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今年の「#文学」
note.com/bunkaich
先日、XでDifyのRAG機能を使って遊んだり実験するのに、おすすめの方法を投稿したところ、想像以上の反響をいただいたので、今回はその詳細をnoteにまとめてみます！ DifyでRAG遊び・実験をするのに個人的におすすめの方法を紹介します！ 意外とDifyのナレッジ機能を試したいけど「そんな大量の文章データ何入れる？」みたいなことありませんか？ そこでおすすめなのが、OSSのリファレンスでRAGを構築してみる方法です！… pic.twitter.com/FvCLADWjPB — ぶんかい@AIで遊ぶ人 (@bunkaich) May 16, 2024 OSSのドキュメントでRAGの実験環境を作る！Difyにはknowledgeという機能が実装されていて、大量の文章を取り込みベクトル検索DBを簡単に構築することができます。 これを使うと、最近よく見かけるようになった？RAGというシステムをD
すでにDifyの可能性に気づいていらっしゃる方々には釈迦に説法で恐縮ですが、これから試してみようとされている方も結構いらしたのでDifyを使いこなせるようになるのがワクワクする話をできればと_ _ （この記事はぼくなりにかなり噛み砕いて説明したいと思います） 「Dify」のやばさ結論、Difyには信じられないくらい多くの機能が実装されていることです。笑 機能たちをざっくり紹介しながらこの衝撃をお伝えできたらと思います。 （ちょっと機能に即した形での紹介というよりはこんなことができるんだぁ、というイメージに寄せた形で解説しようと思います。） 好きなLLMでチャットボット好きなLLMを選択してボットを構築できるChatGPTやClaude、Geminiなど各社から優秀なモデルが公開されていますが、サービスとして利用すると各サイトをいったりきたりしなくてはいけません。 しかし、Dify上でAPI
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