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「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
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
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
今回は、最近話題の「Dify」というオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームを使って、簡単にAIアプリを作る方法をご紹介します。 Difyとは何か？Difyは、生成AIツールの開発プラットフォームです。 単一のモデルを使うのではなく、複数のAIモデルやツールを組み合わせることで、特定のタスクに特化した高性能なAIアプリケーションを簡単に作ることができます。 その最大の特徴は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）エンジンを搭載していることです。RAGとは、関連する情報を検索・取得し、それを基に高品質な回答を生成する技術です。Difyではこの強力なRAGエンジンにより、幅広い分野でのAI活用が可能となっています。 圧倒的に使いやすいインターフェースDifyのもう一つの大きな魅力は、その使いやすさです。プログラミングの知識がなくても、直感的なGUIでドラ
最近にわかに話題のLLMツール「Dify」を僕も使ってみた。 いいところと「?」となったところがあったので纏めておく Difyとは、GUIでワークフローを組むことができるLLM-OPSツールだ。 ComfyUIのようにワークフローが組めたり、GPTsのように自分専用のアシスタントを作れたりできる。 特に、OpenAIのGPTシリーズとAnthropicのClaude-3、そしてCohereのCommand-R+なんかを組み合わせて色々できるところは良いところだと思う。また、ローカルLLMにも対応しているので、企業内でのチャットボットを作るんだったらGPTsよりこっちの方がいいだろう。 元々色々なテンプレートが用意されているが、テンプレだけ使うとGPTsっぽいものを作れる(それだってすごいことだが)。テンプレを改造するだけでも欲しいものが作れる人はいるし、ここはノーコード環境と言える テンプ
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「
Release v0.5.9 - あなたのアシスタントとしてAIエージェントを作成し、ツールをカスタマイズしてください。
Dify で RAG を試す｜npaka
1. RAG「RAG」(Retrieval Augmented Generation) は、最新の外部知識の習得とハルシネーションの軽減という、LLMの2つの主要課題に対処するためのフレームワークです。開発者はこの技術を利用して、AI搭載のカスタマーボット、企業知識ベース、AI検索エンジンなどをコスト効率よく構築できます。これらのシステムは、自然言語入力を通じて、さまざまな形態の組織化された知識と相互作用します。 下図では、ユーザーが「アメリカの大統領は誰ですか？」と尋ねると、システムは回答のためにLLMに質問を直接渡しません。代わりに、ユーザーの質問について、知識ベース (Wikipediaなど) でベクトル検索を実施します。意味的な類似性マッチングを通じて関連するコンテンツを見つけ (たとえば、「バイデンは現在の第46代アメリカ合衆国大統領です...」)、LLMに発見した知識とともにユ
Release v0.5.10 - Create an AI Agent as Your Assistant and Customize Your Tools.
はじめに 最近Difyというサービスが大盛り上がりです。 ノーコードで、複雑なLLMのフローを簡単に作成することができ、 例えば、こんな複雑なフローもものの10分程度でパパッと作ることができました。 さらにすごいのは、「公開する」ボタンを押すと、URLが発行され、それを人に共有することが出来ます。 GPTsは無課金ユーザーには勧めにくい、という大きな欠点があったが、それが補完されている形ですね。 さらに、なんと、このワークフローはAPI経由でも使うことが出来るので、LINEBotなどの日常の使いやすいツールに組み込むことが出来ます！！！ 実装 事前準備 こちらの記事を参考に、自分のアプリケーションが作ってある状態から記事が始まります！ また、MakeとLINEBotを繋げる方法についても割愛します。 以下の記事なんかを参考に、おうむ返しLINEBotを作っておいてください。 Difyの操作
※2024/5/11 13:29追記DifyのLuyu Zhang CEOから直接コメントをいただきましたので、この記事の最後に追記いたしました。 Difyはテンセント系企業？使用して大丈夫？最近注目を集めているLLMOpsプラットフォームのDify.aiですが、中国のテンセントがバックにいるのではないかとの憶測がネット上で広がっていました。以下はXで話題の投稿です。 Difyは中国のテンセントがバックです。 DifyのWEB版（サブスク版）は使うべきではありません。裏側からあなたの作ったシステムも、プロンプトも、APIキーも丸見えですから。Gitからシステムをおろし、ローカルで開発し、GCPなどのクラウドで運用するなら、ありと思います。 — 平岡 憲人(HIRAOKA, Norito) Stand with Ukraine (@onokoro48) May 9, 2024 この記事では、
GitHub - langgenius/dify: An Open-Source Assistants API and GPTs alternative. Dify.AI is an LLM application development platform. It integrates the concepts of Backend as a Service and LLMOps, covering the core tech stack required for building generative
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はじめに 自社開発企業のAI部門でインターンしている25卒のエンジニアです。 趣味と仕事で生成AIのチャッチアップをしていると、 LLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」というOSSが盛り上がってることを知りました。 (2023/5/14に最初のコミットがされ、2024/5/4のStar数は26kを超えています) ローカルにクローンして使ってみた LLMのチャットボットやプロンプトのフローをGUIで作れて、LambdaとStepFunctionでを実装していた自分にとっては衝撃でした。良くも悪くも今までの実装がひっくり返される気がしました笑 OSSのコードをちゃんと読むのが初めてで、「ふ〜ん中身のコードこんななってるんだ〜」と眺めていると。。。。 あれ？？？ writeOpnerの所にニョロニョロが見えるぞ？？スペルミス？？ 他のファイルもwriteOpnerの変数でニョロニョロを発見
はじめに 革新的な連携: ノーコードプラットフォームDifyとAIツールOllamaの連携により、開発プロセスが劇的に変革されます。 探求: この記事では、両ツールの統合手順と開発者にとっての利点を詳しく探ります。Difyの直感的なインターフェースを通じて、OllamaのAIモデルを効果的に活用する方法を紹介します。 Ollamaとは Ollamaは、LLama3やLLava、vicunaやPhiなどのオープンに公開されているモデルを手元のPCやサーバーで動かすことの出来るツールです。 difyとは DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。 RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。 前提の環境の説明 OS: Windows 11 ollamaはWinodowsのインストーラを使用する difyはDocker De
. @dify_ai を複合AIシステム（Compound AI System）と呼んでるのはチャットボットやRAGに加え、複数のツールを自由自在に組み合わせることができるからです。ツールの中にはWolfram Alphaも↓。APIキーを取得し認証を済ませば、月2000回まで無料で使えます。他にも、arXivやBing検索との連携も可👏。 https://t.co/2cP8wZDYnI pic.twitter.com/w2WQMYf5VV — sangmin.eth @ChoimiraiSchool (@gijigae) March 21, 2024
【今一番話題のAIツール】ノーコードで高度なAIチャットボットを作れる『Dify』を徹底解説《初心者向け操作マニュアル＋制作事例7選付き》｜チャエン | 重要AIニュースを毎日発信⚡️
みなさん、こんにちは。 チャエンです！（自己紹介はこちら） ノーコードツールを過去にいくつか紹介してきましたが、今回のは本当にすごいです。何がすごいのかは、記事で詳しく紹介していきますがとにかく機能が多い。そのためできることの幅が広いのが特徴です。 個人開発に使えるだけでなく、チームでの開発や商用利用などなんでもできます🔥 🎉 Dify Embarks on a New Chapter! Dify's 'AI Workflow' is now available in both cloud and open-source versions. This update has been revamped by enhancing over 100,000 lines of code, and here’s what you can look forward to: 1️⃣ Develop
こんにちは、にゃんたです。 今回は話題になっているDifyの基本的な使い方を解説してみました😆 めちゃくちゃ便利なので是非使ってみてください！ もっと詳しく知りたいとか要望があったらコメントしてください😊 ■LINE公式で限定コンテンツ配布中！ ▼登録はこちらから行えます▼ https://liff.line.me/2004040861-3Jvq4bAG 今ならキーワード「プレゼント」と入力すると ・ChatGPTのプロンプトまとめ ・Caludeのプロンプトまとめ ・Difyのまとめ を無料でお渡ししています！ ■チャプター 00:00 オープニング 02:16 Difyとは？ 10:00 Difyの使い方 ■Dify公式リンク https://dify.ai/ ■以前の関連動画 OpenAI最新のEmebddingモデルって何が凄いのか解説してみた https://you
Anthropic Generate a promptとDifyの組み合わせがAI活用を加速する - Qiita
近年、AIを業務に活用する企業が急増しています。特にチャットボットやワークフローの自動化には大きな注目が集まっていますが、高品質なAIアプリケーションを効率的に開発することは容易ではありません。そこで、Anthropic社の「Generate a prompt」機能とDify社のAIプラットフォームを組み合わせることで、より高度なAI活用が可能になります。 Anthropic Generate a promptでプロンプト作成を効率化 Anthropic ConsoleのGenerate a prompt機能は、AIモデルへの指示（プロンプト）を自動生成してくれます。ユーザーが目的とタスクの概要を入力すると、最適化されたプロンプトが出力されます。 このように、タスクに必要な情報を過不足なく盛り込んだプロンプトが自動で作成されます。これにより、ユーザーはプロンプト作成の手間を大幅に削減でき、
Difyを試してみました Difyが話題だったので、少し試してみました。一言でいうとOSS版の高機能ChatGPTのカスタムGPT（GPTs）でしょうか。より詳しくはnpaka先生の記事を参考にしてください。 ChatGPTの有料版でできること以上のことができます。機能も多機能で、少し触った感じでは完成度も高いように感じました。 クラウド版を使うこともできますし、ローカルで自前でサーバーを立てることもできます。GPTsに比べた分かりやすいメリットある使い道は、容量制限なく手軽にローカルでRAGをクラウドにデータをアップロードできる点でしょうか。 それ以外には、GPT4以外のClaude 3 OpusなどのLLMも使えたり、細かい設定を切り替えたりできるので、手軽に色々できそうです。ただ、結構できること多いので少し詳しい人向けかもしれません。 Difyのローカルセットアップ方法 クラウド版は
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
DifyのナレッジとしてNotionを利用DifyはNotionと連携し、Notionに登録されているデータをナレッジとして利用する素敵な機能が搭載されています。 筆者自身、Notionに気になった記事をクリップするだけでなく自身の学習記録やサブスクの管理など多方面で使用しているためNotionを利用する方はDifyとの連携でよりNotionのデータを効果的に利用できると思います。 DifyとNotionを連携しよう！（24/04/27時点）実行環境Windows11 WSL2 ubuntu Dify 0.6.5（Docker） DifyとNotionを連携するために、まずはNotionのインテグレーションからキーを取得します。 internal integration と public integration がありますが今回はinternal integration で進めていきます。
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って何？ LLMOpsプラットフォームを試してみよう！（構築・アップデート編）｜marumarumaru
クラウド？ローカル？Difyはオープンソースがありますので、この記事ではそちらを使用して構築します。 Difyはクラウドでもサービスを提供されており、常に最新のバージョンが利用可能です。ローカルでのバージョンアップの手順は本記事の下に書いていますのでそちらをご覧ください。 オープンソースは商用利用も可能ですが、規約には必ず従ってください。 ローカルで構築する場合はDockerが必須となります。 筆者はWindow11のWSL2でUbuntu環境にて構築しています。 またエディターはcursorを利用しており、記載しているコマンドはすべてcursorのターミナル上で実行しています。 Difyのインストール手順（cursorのターミナル上で実行）1.Difyのソースコードをクローンし、difyフォルダに移動git clone https://github.com/langgenius/dify
Difyで選択できるLLMモデルDifyは特定のモデルに縛られることなく様々なモデルを利用することが出来ます。新しいモデルにもすぐに対応してくれるのも嬉しいポイントです。 新しいモデルもすぐに使えるようになる今回はOpenAIやGoogleなどのモデルではなく、ローカルで利用なLLMをDifyで使えるようにする手順をご紹介します。 LMStudioを準備しよう！実行環境Windows11（RAM 32GB） WSL2 ubuntu Dify:0.6.5（Docker） LMStudio:0.2.21 cursor LMStudioとは？LM Studioは、大規模言語モデル(LLM)を手軽に試せるツールです。プログラミングの知識がなくても、GUIベースの操作でLLMを使った文章生成や会話ができます。（by Perplexity） LMStudioの嬉しい点としては、GPUが無くてもローカル
なぜ、クラウドに構築するのか？今回はOSS版のDifyをGoogleCloud上、つまりクラウドサービス上に構築します。しかし、DifyにはOSS版のだけでなくクラウド版も提供されています。 ではなぜ、わざわざOSS版のをクラウドに構築するのでしょうか？ OSS版をクラウド上に構築することのメリットしては一般的なクラウドサービスが受けるメリットだけでなく、自分が作ったワークフローやナレッジとして格納したデータを自身の管理下のクラウド上にて管理できるため、より柔軟に周辺環境（認証機能など）の拡張することがしやすくなります。 自分たちがやりたいことに対してDifyを柔軟に利用できるようにするために今回はDifyをGoogleCloudに構築することを試していきます。 実行環境クラウド ・ Google Cloud : Google Compute Engine（GCE） ローカル ・Widow
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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
Difyは、GPT-4やClaude 3、Llamaなどの大規模言語モデル（LLM）を組み込んだアプリケーションを開発するためのオープンソースプラットフォームだ。 プログラミングの知識がなくても、非常に分かりやすいテンプレートや、ドラッグ&ドロップのフロー図を使って、直感的にアプリケーションを開発できるのが最大の魅力だ。 OpenAIやAnthropicのAPIキーを使えば、Dify上で、まるでChatGPTのような高度な機能を備えたチャットアプリを、30分もあれば誰でも自作できてしまう。 本当に革命的なノーコードLLMアプリ開発ツールなので、ぜひ一度は触ってみてほしい。 エンジニアが本番レベルの生成AIアプリケーションを素早く構築できるのはもちろん、非エンジニアであっても、テンプレートやコンポーネントを活用しながら、非常に複雑な機能を持つAIエージェントやAIアプリケーションの設計が可能
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話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
ノーコードで、高機能AIチャットbotを作ろう。「Dify」を徹底解説｜ChatGPT研究所
噂のノーコードAIシステム開発環境Difyを使ってツールを作ってみた。使った感想｜shi3z
Dify.AI · 先進的なAIアプリケーションのためのイノベーションエンジン
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Make✖️DifyでLINEボットを作る - Qiita
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dify/README_JA.md at main · langgenius/dify
ノーコードLLMアプリ開発ツール「Dify」完全ガイド：Mac上でRAG対応のChatGPTを自作する
news.yahoo.co.jp
note.com/it_helps_you
2-9-9.com
www.hokkaido-np.co.jp
www.gamberorosso.it
2-9-9.com