こんにちは、技術イベントに参加してきてアウトプット欲が高まっているハヤトです。 この記事は Dify Advent Calendar 2024 のシリーズ2、24日目の投稿です。 最近も精力的にアップデートが重ねられているDifyですが、 その中心的な機能であるワークフローとノードについて改めて基本的な内容を確認していきたいと思います。 実際に動作するワークフローを構築しながら説明するので、 Dify初心者の方も是非ご一読ください。 ※本記事はDifyバージョン0.13.1時点のものです。 Difyについて Difyの「ワークフロー」とは Difyワークフローの種類と使い分け ノードについて ナレッジ検索 ナレッジの作成 ナレッジ検索を使用するワークフローの構成 質問分類器 質問分類器の設定 パラメーター抽出器 パラメーター抽出器の設定 Arxiv論文検索ツールの設定 まとめ Difyにつ

生成AIを活用した業務改善をしたいと考えても、 「セキュリティ上の懸念から会社にNGを出されている」 「ランニングコストを負担できない」 といったケースもあると思います。 そこで注目されるのが、ローカル環境で動作するLLMとツールです。 この記事では、ローカルLLM（Ollama）とローカルDifyを組み合わせて、完全にローカル（Mac）で動作するチャットエージェントを構築する方法をご紹介します。プライバシーを守りながら、業務効率を最大化するヒントをご紹介します！ ローカルLLMの利点ローカルLLMとは、クラウドに依存せず、自分のPCやオンプレミスのサーバーで動作する大規模言語モデルのことです。以下のような利点があります。 1. データセキュリティの確保企業データや機密情報を外部クラウドに送信する必要がないため、情報漏えいのリスクを最小限に抑えられます。特に、厳しい情報管理が求められるケー

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はじめに 9月に入って、少し涼しくなったと思ったら、また、35℃などになる暑い日が続きますね。 データ分析エンジニアとして毎日充実した時間を過ごしている木介です。 今回はGUIで簡単に生成AIアプリを作成できるDifyで作成したAIアプリを簡単にWebアプリに組込む方法について紹介します docs.dify.ai はじめに Difyとは？ 概要 今回作成するアプリ Difyを埋め込んだWebアプリの構築方法 利用するツール 構築方法 1. DifyによるAIアプリの構築 2. StreamlitによるDifyを埋め込んだWebアプリの作成 作成したアプリの実行 まとめ Difyとは？ 概要 Difyは、生成AIを活用したアプリケーションをGUIで簡単に開発することができるアプリです。 以下のような形で簡単に生成AIを使ったワークフローを作成できます。 詳細な解説については以下の記事を是非参

こんにちは、バックエンドエンジニアの前田です。 最近、南海トラフ地震の臨時情報や台風などもあったりして、自衛のための事前準備は欠かせないなと思いました。 さて、今回はDifyを使って複数の大規模言語モデル（LLM）を切り替えるチャットボットを作ってみたいと思います。 なぜ、この内容をやってみようかと思ったかというと、Difyは、複数のLLMを利用できるのですが、 それらは、事前に設定を行って利用するもので、ユーザーが実行時に切り替えて指定ができなかったのですよね。 とはいえ、これもノーコードで実現できるのが、Difyの強みです。 1. 概要 1.1.Difyとは 1.2. この記事で実現すること 2. アプリ作成 2.1. モデルの定義 2.2. モデルの選択 2.3. 変数の集約 3. 作成したアプリを動かしてみる 4. まとめ 1. 概要 1.1.Difyとは Difyは、大規模言語モ

こんにちは。ベランダで育てていたバジルが虫に食べられてしまいました。ハヤトです。 しかし植物の生命力というのはすごいもので、残った茎から再び葉っぱが成長してきています。次はぜひ私が食べたいものです。 さて、成長著しいといえば生成AIアプリ開発の分野はまさに日進月歩ですが、 なかでも「Dify」は、LLMワークフローが特に便利で、注目度が急上昇中です。 今回はそんなDifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築してみます。 Difyとは？ Knowledge bases for Amazon Bedrockとは？ 今回作成するチャットボットについて AWS側の設定手順 ナレッジベースの作成 APIの作成 Lambdaの作成 API Gatewayの作成 Dify側の設定手順 カスタムツールの作成 チャットボットの作成 まとめ Difyと

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ