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「Dify」の何が熱いの？｜分解ちゃんねる
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
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - Taste of Tech Topics
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
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
Cloud Nativeを支える要素技術・プロダクト・プラクティスの歩み / infrastudy-returns-01-amsy810
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
生成AI界隈で話題になっているAIサービス「Dify.AI」がなかなか面白いですよ。Dify.AIは、スタートアップの米LangGeniusが用意している大規模言語モデル（LLM）用のWebUI環境を利用して、いろいろなシステムを組み込むことで、プログラムを書くことなく簡単にチャットbotなどのネイティブAIアプリを開発できるサービスです。 Difyは大きく「チャットボット」、「エージェント」、「ワークフロー」の３つの機能に分かれており、簡単なチャットボットから、複数のLLMを組み合わせた複雑な動作をさせるように設計するものまで、多様なアプリを開発することが可能です。ChatGPTから、Claude 3、Geminiなどの主要なLLMをAPIから呼び出すことができるので、それらを組み合わせてサービスを作ることも可能です。例えばOpenAIのAPIキーを生成してDifyに入力すると「GPT-
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 の ワークフロー の概要｜npaka
Difyの全社活用について、Dify Meetup Tokyo #1で発表しました - Tabelog Tech Blog
はじめに こんにちは。テクノロジー本部 アドバンストテクノロジー部 部長の時田充です。私たちの部門は、生成AIをはじめとする先進技術を活用し、全社の業務生産性を向上することと、サービスの改善を支援することをミッションに活動しています。その一環として、Difyの全社活用をテーマに2024年6月23日に開催されたDify Meetup Tokyo #1で発表しました。 Dify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの開催 カカクコムでは、全社的な生成AI活用プラットフォームとしてDifyを選定したことと並行して、弊社CTOの京和がDifyアンバサダーのサンミンさんと共にDify Community(JP)の立ち上げとMeetupイベントの企画を進めました。立ち上げてすぐのコミュニティで開催までの期間が2週間弱しかなかったため、カカクコムが全面的にバックアップし、イベントの
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
前提 Difyのバージョンは Dify：0.6.11 Dify：0.6.13です。 今の最新バージョンで現状できないことをまとめてみました。 いろんな人がXでDifyでできることをあげていってくれていますが、あまりできないことをまとめている人はいなかったのでまとめた次第です。 「探索に時間を費やしたけど結局できなかった...」となる人が少なくなること祈って書いています。 ループ処理の制限 現在のDifyでは、特定の条件を満たすまでループを回す処理の実装が困難です。例えば、Self-RAGのような自己反復型のRAGの実装ができません。 一時的解決策 現状見つかっていないです。実装方法あったら教えてください。 モニタリングツール（LangSmith、Langfuse）との連携 (0.6.12からできるようになりました) できるようになったので、混乱を与えないため内容は削除しました。 AIモデル
![[Dify]現状Difyができないこと - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6998a269a73925f4b606cb0daa549e937187fcf5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fengineer-festa-ogp-background-074608b13b4bbe67c10ada41e7e2d292.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCRGlmeSU1RCVFNyU4RiVCRSVFNyU4QSVCNkRpZnklRTMlODElOEMlRTMlODElQTclRTMlODElOEQlRTMlODElQUElRTMlODElODQlRTMlODElOTMlRTMlODElQTgmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWVkZTg4YzkxNTI3MzIyYjZlYTgyYzJiYzUwZDdkMWE0%26mark-x%3D120%26mark-y%3D96%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9OTcyJnR4dD0lNDBodWRlYmFrb25vbmFrYSZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZjA0YzMxOWNiMTJlOWFhMjFlMDljZjMzMjJhNDc5NWE%26blend-x%3D120%26blend-y%3D500%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc1e24026ade5bba4c0d30d8a74552db5)
Release v0.5.10 - Create an AI Agent as Your Assistant and Customize Your Tools.
注意: Modelfile の構文は開発中です。モデルファイルは、Ollamaでモデルを作成・共有するための設計図です。おススメ記事フォーマットModelfile のフォーマット:# コメントINSTRUCTION 引数インストラクション説... モデルプロバイダーの追加 モデルタイプを選択: 「ollama」を選択します。 必要な情報を入力: モデル名: llm-jp-13b-v2 Base URL: http://host.docker.internal:11434 Completion Mode: 「Chat」 モデルコンテキストサイズ: 4096 最大トークン数の上限: 4096 Vision Support: 「No」を選択 ワークフローの作成 4人のエージェントのシステムプロンプトを設定: 楽観的AI研究者、慎重派経済学者、AIジャーナリスト、倫理学者の4人のエージェントを作成
この記事では、LLMアプリケーション開発プラットフォームであるDifyとGoogle Apps Script（GAS）のカスタム関数を使って、スプシに記載した画像URLに写っているのがわんこかどうかをDifyを使って自動で判定してみました。 なぜDifyとGASカスタム関数の組み合わせなのか？ GASのカスタム関数から直接OpenAIなどのAPIを叩くのが実装としては一番早いのですが、RAGを使いたい、複数のGASから呼び出したい、GAS以外からも呼び出したい、LLMのモデルを柔軟に変えたい、などが発生することも多いです。 そのため実際にLLMアプリケーションを作っていく際は単純にAPIを叩くだけでは解決できないことがおおく、LLMに関わる処理をどこかにまとめておき、まとめておいたものをAPI経由で呼び出すという形にするのが好ましいです。 そこで登場するのがDifyです。 Difyはチャッ
こんにちは堤です。 最近よくDifyを使って遊んでいます。使っていくなかで他のチャットツールと連携させる方法を知りたいと思ったので、今回はSlackと連携する方法を備忘がてらまとめてみました。 Difyとは Slack Botの作り方 Slack Botの準備 権限の付与 Lambdaの関数URLの作成 Event Subscriptionsの設定 Difyのアプリ作成 Lambda関数の作成 動作確認 Bot作成例 まとめ Difyとは Difyは、オープンソースのLLMアプリケーション開発ツールで、ドラッグアンドドロップの簡単な操作で複雑なワークフローのアプリケーションを作ることができるのが特徴です。 コードを書くことなく、LangChainなどのフレームワークよりも簡単にLLMアプリを作成することができます。 dify.ai 主な特徴や機能をまとめてみました。 幅広いモデルが選択でき
※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: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to p
Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Enterprise inquiry Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features: 1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual ca
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
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
. @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⚡️
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。
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、
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
DifyとGradioで作るPDF処理ワークフローアプリケーション ターゲット読者: Python開発者、特にDifyやLangchainなどのツールに興味があり、PDF処理ワークフローを自動化したいと考えている人 今日のビジネスでは、請求書の処理、契約書の分析、レポートの生成など、さまざまな場面でPDF文書が使用されています。これらのPDF文書を手作業で処理することは、時間と労力がかかり、ミスが発生しやすいため、多くの企業が自動化ソリューションを求めています。 この記事では、Dify、Gradio、Langchainという3つの強力なツールを組み合わせて、PDF処理ワークフローを自動化するPythonアプリケーションを構築する方法を紹介します。 1. はじめに Dify は、コードを書かずにAIアプリケーションを構築できるプラットフォームです。直感的なインターフェースを備えており、開発者
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のすごさ
■関連記事 DifyをPC(自端末)にインストール https://zenn.dev/acntechjp/articles/79e4b4abfb2112 【DifyでGPT-4oを使えるようにする】PC(自端末)にインストールしたDifyを最新版にする https://zenn.dev/acntechjp/articles/6889260c86f71d 生成AIアプリの開発環境ですが、この1年で様々登場しています。 ただ、下記の背景があり世の中のニーズにアラインできていないのではと考えています。 GPTsやCopilot StudioなどLCNC(ローコード・ノーコード)で生成AIアプリを構築できる環境があるが、使えるLLMに制約あったり痒いところに手が届かない LangChainやLLMのAPIを使ってカスタム開発で生成APIアプリを構築できるがやプログラミング知識が必要。また環境構築に
【 Dify 0.6.9 対応 】 n8n と Dify を VPS 上の Docker 環境で動かして連携させる。セキュリティや nginx 設定までのオマケつき｜Hi-Noguchi | 株式会社きみより代表
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
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
はじめに 無料で簡単に生成AIが利用できるDifyというサービスをNext.jsでの個人開発アプリに組み込んでみました！生成AIを使ったサービスを作るのはハードルが高いと思っていましたがDifyを使うととても簡単にできたので紹介します。 こんな感じのアプリです。 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。 ノーコードで生成AIを利用することができ、OpenAI、Anthropic、Googleなど、さまざまなAIモデルをサポートしています。 さらに無料で使うことができます。 Difyセットアップ Difyを利用するには2つの方法があります。 Difyのサイト上で利用する方法 自分でサーバーを用意しローカルで利用する方法 Docker環境が整っていれば5分もかからず簡単に利用開始できるため2で実施しました。 手順はこちらを参考にさせていただきました。 Di
１．はじめに Difyの登場で今まで生成AIのLLMの評価に時間を費やしていた企業などは、Difyの利用により、その時間を短縮し、より効率的な開発作業に注力することが可能となりました。 Difyの利用によって、開発者はAIの評価にかかる時間を大幅に削減し、開発作業の効率化が可能となります。 また、生成AIがマルチモーダルへの進化を遂げていく中で、Difyのようなローコードプラットフォームを活用することで、短時間でのサービス立ち上げが可能となり、開発の効率化が更に進むと思われます。 ２．Difyとは Dify(Do It For Yourselves)は、Luyu Zhang氏がCEOの米国のデラウェア州のLangGenius, Inc.が展開するクラウドサービスのローコードLLM(大規模言語モデル)アプリケーション開発プラットフォームです。 Difyはオープンソースのため、Apache L
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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
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
全社的な生成AI活用プラットフォームとしての Difyの導入事例紹介
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
自分好みのAIチャット相手を簡単に作れる「Dify」が面白い (1/4)
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
[Dify]現状Difyができないこと - Qiita
ローコードLLMアプリ開発環境「Dify」を使って、SynologyのNAS上で動くAIチャットを作る【イニシャルB】
Dify.AI · The Innovation Engine for Generative AI Applications
DifyとローカルLLMを使用して複数のエージェントを設定して議論する方法 - Sun wood AI labs.2
Dify API と GASのカスタム関数を組み合わせてスプレッドシートからLLMを利用する
DifyとSlackを連携したSlack Botをつくってみた - NRIネットコムBlog
Difyは使用して大丈夫？テンセント系企業？安全なの？｜Kyutaro
Make✖️DifyでLINEボットを作る - Qiita
ノーコードLLM統合アプリのdifyでollamaと連携してみた - Qiita
今話題の「Dify」でコントリビューターになったお話
これから Dify の話をします…｜Sangmin Ahn
Difyをローカルで動かしてRAGまで試してみる
プロキシ環境下のローカルPCに "Dify" を導入して、Bedrockする - Qiita
Difyをクラウドで構築しよう！（Google Cloud編）｜marumarumaru
DifyとNotionを連携させてみよう！｜marumarumaru
OpenAIのGPTsより凄い！無料で使えるDifyを徹底解説してみた
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【Dify × Next.js】AIが東京グルメを紹介してくれるアプリを作ってみた
Dify（ディファイ）on WSL2でgpt-4oを実験 - Qiita
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