生成 AI 活用プロジェクトを成功に導く4つのポイント
従来のシステムは、主に、ロジックを定義出来るタスクを、自動化するものでした。一方、生成AIは、「事前の定義化が難しいタスク」への応用が期待されています。 例えば「売上が1.5倍になる施策を検討せよ」といった、複数の正解が考えられる「1. 複雑な問いかけ」に対して、マーケティングや経営といった「2. 専門的な知識」を踏まえて、「3. 常に正しい」回答をすることが期待されています。 生成AI活用プロジェクトで直面しやすい課題 先述した期待から、プロジェクトマネージャーは次のような課題に悩まされることとなります。 生成AIへの期待が過剰に高くなる 誤回答の生成リスクが認知されない 本記事ではこれらの課題について、それぞれ詳しく解説します。 1. 生成AIへの期待が過剰に高くなる 生成AIの具体的な機能や限界はあまり認知されていません。 メディアや小説・映画でもよく取り上げられるテーマともあってか
第3回：生成AIのビジネス活用でCIOとITマネジメントが直面する課題
生成AIは、ビジネスに大きな変革をもたらしている。データ駆動型の意思決定、顧客体験の向上、業務プロセスの効率化など、生成AIは今や企業の競争力を左右する決定的な要素となりつつある。これらの変化に適応し、革新を遂げるためには、最高情報責任者（CIO）やITマネジメント部門が中心的な役割を果たす必要がある。 生成AIのビジネス活用例と今後検討すべき点 生成AIのビジネスへの応用は、目覚ましい進展を遂げている。マーケティング領域においては、消費者の過去の購入履歴などから好みや傾向を分析し、個々に合った商品・サービスを推薦するなど、パーソナライズした対応が進む。チャットボットを用いたカスタマーサポートもAIが高度化することで、顧客の問い合わせに24時間迅速に対応することが可能となり、顧客満足度が高まるであろう。 ビジネス運営においても今後はAIがデータドリブンな意思決定をサポートしていくだろう。企
イルシル｜AI搭載スライド自動生成サービス
イルシルは、スライド資料作成時間を効率化し、誰でも簡単に作ることができるサービス。日本人向けサービスのため、直感的に使いやすいことが特徴です。
WebクロールしてRAGの情報源にしたいなと思いApache StormCrawlerを試しました！！（未達） - Qiita
diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml index 08904dc..82358d0 100644 --- a/docker-compose.yml +++ b/docker-compose.yml @@ -70,6 +70,42 @@ services: volumes: - ./frontier:/crawldir + opensearch-node1: + image: opensearchproject/opensearch:latest + container_name: opensearch-node1 + environment: + - discovery.type=single-node + # - cluster.name=opensearch-cluster # Name the cluster + -
価格案内 - 事業規模に合わせて選べるプラン
ありません！チャネルトークは、顧客や社内とのコミュニケーションを活性化させ、ビジネスの成長をご支援したいため、あえて障壁になるチャット数やメンバー数に対する課金は設けていません。特に、接客チャットと社内チャットは、アクティブユーザー/月(MAU)数の課金もなく、無料でご利用可能です！ (より専門的な機能がご利用可能な有料プランは、アクティブユーザー/月(MAU)数による従量課金となります。料金をご確認くださいませ)
生成AI・LLMを用いて「あなた」にパーソナライズされたUIの実現を目指す「生成UI」の可能性｜r-kagaya
サマリー生成UI（Generative UI）とは、AIがユーザーのニーズ・コンテキストに合わせてリアルタイムにUIを生成するものである 生成UIは、ユーザーの意図やコンテキストをより深く理解し、パーソナライズされた体験を提供することが可能 生成UIの事例はまだまだ心許ないが、フライト予約アプリ、アンケートフォーム、PerplexityのPro Search機能などを紹介 生成UIにはテストと評価の困難さ、デザインの一貫性・統一性などの課題があると考えられる 選択肢の自動生成等から始まり、徐々にUIコンポーネント自体の生成へと発展していくのではないか 生成UIの定義まずは生成UIについて、Nielsen Norman Groupの記事の定義を取り上げます。 上記記事では、生成UIについて以下のように説明されています。 A generative UI (genUI) is a user in
Claude3で記事要約・関連論文を教えてくれるChome Extensionで動くLLMエージェントをDify.aiでシュッと作る｜r-kagaya
difyで、小さなタスクに特化させたLLMエージェント・アシスタントBotをシュッと作れるのが結構嬉しい・楽しいなと言う話です。色々作って遊んでるのが楽しいので、仲間を増やすためにも簡易的ですがNoteにしました。 (色々作ってる最中、スクショ撮りつつ、それをそのまま載せただけなゆるい中身です) 一例として、タイトルの通りClaude3で要約・関連論文検索してくれるボットをChome Extensionで動かすのにDifyを使っています。 DifyでClaude3で記事要約・関連論文検索してくれるだけの小さなLLMエージェントを作って、Chrome Extensionで使ってるけど、割と便利 地味にLLM使ったChrome Extensionで作りたいものあったけど、自分でコード書くまでは。。。で止まってたので、Difyでカジュアルに作れるの良い pic.twitter.com/UAqyw
生成 AI による検索体験 (SGE) のご紹介
Google は、20 年以上前に日本で Google 検索の提供を開始しました。それ以来、常により良い体験となるよう機能をアップデートしてきました。AI と機械学習の進歩により、Google の検索システムはこれまで以上に人間の言語を理解することができるようになりました。そして本日より、国内で Google 検索の新機能として生成 AI による検索体験 (SGE -Search Generative Experience) の日本語版の試験運用を開始します。 Search Labs に Google アカウントを登録することで、デスクトップの Chrome ブラウザと スマートフォンの Google アプリ（ Android および iOS ）でご利用いただけます。 生成 AI による検索の進化生成 AI の新たな技術進歩により、検索エンジンの更なる可能性を再考することができ、新しいタイ
Difyで生成AIアプリケーション入門 後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高める | フューチャー技術ブログ
概要前回に引き続き Dify と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 チュートリアル3：セルフレビュー機能付きのSQL生成AIチャットbot前編のチュートリアル1で作ったSQL生成チャットbotをベースに、セルフレビュー機能を追加し、間違ったSQL文や存在しないテーブルやカラムを使用しようとした時に自動でやり直すように改修します。 DB用意SQLの実行環境が必要になりますが、ちょうど Dify が使用している DB（Postgresql） サービスがあるので、これにホストOSからアクセスできるようにします。別でDBを用意できる場合はそちらでもOKです。 docker-compose.yml で以下の行をアンコメントしてください。 docker-compoese
Dify の ワークフロー の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Workflow - Dify 1. ワークフロー1-1. ワークフロー「ワークフロー」は、複雑なタスクを小さな「ノード」に分割することで、LLMアプリケーションのモデル推論への依存を減らし、システムの説明可能性、安定性、耐障害性を向上させます。 「ワークフロー」の種類は、次のとおりです。 ・Chatflow : 顧客サービス、セマンティック検索など、応答作成に複数ステップのロジックを必要とする会話シナリオ用 ・Workflow : 高品質な翻訳、データ分析、コンテンツ作成、電子メールの自動化など、自動化・バッチ処理シナリオ用 1-2. Chatflow自然言語入力におけるユーザー意図認識の複雑さに対処するため、「質問分類」「質問書き換え」「サブ質問分割」などの問題理解ノードを提供します。さらに、LLMに外部環境との対話機能、すなわち「
Difyで生成AIアプリケーション入門 前編：生成AIアプリケーションをノーコードで開発 | フューチャー技術ブログ
概要Dify （DeFiではない）と Anthropic Claude （OpenAI でも OpenRouter 経由の何かでもOK）を使って簡単に生成AIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。 前編：ノーコードで生成AIアプリケーションを構築するチュートリアル後編：自作プログラムで機能追加して生成AIの指向性と精度を高めるサンプルの2本立ての予定です。 対象読者生成AIに興味があるがまだチャット以上の利用法を見出せず手を出せていない方お試しに手軽に生成AIアプリケーションを構築してみたい方特にOpenAIに月額費用に躊躇っている方前提知識・環境Docker (Docker Compose)。Windows なら Docker Desktop。後編ではホスト名 host.docker.internal を使用します“時々生成AIをチャットで活用している”程度のプロンプト操作の知識
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【Buddycom＋生成AI】経験0日で売り場に立てる／業務マニュアルを丸暗記／質問相手を生成AIに／知識を共通財産化せよ【ソフトバンク】
メルカリ、生成AI/LLMの専門チームを設置
【AIドリブン経営のリアル】マッキンゼーの予測／営業・マーケ・顧客対応がAI化／人が多い企業は不利／米国ではバックオフィスの新規採用停止／ONE PIECE型組織が実現【KAIZEN須藤憲司】
これから Dify の話をします…｜Sangmin Ahn
