DifyのチャットボットをLINE連携する方法｜公式プラグインの設定方法｜たま@ITエンジニア
Difyは、LLMを活用したAIアプリケーションを簡単に構築・運用できるプラットフォームです。 ブロックを配置するだけで簡単にAIチャットボットが作れるため、非エンジニアでも簡単に使えると話題になっています。 Line連携チャットフローDifyにはLine Botプラグインがあります。 これを使うとDifyで作ったAIチャットボットをLINEから呼び出せます。 LINEトーク画面ただ実際に使おうとすると設定に手間取ったり、細かい仕様が分からなかったりと壁にぶつかることもあります。 そこで今回は、DifyのLine Botプラグインを使ってDifyで作ったAIチャットボットをLineから呼び出す方法を紹介します。 画像付きで分かりやすく解説しているので、ぜひ参考にしてみてください。 ＼＼＼ ココナラ出品しています ／／／ DifyやGASを使ったAIアプリ作成をはじめ、Dify導入支援やプロ
Difyの主な設定リスト(変更必須な項目も添えて) - サーバーワークスエンジニアブログ
はじめに こんにちは、久保(賢)です。 Dify（ディフィ）は、生成AIアプリを開発するためのオープンソースプラットフォームです。 最大の特徴は、GUIによる直感的な操作で、誰でも簡単にAIアプリを作れる点かと思います。 dify.ai 弊社の過去ブログ記事: blog.serverworks.co.jp DifyはOSSとして公開されているため、セルフホストとして自分でインフラを用意して運用することもできます。 AWSでDifyを構築して利用することで、AWSの各種マネージドサービスの恩恵を受けながら、柔軟にDifyを運用することが可能になります。 Difyは多機能な分、環境変数が多岐にわたります。 特に本番環境で重要と考えられる設定を中心に、カテゴリ別に整理したリストを作成しました。 特に [必ず変更] が付いている項目については、セキュリティ上の理由から本番環境で必ず変更することを推
Difyのコードブロックの書き方(Python)
1. はじめに DifyとはLangGenius社が開発・運営する生成AIアプリケーション開発プラットフォームで、最近話題のChatGPTやGeminiといったLLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションを、コーディングなしで誰でも簡単に構築できる点が特徴です。プログラミング知識がなくとも誰でもAIアプリを簡単につくれるのが大きな利点となっていますが、その反面、ノーコードなので例えば下記のようなことを実現しようとするとなかなか実現するのは難しいです。 「外部の天気予報サイトの情報を、リアルタイムでAIの回答に含めたい…」 「ユーザーが入力した数値を使って、独自の複雑な料金計算をさせたい…」 「もっと細かい条件で、AIの応答内容をガラッと変えたい…」 そんな、ノーコードの枠を少しだけ超えた「あと一歩」を実現するために役立つのが「コードブロック」機能です。コードブロックを使うと、Dif
Difyによる次世代「パワポ資料作成術」AIでプレゼンタタキを1分で爆誕！｜そう｜n8n × Claude CodeでAI自動化
パワポでの資料作成に時間がかかっていませんか？ Difyに登場したパワポのプラグイン機能を利用することで、誰でも簡単にパワーポイントやワードの資料を一瞬で出力することができます。 本記事では、Difyを使った資料作成術を解説し、効率的な資料作成を実現する方法を紹介します。 Dify×「プラグイン機能」でできること・Difyから一瞬でパワポ（PowerPoint）資料作成してダウンロード ・Difyから一瞬でワード（Word）資料作成してダウンロード 現時点では、いきなり100%完璧な資料を作成できるわけではありません。ただ、たたき台を自動で作ることができるので、パワポ資料作成が時短になるのは間違いありません。 以下に、実際にDifyのパワポプラグインを利用して作成した「Difyとは」の解説資料です。ChatGPTで作成した文章をパワポプラグインでPPTX資料として生成しました。このたたき台
オンプレミス導入向け日本語LLM「リコーLLM 27B」発表 Dify搭載サーバーと組み合わせ販売
リコーが、小型の日本語LLM（大規模言語モデル）として新たに開発した「リコーLLM 27B」を発表した。「オンプレミス環境への導入に最適な高性能LLM」と位置づけており、エフサステクノロジーズが提供するオンプレミス環境向け対話型生成AI基盤「Private AI Platform on PRIMERGY（Very Smallモデル）」に搭載。生成AI開発プラットフォーム「Dify（ディフィ）」をインストールし、LLMの動作環境を構築した上で、リコージャパンを通じて販売する。 半分以下のパラメータ数で、従来を上回る性能を実現した新たなLLM リコーLLM 27Bは、Googleのオープンモデル「Gemma 3 27B」をベースに開発された270億パラメータのLLMで、リコー独自のモデルマージ技術を活用することで、ベースモデルから大幅な性能向上を実現しているのが特徴だ。独自開発を含む約1万50
Difyで実現するAIヘルプデスク：顧客体験を向上させた構築の裏側 - kickflow Tech Blog
こんにちは、kickflowでテクニカルサポートを担当している大谷です。 最近、多くのサービスでAIチャットボットを見かけるようになりました。kickflowでも、お客様の疑問をより迅速に解決し、顧客体験が向上することを目指し、AIヘルプデスクの構築に取り組みました。 今回のプロジェクトでは、テクニカルサポートチームが中心となり、CRE (Customer Reliability Engineer) と協力してAIヘルプデスクを構築しました。 この記事では、非エンジニアである私が、DifyというLLMアプリケーション開発プラットフォームを使い、プロンプトエンジニアリングを駆使して技術的な課題を乗り越えていったプロセスをご紹介します。 技術的な詳細やより深い知見については、今後CREから発信される記事に譲るとして、まずは非エンジニアでもAI開発に挑戦できるということをお伝えできれば幸いです。
【生成AI活用】Dify×AWS LightSailでつくる、AI活用チャットボット環境構築と活用例 - Qiita
０. はじめに、概要 はじめに はじめまして。YOSHI-KUNと申します。 普段はエンジニアとして生成AIを用いたアプリケーション開発をメインに活動しています。 Advent Calendarということで、この機会なので書いていきます。 「注目の生成AIってどう使ったらいいんだろう」「どのように構築すればいいんだろう」という方を対象に進めていきたいと思います。 概要 １．OpenAIアカウントの作成、 APIの発行 ２．AWS アカウントの作成、Lightsail画面の立ち上げ ３．LightsailでVMマシンを作成する ４．独自ドメイン名の取得 ５．Static IPアドレスの発行 ６．443ポートの設定 ７．Static IPと独自ドメインの紐づけ ８．LightsailのVMマシンにSSH接続 ９．スクリプトを実行し、HTTPS化する １０．参考資料 １．OpenAIアカウントの
初心者必見！DifyナレッジAPIの導入方法と効率的な活用術 | アールエフェクト
Difyを活用してRAG（Retrieval-Augmented Generation）を行う際、多くの人がDifyの画面を通じてナレッジにファイルをアップロードしているのではないでしょうか。しかし、Difyの画面を使わずにAPIを経由してナレッジにアクセスできればさらなる業務効率化が可能になると考えたことはありませんか？ 実は、Difyには「ナレッジAPI」という機能が備わっておりこのAPIを利用することでプログラム経由でナレッジの情報に直接アクセスすることが可能です。 DifyはGUIを活用してノーコードでアプリを作成できる点が最大のメリットですが、APIを利用することでそのメリットをさらに拡張することができます。具体的には、自動化や外部システムとの連携が可能になり業務フローを一層効率化できます。 Difyをすでに使いこなしている方やさらなる効率化に興味のある方は、ぜひ本記事で「ナレッ
【2025年版】非エンジニアのためのDify超入門コース｜kazu@生成AI×教育 / 谷 一徳 | AI Academy
はじめに（本コースの対象者）本コースをご覧いただき、ありがとうございます。このコースは、非エンジニアのためのDify超入門コースです。全部で3万文字+100枚以上の画像を用いて丁寧に解説しています。本コースは、以下の方を対象としています。 プログラミング初学者や非エンジニアの方であり、Difyを触ったことがない完全Dify初心者の方 Difyについて聞いたことがあるけど、アカウント作成だけで、それ以降は全く触ったことがない方 生成AIを活用したいと考えているビジネスパーソンの方 普段の業務を効率化したいと考えているマーケティング担当者や営業職、カスタマーサポート業務の方 ノーコードでAIアプリケーションを開発し、業務効率化を行いたいと考えているビジネスパーソンの方 話題のDifyについて基礎から学んでみたいDify初学者の方 前提として、Difyを全く触ったことがない方を想定しています。
Dify の kintoneプラグインと RAGチャットを作ってみた - アールスリーインスティテュート ｜R3 Institute
Dify のプラグイン機能は、今後実装方法などの詳細が変わる可能性があります。 以下の手順に沿っても本番環境で動作するプラグインを作成できない／機能しない可能性がありますので、ご承知おきください。この記事の内容に関する個別のサポートは行いません。 ツール型プラグインの足場を作る Dify の プラグインに関するドキュメントは https://docs.dify.ai/ja-jp/plugins/introduction にあります。 プラグインにはいくつかの種類があるようですが、 kintoneデータにアクセスするプラグインを作るには「ツール型」のプラグインとして実装するのが良さそうです。 https://docs.dify.ai/ja-jp/plugins/quick-start/develop-plugins/tool-plugin の手順に沿って、ツール型プラグインを Scaffol
Dify MCP Plugin Hands-On Guide: Integrating Zapier for Effortless Agent Tool Calls - Dify Blog
2025 marks the "Year of the AI Agent." As AI agents rapidly evolve, enabling large language models (LLMs) to interact seamlessly with real-world data and tools has become a key challenge. Enter the Model Context Protocol (MCP), introduced by Anthropic in late 2024, quickly becoming a widely-recognized standard. Think of MCP as the AI world's USB-C port—it defines clear guidelines, allowing AI mode
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
【無料公開】Difyチャットフローだけで簡易ログイン管理を導入する方法（Webアプリ・LINE連携対応）｜Sierra117
スプレッドシートは左上「ファイル」メニューから「コピーを作成」して、ご自身のGoogleドライブへコピーして使用してください。 スプレッドシートに付属しているGASコードも念のため記述しておきます。 function doPost(e) { Logger.log('POSTリクエストを受け取りました。'); try { const jsonData = JSON.parse(e.postData.contents); if (!Array.isArray(jsonData)) { throw new Error('データ形式が正しくありません。JSON配列を送信してください。'); } const ss = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet(); const sheet = ss.getActiveSheet(); const lastRow = sh
difyにBIツール繋いでみた｜SHIFT Group 技術ブログ
はじめにこんにちは。SHIFTの基盤開発チームの佐藤です。 皆さん、dify を使っていて「このデータ、もう少し詳しく分析できたらな」と思ったことはありませんか？蓄積されたデータの詳細な監視や、利用頻度、QA の履歴などを深掘り等々。しかし、dify のデフォルト機能では、ちょっと物足りないと感じることがあるかもしれません。 そこで今回は、BI ツール「Metabase」を dify に接続し、さらに便利な分析環境を構築した体験を共有します！ (本記事を、dify、Metabase 導入の説得材料としても、是非ご利用下さい) dify とは概要LLMを利用したAIアプリの構築を支援するプラットフォームです。 開発プロセスを効率化するために、Backend-as-a-ServiceとLLMOpsを組み合わせ、開発者だけでなく技術知識の少ないユーザーにも利用しやすく設計されています。 Dify
Difyのイテレーションで過去の結果を利用する方法｜Ｓｋｙ Tech Blog（スカイ テック ブログ）
Difyのイテレーションで過去の結果を利用する方法Difyのイテレーションブロックの制約をFastAPIを用いて解決する方法を紹介します。過去のイテレーション結果を次のイテレーションで使用できるようにする実装例を解説します。 概要 お疲れ様です！！ Difyのイテレーションブロックの制約について、FastAPIを用いた解決策を提示します。 過去のイテレーション結果を次のイテレーションで使用できるようにします。 Difyのイテレーションブロックの制約 今回解決したいDifyのイテレーションブロックの制約は、「前のイテレーションの結果を次のイテレーションで参照できない」というものです。 今回この制約が問題となったのはRefine（LLMによる逐次的な要約）においてです。 Refineでは、直前の要約結果を文章と結合し、要約します。 Difyのイテレーションブロックでは直前の要約
kintoneにDifyによるLLMワークフローを組み込む〜クラウドデータベースをAI化しよう！〜 - Generative Agents Tech Blog
ジェネラティブエージェンツの西見です。 この記事はkintoneアドベントカレンダー2024の12月9日の記事です。 qiita.com 去年は「AIエージェントにkintoneへのデータ登録を代行してもらうCopilotの可能性」ということで、kintoneとAIエージェントを接続する話を書いていました。AIエージェントという言葉がそんなに広まっていない中で、なかなか早まった記事を書いたと思っております。。 note.com qiita.com 今年は逆にもう少し落ち着いて、kintoneにDifyを繋ぐとかなり便利ですよ！という話をしようと思います。 そもそもDify、皆さまご存知でしょうか。Difyとは、ノーコードで大規模言語モデル（LLM）による処理を繋げたワークフローを作成できるツールです。 このツールを使うと、こんな感じでWebページの情報をまとめたり、 企業調査をしたり、 X
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https://note.com/preview/na8ba855404d4?prev_access_key=623c325a90664caae4d52c7cf3f2367f
GitHub - Tomatio13/DifyWorkFlowGenerator: Dify のワークフローを生成するためのプロンプトです
