Difyを使ってLLMアプリを開発しよう - 環境構築とインターネット公開｜Xoihazard
はじめに近年、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発が注目を集めています。LLMを使うことで、自然言語処理や対話型AIなどの分野で革新的なアプリケーションを作成できます。しかし、LLMアプリの開発には、ワークフローの構築、モデルの管理、プロンプトの最適化など、多くの課題があります。 そこで、本記事では、オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームであるDifyを紹介します。Difyは、直感的なインターフェースを通じて、AIワークフロー、RAGパイプライン、エージェント機能、モデル管理、監視機能などを組み合わせ、プロトタイプから本番環境までを迅速に進められるようにします。 Difyの主要機能は以下の通りです： ワークフロー：ビジュアルなキャンバス上で強力なAIワークフローを構築・テストできます。 包括的なモデルサポート：数百もの独自・オープンソースのLLMと、数十ものイ
【絶対に失敗しないDify】HTTPS接続の編｜Sangmin Ahn
こんにちは、Dify公式アンバサダーのサンミンです。 【主なアップデート】 （2024.08.11）SERVICE_API_URL and APP_WEB_URLのHTTPS対応 （2024.08.08）Dify v.0.6.16対応＋自動化 0 はじめに 【追記：2024.08.11】Public URLとService API EndpointがHTTPSでアクセスできるように修正。 【追記：2024.08.08】Dify v.0.6.16でCertbotサービスが追加され、HTTPSの設定が自動化できるようになりました。該当マシンにログインし、下記2つのコマンドを実行していただきますと4分程度でHTTPS設定済みのDifyが使えます。 curl -fsSL https://bit.ly/3YHdSo0 -o install-dify.sh sudo sh ./install-dif
X-ServerでのDify運用は本当に安いのか？｜Shinoda
はじめにX-ServerでのDifyデプロイサービスが開始されました。 「安い！」と表現されることがありますが、本当に安いのか？を深ぼっていきたいと思います。 ちなみに私もX-ServerでDifyをデプロイしています（試してみたかったのでずっと使い続けるとは言い切れないが） ※ここでの比較としてローカルでのセルフホストは除外します 結論使い方によるが初心者からするとX-Serverは気軽で安く運用できる。 これが結論です。 「使い方」という部分ですが、これが安くなるかを左右します。 ここではAWSとX-Serverで比較していきたいと思いますが、大前提としてAWSとX-Serverの金額に影響する大きな違いは従量課金制と定額制であることです。 この違いが安いか高いかの別れ目になってきます。 Difyセルフホストの仕様（制限） Difyのインスタンスを実行するためのスペック要件は以下の通り
複数のレコード内のテーブル行に対して「他のアプリからフィールドの値をコピーする」で行うように一括で値をコピーする
kintone アプリのカスタマイズには、やること「他のアプリからフィールドの値をコピーする」があります。 この やること は、「コピー元のアプリ」に指定したアプリから、ルックアップのようにキーが一致する値を持つレコードのフィールドの値をまとめてコピーすることができます。 上記のカスタマイズでは、コース番号を入力すると、コースマスタアプリからコース番号が一致するレコードの「コース名」フィールドの値を取得し、「名称」フィールドにセットしています。 とても便利な やること なのですが、このやることは複数レコードに対して一括で値を取得するような使い方はできません。 もし、そういった事を行いたい場合は、Job Runner のカスタマイズであれば複数レコード内のテーブルの既存行に対して、各行ごとの値をまとめて取得・セットすることができます。 kintone アプリの設定カスタマイズ対象アプリ コー
要件定義システム生成AI-Babelリリース
1. 要件定義プログラミング：自然言語による要件記述から直接実行可能なコードを生成 2. 自動要件定義生成：顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義を自動的に作成 3. 自律的システム構築：生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムの設計、開発 4. グラフ型空間コンピューティングによる視覚的な開発体験：2D、3D空間内でシステム構造を可視化し、直感的な操作が可能 5. 並列実行マルチAIエージェント：複数のAIエージェントが並列で作業を行い、効率的にシステムを構築 6. 高い柔軟性と拡張性：様々な業界や規模の企業に対応可能 7. 開発期間の大幅短縮：一人月規模の開発、150ファイル近くの生成を2,3分で完了 要件定義プログラミングの革新性 Babelの中核技術の一つである要件定義プログラミングは、ソフトウェア開発のプロセスを根本的に変革します。 自然言
AIや機械学習が持て囃されて、統計分析やデータ可視化がいまいち主流になれない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと
顧客の要望から要件定義、システム生成まで自動化する「Babel」 OSSの「Zoltraak」がコア
AIと量子コンピューティングの研究開発を行なうKandaQuantumは、2024年8月31日、顧客の要望内容を元に自動的に要件定義を生成し、さらに自律的にシステムを構築する要件定義システム生成AI「Babel（バベル）」をリリースした。 Babelは一行の要望から要望一覧、要件定義まで一気通貫で記載する。「要件定義プログラミング」により、自然言語からコードへの直接変換を実現。顧客の要望やビジョンを入力するだけで、Babelが詳細な要件定義のYAMLファイルを自動生成する。その上で生成された要件定義に基づき、Babelが独自にシステムを設計、開発。技術的な詳細を指定することなく、望む機能やふるまいを記述するだけでシステムが構築される。
タダ飯狙い問題に声を荒げる勉強会は本当に「勉強」会なのか？という疑問｜星影
「またか。。。」というのが率直な感想です。 この記事の冒頭では「勉強会の治安の悪化」と掲げていますが、どうもこの問題に声を荒げる方々は、その悪化の原因が自分たちにある可能性を排除しているようです。 特定の人物、一部の問題行動を起こしている人たちが居ることは理解できますし、それらに対応する手段を模索するのは大変良いことです。 一方で、ほとんどの参加者には関係のないことです。仮にそのような方を見かけたら退場してもらえば良いでしょうし、話に応じず過激な言動をされるようであれば、問答無用で警察に突き出せば済む話です。 参加規約やプライバシポリシーへの同意、さらには個人情報の提示…？ 何だかどんどん仰々しくなってきましたね。なぜごく一部の悪質な人のせいで、多くの健全な参加者が窮屈な思いをして勉強会に参加しなければならないのでしょうか。 当事者が問題の論点をすり替えている当事者から「なかなか共感が得ら
【これがゲームチェンジャーか!】松尾研のTanuki-8BとTanuki-8x8Bを試す｜shi3z
なぜタヌキなのか? その謎は謎のままだが、とにかく日本語性能がGemini1.5Proに次ぎ、少し前のGPT-4よりも高い上に商用利用可能という太っ腹仕様なので使わない手はない。むしろこれさえあればもう誰もGPTに課金しなくて済む、そんな未来が来るのかもしれない。 しかし、Tanukiは特殊な何かをしてるらしくMLXに簡単にコンバートできずvllmで動かすときもちょっと魔改造したvllmが必要になるという。 最近ローカルづいてる吾輩としてはできればMLXで動かしたいのだがMLXがまだTanukiに対応してない(し、そもそも何をすればTanuki対応にできるのかよくわからない)ので、とりあえず「非推奨」とされてはいるものの、Macでもギリギリ動きそうなGGUF版を動かしてみた。 from llama_cpp import Llama filename = "Tanuki-8B-dpo-v1.
アマゾンもこれだけ事業撤退してきてるのを見ると、成功するためにいかに挑戦をし続けることが大事かが分かる話→共感の声が続々
xxゆりかxx @wedding_yurika @asahi_sales おっしゃる通りだと思います！ イマイチ伸びなければ潔く撤退して、伸びた事業だけ継続していけばいいんですよね✨️1つにこだわり続ける必要はないと思ってます☺️
テーブルの回答内容も自動返信メール内に引用できるんです！
こんにちは！もうだいぶ見慣れてしまったかもですが、矢野です！！今回もフォームブリッジに関する記事ですよ～！今回の記事のテーマは「自動返信メール内でテーブルの回答内容を引用する！！」です！ただ自動返信メールを利用しようとすると、テーブルの回答を反映することは出来ません。なので、出来るように設定していきたいと思います！！ 今回使うフォームは、「商品発注書」というフォームです！ フォームの中に、「発注リスト」というテーブルのフィールドを用意します！！赤枠で囲ったのが「発注リスト」です。「商品名」、「単価」というフィールドがテーブル内に入っています！今回の記事では、これらの回答結果を自動返信メールに引用することを目指しまます！！さっそくフォームの基本構成を設定する＞自動返信メール から、「自動返信メールを有効にする」をクリックします。 「自動返信メールを有効にする」をクリックすると、自動返信メール
v0（ブイゼロ）の使い方を徹底解説！始め方や料金、プロンプトも紹介
テキストだけでサイトやアプリを構築できるv0（ブイゼロ）と呼ばれるAIツールが、SNSを中心に話題となっています。 v0では、テキストだけで（ノーコードで）、サイトの見た目（UI：ユーザーインターフェース）やゲーム・アプリを作成できます。 とはいえ、「v0が話題なのは知っているが、どうやって使えばいいのかわからない」と疑問をもっている方は多いでしょう。 そこで本記事では、v0の始め方や使い方を徹底解説しています。また、実際に作成したプロダクトや、v0を使うコツも紹介しているため、ぜひ参考にしてみてください。 この記事を読むことで、v0の使い方がわかり、デザイナー以外の方でもクオリティの高いプロダクトを作れるようになるでしょう。 ｜監修者 SHIFT AI代表 木内翔大 （株）SHIFT AI 代表取締役 / GMO他複数社AI顧問 / 生成AI活用普及協会理事 / Microsoft C
ElasticsearchとKibanaがオープンソースライセンスに復帰、Elasticが発表。AWSがフォークに投資し、市場の混乱は解決されたと
ElasticsearchとKibanaがオープンソースライセンスに復帰、Elasticが発表。AWSがフォークに投資し、市場の混乱は解決されたと オランダに本社を置くElasticは、ElasticとKibanaのライセンスにオープンソースライセンスであるAGPLを追加すると発表しました。 3年前の2021年、同社はElasticをマネージドサービスとして提供しているAWSを名指しで非難しつつ、ElasticのライセンスをApache License 2.0から、商用サービス化を制限する「Server Side Public License」（SSPL）と「Elastic License」のデュアルライセンスへ変更しました。 それ以来、ElasticとKibanaはオープンソースではなくなっていました。 同社CEO Shay Banon氏は、今回のオープンソースへの復帰を発表したブログの
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RAGにベクトルDBは必要ない！DBも不要で運用めちゃ楽な RAG Chatbot を作った話
静的サイトジェネレーター"hugo"をWindowsで使う時の最初の手順
Toyokumo kintoneApp
「本好きの下剋上」はAWSで喩えると、ルートアカウントの引き継ぎに失敗してインフラ管理ができなくなって前任者が残したメモを巡って壮絶な消耗戦で全員死んだ
