークフローを試してみる Difyのワークフローとチャットフローについて ワークフローの特徴 用途: 自動化およびバッチ処理のシナリオに向いている 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ生成、電子メール自動化などが代表的な使い方 特徴: ノード: ワークフローは、様々な機能を持つノードをつなぐことによって、連続した操作を実行する 開始ノード、終了ノード、様々な処理や条件分岐のノードなどが含まれる 変数: ワークフロー内のノード間でデータを渡すために変数が使わる 開始時に実行変数を定義する必要があり、これはプロセスの中で複雑な処理ロジックを実現するために使用される 終了ノード: プロセス終了時にのみ選択可能なノード チャットフローの特徴 用途: 対話型シナリオに向いており、カスタマーサービスやセマ
【 Dify 0.7.1 対応 】 n8n と Dify を VPS 上の Docker 環境で動かして連携させる。セキュリティや nginx 設定までのオマケつき｜Hi-Noguchi | 株式会社きみより代表
VPS 契約手順Xserver 紹介既に VPS をお持ちの方などは、この章はすっ飛ばしてしまってください🚀 VPS ベンダーはたくさんありますが、ここでは Xserver VPS を紹介します。 なぜ Xserver かというと、 管理画面が使いやすい。見やすい。軽くてサクサク動く VPS のハードウェア／パフォーマンスが新しめで良い キャンペーン割引適用させると、他ベンダーと比較して底値圏でコスパよし といったあたりになります。 なお Xserver での「お友達紹介」は規約の変更があり、不特定多数への公開リンクを利用することができなくなりました。 もし紹介コードが欲しいという方は、お声がけいただけたらお渡しいたします。 もし適用されたい場合、現時点 2024/05 での紹介割引は以下の通りで、申込の際にこちらの金額分が割引される表示になっているかどうかをご確認ください。 Xserv
Stable Diffusion WebUIをDifyで動かす。｜鍵乃ねこ
Difyのローカル環境を構築して、何種類かお試ししたので、今度は、 Stable Diffusion WebUIをDifyで動かしてみようと思う。 頑張った結果の忘備録みたいなものだけど、役に立ててもらえたらうれしい。 結論から言うと、資料の通りにやってもStable Diffusion WebUIが動かなかったんだよね。 ↓資料をChatGPTに翻訳してもらったやつ。 で、設定しても動かない……。 エラーの内容は、 Failed to get models, [Errno 111] Connection refused これもChatGPTさんに聞いたら 通常、「Connection refused（接続拒否）」を意味します。これは、サーバーがリクエストを受け付けていないか、アクセスしようとしているポートが開いていない場合に発生することがあります。 ということで、原因追及しようかなと。
【n番煎じ】ローカルDifyでLLMと遊ぶ【無料】
ローカルDifyでLLMと遊ぶ in Linux はじめに Linux環境でDifyのサーバを立ち上げ，LLMと遊ぶ環境を構築します． DifyはオープンソースのLLMアプリ開発アプリケーションです．チャットボットや論文要約アプリなどが手軽に開発できます． 今回は手元のLinuxマシンで立ち上げたサーバに対してWindows PCからアクセスすることを想定しています． 環境構築例 今回構築する環境は以下の通りです． OS：Linux（Ubuntu 22.0.4） LLM：Groq（2024年6月現在はβ版のため無料） サーバ：適当なLinux OSのマシン（今回はRaspberry Pi） クライアント：Windows OSのマシン Linux環境構築 まずは，Linuxマシンの設定から始めます， Ubuntuのインストールは以下サイトを参考にお願いします． Ubuntuのインストールメデ
Difyで作ったAIチャットアプリでペンテストを一部自動化できるか試してみた
直感的なインターフェースと豊富な機能を備えているため、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ&ドロップ操作のみでチャットボットなどのAIアプリを開発可能。 開発者だけでなく非エンジニアやビジネスユーザーも、ノーコード/ローコードで高性能なAIアプリ（チャットボット、コンテンツ生成ツール、データ分析ツールなど）を開発可能。 搭載されているRAG（Retrieval-Augmented Generation *1）パイプラインを使用して、組織内に蓄積された独自のドキュメントやデータを基に回答するチャットボットアプリなども開発可能。 Google検索、Slack、Dell-E、Stable Diffusionなど、外部ツールやAPIと連携させることで、より高度な機能を持つAIアプリの開発が可能。 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Llama2、Hugging Face
Difyをローカルで動かしてRAGまで試してみる
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
5つの優れた無料のOllama WebUIクライアントの推薦 · LobeHub
Ollama とは？ Ollama は、ローカルで大規模な言語モデル（LLM）を実行する強力なフレームワークであり、ユーザーが自分のデバイスでさまざまな大規模な言語モデルを直接実行できるようにします。これには、Llama 2、Mistral、Dolphin Phi などのさまざまなモデルが含まれます。ネットワーク接続は必要ありません。さらに、Ollama は macOS、Windows、Linux、および Docker を含むクロスプラットフォームのサポートを提供し、ほぼすべての主要なオペレーティングシステムをカバーしています。詳細については、Ollama 公式オープンソースコミュニティをご覧ください。 Ollama の使用方法 Ollama 公式ウェブサイトにアクセスして、Ollama ランタイムフレームワークをダウンロードし、コマンドラインを使用してローカルモデルを起動できます。以下は
Dify の新規ツールなど based on v.0.6.13 ---WorkFlowによるNominatimツールを用いたAIアプリ（位置座標取得）｜uzulan
はじめに前回までの私のプライベート環境でのDifyのバージョンは、0.6.11でした。 このバージョンから、Firecrawlと連携して ウェブスクレイピングして得た情報をRAGによってオリジナルの "知識" を作ることができるようになりました。 いざ、RAGの世界へ！ 前回、前々回では、それを実際に試してみました。 も少し色々これで遊ぼうと思ったら、7月上旬で、今月分のFirecrawlのフリーのトークンがほぼなくなってしまってました。そしてCohereも、なんかフリーのリミットを超えてる、、とかアラートがでました。トホホです。 という状況なので、Difyを最新版にして、新機能を少し試してみようかという気分になったという次第。 現在のDifyの最新バージョンは、0.6.13 です。 この間、様々な機能やモデルなどが追加されています。 それらについて、一部を実際に試してみながらDifyをさ
Difyで作ったAIチャットアプリでペンテストを一部自動化できるか試してみた
直感的なインターフェースと豊富な機能を備えているため、プログラミングの知識がなくても、ドラッグ&ドロップ操作のみでチャットボットなどのAIアプリを開発可能。 開発者だけでなく非エンジニアやビジネスユーザーも、ノーコード/ローコードで高性能なAIアプリ（チャットボット、コンテンツ生成ツール、データ分析ツールなど）を開発可能。 搭載されているRAG（Retrieval-Augmented Generation *1）パイプラインを使用して、組織内に蓄積された独自のドキュメントやデータを基に回答するチャットボットアプリなども開発可能。 Google検索、Slack、Dell-E、Stable Diffusionなど、外部ツールやAPIと連携させることで、より高度な機能を持つAIアプリの開発が可能。 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Llama2、Hugging Face
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
【Dify新機能】Webサイトの知識をチャットボットに自動連携！Firecrawl設定方法解説
プロンプトの送信回数:5回 使用したモデル：Perplexity, Claude 3 Opus, Gemini 1.5 Pro AIとデジタルイノベーションでビジネスを変える時が来ました。 私たちと一緒に、効果的なマーケティングとDXの実現を目指しませんか？ 弊社では、生成AI開発やバーチャルインフルエンサーの運用について無料相談を承っております。 お打ち合わせではなくチャットでのご相談もお待ちしております。 お問い合わせEnglish Form: LinkAI Lab presented by AnyMind Group Inc.Hiro from AI Lab 目次 DifyとWebサイト連携で変わる！チャットボットの可能性 Webサイトからのナレッジ追加：仕組みとメリット Firecrawlとの連携：具体的な設定方法 まとめ：Webサイトからのナレッジ追加で、チャットボットの可能性が
【徹底解説】Difyナレッジ機能の全て｜ChatGPT研究所
今回は、先日のバージョン0.6.11のアップデートで追加されたウェブサイトとの連携機能を含めたDifyのナレッジ機能についてご紹介します。 ※ナレッジ機能はブラウザ版とローカル版で機能や制限に違いがあるのでご注意ください。 ナレッジ機能とは？Difyのナレッジベース機能はRAGシステム開発の各段階をユーザーが開発する際に、個人またはチームのナレッジベースを簡単に作成・管理しやすくするための機能です。 この機能を活用すれば、多種多様なテキストデータ（txt、Markdown、docx、html、jsonl、pdfファイル）や構造化データ（csv、excelなど）を簡単に取り込むことができます。 さらに、以下のようなデータベースからデータを同期することが可能です。 ウェブページ Notion 例えば、会社が既存の知識ベースと製品ドキュメントを用いてAIカスタマーサポートアシスタントを構築したい
仕事で使えそう？DifyでRAGを行う時の設定について解説してみた
こんにちは、にゃんたです。 今回は、DifyでRAGを設定する方法について少し細かいところまで掘り下げて説明してみました😊 RAG使ってみたいけど設定よくわからん！って人は是非見てもらえればと思います！ ■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 01:44 RAGとは？ 09:32 RAGのアプリをつくってみる ■Microsoftの記事 https://techcommunity.microsoft.com/t5/ai-azure-ai-services-blog/azu
Dify×Weaviateを使ったRAG - Qiita
記事の概要 Difyの登場により、LLMを使ったワークフローがローコードで構築できるようになったので、「Weaviate」というベクトルDBと「intfloat/multilingual-e5-large」というエンベディングモデルを使ったベクトル検索と、Groqが提供しているllama 3のAPIを使って、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のワークフローを構築してみる。 （ワークフロー構築時、GroqはAPIが無料なので、これを利用する。） このワークフローでは、以下のような入力を実行すると、ベクトルDBの情報（今回は個別に用意したQAリスト）を参考に、テキストを出力することができる。 ■入力 ■出力 動画でも解説しています。 環境構築 以下のようなフローを構築する。 Dify上だと以下のようなフローとなる。 Docker・Dify・Weaviateの
Difyでウェブクローリング情報をRAGで入れて創ったAIアプリ---ベラドンナ様の旅行ガイド01｜uzulan
はじめに私の、Dify関連の記事の一番初めの記事の最後にRAGについて次のように記載しました。 あ、記事はこれです。 以下、引用、、、 Difyは、RAG(Retrieval-Augmented Generation)が比較的に簡単に構成でき、かつ入力用の文章の分割設定などが結構細かくできるというのが、大きな特徴でもあるからです。 このあたり（RAGの詳細について）は、にゃんたさんの下記のYouTube動画に詳しい説明があります。 引用終わり。 RAGとウェブスクレイピングを使ったAIアプリということで、次は、RAGを使ったAIアプリを試してみよう、と思ってたら、Difyがv.0.6.11にバージョンアップされて、Firecrawlとの連携が可能になり、RAGのリソースとして、ネットからのスクレイピング情報が使えるようになったとのこと。 私の中では、スクレイピングまたはクローリングするとい
ノーコードLLMアプリ開発ツール「Dify」完全ガイド：Mac上でRAG対応のChatGPTを自作する
Difyは、GPT-4やClaude 3、Llamaなどの大規模言語モデル（LLM）を組み込んだアプリケーションを開発するためのオープンソースプラットフォームだ。 プログラミングの知識がなくても、非常に分かりやすいテンプレートや、ドラッグ&ドロップのフロー図を使って、直感的にアプリケーションを開発できるのが最大の魅力だ。 OpenAIやAnthropicのAPIキーを使えば、Dify上で、まるでChatGPTのような高度な機能を備えたチャットアプリを、30分もあれば誰でも自作できてしまう。 本当に革命的なノーコードLLMアプリ開発ツールなので、ぜひ一度は触ってみてほしい。 エンジニアが本番レベルの生成AIアプリケーションを素早く構築できるのはもちろん、非エンジニアであっても、テンプレートやコンポーネントを活用しながら、非常に複雑な機能を持つAIエージェントやAIアプリケーションの設計が可能
Difyについてーその７（FiDもどきのRAGアプリ構築を目指したのですが。。。）
A Coven of Witches, Burley © Copyright Oscar Taylor and licensed for reuse under this Creative Commons Licence. 「Difyについてーその６」では、再ランク（Rerank）モデルを利用したチャットボットのRAGアプリをDifyで作成し、ご覧いただきました。 結構簡単に完成したので、本日は、FiD もどきのRAGアプリをDifyで作成してみようと思います。 まず、「Difyについてーその３」でClaude3（との対話の#2および#3）が教えてくれたRAGおよび最近の3つのRAG実装アプローチの特徴を再掲しておきます。 RAG (Retrieval-Augmented Generation) は、大規模な言語モデルと外部知識ソースを組み合わせた自然言語処理のアプローチです。具体的には、
DifyでRAGを爆速で構築する
こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。 弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。 Dify愛が止まりません。何でしょう。この思い。 DifyはノーコードのLLMプラットフォームのように言われることが多いですが、様々な言語モデルや、何なら外部サービスなどを組み合わせていろんなことができます。アイデア次第でいろんなことができてしまうので、知的好奇心がくすぐられます。今回はDifyでRAG（文書検索）をサクッと作ってみました。 今回はMacOSのローカルPC上で動作することを前提とします。 ローカルPC上にDifyを立ち上げる方法は、「DifyでSEO記事作成を試してみる」に詳しく記載していますので、そちらをご覧くださ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Dify on WSL2に外部のPCからアクセスできない - Qiita
simple-chat-webui-for-dify を公開しました | microAI