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大規模言語モデル（LLM）は、テキストを生成したり、質問に答えたり、さまざまな言語タスクを実行したりする上で、多くの内部的なパラメータを持っています。これらのパラメータを調整することで、LLMの応答の創造性、一貫性、長さなどを制御できます。こ...

Notionは、テキスト、データベース、カレンダー、タスク管理などの機能を一つのツールに統合したオールインワンのワークスペースアプリです。メモ取りから大規模なプロジェクト管理まで、自由にカスタマイズできるブロックエディターを使って情報を整理で...

Difyのhttpブロックを使えば、外部のデータベースとも簡単に連携できます。 この記事では、”Firestore”にデータを格納するコードを書いてみます。 Firestoreは、GoogleのバックエンドサービスであるFirebaseに含まれるデータベースです。Firebaseは、アプ...

Difyの出力として、画面に表示するだけでなく、ファイルに出力したい場合もあるかと思います。 こちらの記事で作った検索ボットの結果をファイルに出力したいと思います。 方法として、プラグインを使用する方法と、GoogleのCloud Runを使う方法の２通りを...

DifyでWeb検索をする方法はいくつかあります。今回は、PerplexityのLLMモデルを使ってみたいと思います。 Perplexity Perplexityは、Web検索が可能な、AIベースの検索エンジンです。チャットアプリサービスも展開しています。 Perplexityのモデルは他のLLM...

チャットボットやチャットフローが対話的な作業に適しているのに対して、ワークフローは、時間のかかるタスクを自動化するのに向いています。 最初のワークフロー 最初のワークフローとして、論文の要約処理を自動化してみます。 複数のpdfファイルを読み...

Difyでは、様々な文書をナレッジとして登録しておき、チャットフローなどから利用することができます。 文書の登録 ファイルアップロード データソースとして利用可能なものは、以下の通りです。 まずは、テキストファイルからインポートを試してみます。 ...

チャットフローを使えば、チャットボットよりも複雑な処理を実現できます。 基本のチャットフロー 基本のチャットフローは、３つのブロックからなります。 この構成要素を、DifyのUI上では「ブロック」と表現されていますが、オンラインマニュアルでは「ノ...

Difyを使えば、簡単にチャットボットの開発ができます。 基本的な流れは、以下の通りです 0. モデルプロバイダーの設定 最初に、利用するLLMのAPIキーを取得して設定します。この設定は、全てのアプリケーションで使われます。単純なチャットボットアプリ...

Difyとは何か Dify（ディファイ）は、生成AIを活用したアプリケーションを専門知識がなくても簡単に構築・運用できるオープンソースのLLMOps（Large Language Model Operations）プラットフォームです。技術的な複雑さを抽象化し、ビジネスユーザーから開...