初心者がDifyでワークフローを作る際に知っておくと便利な5つのこと
はじめに この記事で想定している読者の方: Difyの使い方にまだ馴染めていない方 ワークフローで何か作ってみたい方 簡単にPythonが書ける方 LLMを用いたアプリケーションをノーコード・ローコードで作成できるサービスである「Dify」がその使いやすさと拡張性の高さから最近注目を集めています。しかし, 「Difyを知っているけどまだ使って何かのアプリケーションを作ったことはない...」という方も多いのではないでしょうか。特に, 自由度が高い様々な機能を持ったノードを組み合わせることでLLMを自在に組み込んだシステムを作成できる「ワークフロー」機能は公式でも「経験豊富なユーザ向け」と紹介されている通り少し難易度が高いですが是非使ってみたい機能です。 そこでこの記事では, Dify初心者の方向けに, Dify初心者だった自分が「ワークフロー」機能を用いてシステムを作ってみて詰まった部分とそ
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×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
Difyで作る独自知識ベース搭載のAIチャットボット開発 - Qiita
DIFYは、チャットボットを簡単に作成できるプラットフォームです。本記事では、DIFYを使って独自知識を持ったチャットボットを構築する方法を解説します。 pdfからテキストを抽出する URLからテキストを抽出する 特定知識の応答 このアプリケーションの最大の特徴は、「KNOWLEDGE」という変数に注目すべき点です。ユーザーはここに、モデルが参照すべき知識ベースを記述することができます。これは、Retrieval Augmented Generation (RAG)のようにモデルの応答を特定の知識に根ざしたものにすることを示唆しています。 設定ファイル内の pre-prompt は、モデルに対して、提供された知識ベースを最大限に活用し、正確で関連性の高い回答を生成するよう指示しています。ユーザーが入力した質問に対して、モデルは知識ベースの中から関連する情報を抽出し、それを基に回答を生成しま
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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
