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algonote•9日前

ゆっくりDify

ゆっくりしていってね! Chapter 1: Difyとは何か 1.1 Difyの全体像（LLMアプリ基盤） 霊夢「魔理沙、Difyって最近よく見るけど、結局何なの？」 魔理沙「ひとことで言うと、LLMアプリを素早く作るための基盤だぜ。」 霊夢「基盤？」 魔理沙「そうだ。単なるチャットUIじゃない。 Difyは、次みたいなものをまとめて扱える。」 LLMの接続 プロンプト管理 RAG ワークフロー ツール連携 アプリ公開 API提供 ログ確認 霊夢「つまり、AIアプリを作るのに必要な部品が最初からかなり揃ってるのね。」 魔理沙「その通りだぜ。 自前で全部組むと、こういう構成になりがちだ。」 […

#プログラミング#機械学習#Dify

関連ブログ

Y_Yamashitaのブログ•1ヶ月前

(dify-self-hosted-on-aws)閉域網のAWS環境で、Dify公開アプリにユーザー認証を導入する(Nginx+AD)

皆様は、セルフホスト版コミュニティプランのDifyを閉域網のAWS環境で利用していて、公開アプリにユーザー認証を導入したいと思ったことはありますか？ あ、ないですか。。。まあそうですよね。閉域網であれば、全くの第三者にアクセスされるリスクは低いですもんね。。。 けど、私はあるんです。閉域網といえども全く安全というわけではないし、公開アプリの内容（扱うデータ）によっては、社内の利用者も限定したいケースがあると思います。 そこで今回は、NginxとActive Directory（以下、AD）を利用したユーザー認証を導入してみます。 なお、「秘匿性の高いデータを扱うようなアプリを業務利用するならエ…

#AWS#Dify#ActiveDirectory
Y_Yamashitaのブログ•1ヶ月前

【Difyセルフホスト版】Difyから確認コードがメール送信できない状況で、無理矢理ユーザーのメールアドレスを更新してみた

皆様は、Difyから確認コードをメール送信できない状況で、Difyユーザーのメールアドレスを更新したくなったことはありますか？ あ、ないですか。。。まあそうですよね。Difyがメール送信できない状況であれば、そもそも登録しているメールアドレスが使われることはないですもんね。。。 けど、私はあるんです。たとえ使われないとしても、実際のアドレスと違うと管理上なんか気持ち悪いじゃないですか。そんなわけで、今回は無理矢理ユーザーのメールアドレスを更新してみました。 前置き そもそもDifyとは dify-self-hosted-on-aws 確認コードの確認方法 実際にやってみる EC2からElast…

#AWS#Dify
TECHSCORE BLOG•2ヶ月前

シナマケイベントレポート – Dify × n8n で始めるAIエージェント入門セミナー

「シナマケミートアップ」は、ITやクリエイティブ好きな人が知識や経験をシェアし、交流する場です。 今回はいつものLT会とは趣向を変え、エックスサーバー株式会社との共催でAIエージェント初心者向けセミナーを開催しました！テーマは「Dify × n8n の始め方」です。 イベント概要 イベント名: 【AIエージェント初心者向けセミナー】Difyやn8nの始め方を勉強しませんか？【大阪開催】 開催日: 2025年2月27日（金）19:00〜 会場: エックスサーバー大阪本社（グランフロント大阪 タワーA 32F） 参加費: 無料 テーマ: Dify × n8n によるAIエージェント入門 普段のシナ…

#Dify#n8n#AIエージェント#エックスサーバ#ノーコード#イベントレポート
UPSIDER Techblog•2ヶ月前

DifyでチャットボットをリリースしてわかったRAGの精度向上のためのチャンク設計

はじめに こんにちは！PRESIDENT CARDでソフトウェアエンジニアをしているアダチ@dikxs118です。 前回の記事では、Difyを使ったチャットボット構築を題材に「AIネイティブな開発フロー」についてご紹介しました。 tech.up-sider.com 今回はその続編として、チャットボットの 中身、つまり、DifyのワークフローやRAGのナレッジ設計について書いていきます。 具体的には以下のような内容です。 Difyのワークフローをどう構成したか ナレッジベース（KB）をどう設計し、どう運用しているか QA × 汎用チャンクで組んだが精度が出なかった話 RAGの限界に向き合い、親子…

#Dify#RAG#LLM#チャットボット#AI開発
NTT WEST Engineers' Blog•2ヶ月前

オンプレミスのAIエージェントを作ってみた（Dify × vLLM × MCP）

1. はじめに NTT西日本の鈴木*1です。 生成AIの活用が進む中、多くのエンジニアが次に注目しているのが「AIエージェント」です。 この記事では、機密性の高い会議情報を外部に出さず、オンプレミス環境内で完結して動作する「会議メモ要約&フォルダ格納AIエージェント」をMCP（Model Context Protocol）を用いて試作しましたので、その背景と技術的な仕組みについてご紹介します。 目次 1. はじめに 2. 対象読者 3. 背景：なぜ今、オンプレミスのAIエージェントなのか 3.1 2025年：「対話」から「自律動作」へ 3.2 エージェント活用のカギとなる標準規格「MCP」 3…

#ローカル生成AI#vLLM#Dify#MCP#オンプレミス
NTT WEST Engineers' Blog•2ヶ月前

「生成AIプラットフォーム、どう違う？」RAGの実装体験で比較するAWS・Azure（Microsoft Foundry）・Dify　〜最新LLM Claude Sonnet 4.5 / GPT-5.2の特徴もチェック〜

はじめに NTT西日本の倉田 裕紀です。 生成AIの導入や活用を進める中で、「自社に最適なプラットフォームはどれなのか」という点は、多くの実務者が最初に直面する共通の課題だと考えられます。 特に生成AI活用の中心となる「RAG（検索拡張生成）」では、インフラとして信頼の高いメガクラウドのAWS・Azureと、比較的少ない設定でRAGやAIアプリを構築できるAI特化型プラットフォームのDifyが、まず検討対象に入る主要な選択肢です。 本稿では、実際にRAGの「構築・評価・改善」のサイクルを回す中で得られた開発体験を基に、以下の観点を確認しました。 各プラットフォームの“チューニングしやすさ”の違…

#生成AI#RAG#AWS#Azure AI Foundry#Microsoft Foundry#Dify#Claude4.5#GPT5.2#比較検証
Tech Waves•3ヶ月前

非エンジニアによるはじめてのDify作成

こんにちは、あおいです。 本記事では、2025年9月よりAI開発部署に兼務となったコンサルタントの私が、Difyを活用してプロジェクト（PJT）に合わせたMA施策を提案してくれるエージェントを開発しましたので、開発したエージェントの全体像を共有します。 利用ツール 私のスキル 背景 大まかな全体像 出力結果 躓いたポイント 感想 利用ツール 今回は、以下３つのツールを利用してDifyを構築しました。 ※Notionは必須ではありません。（当社が社内ツールとして利用しているため、データ蓄積のために活用しています。） Dify Python Notion 私のスキル 最初に、着手当時の私のスキルを…

#Dify#Python#AI Tips#AI
Lifematics Corporate Blog•3ヶ月前

オンプレミス環境でのDify構築ガイド

こんにちは！前回の記事では、自社環境での生成AI活用をお考えの皆様向けに Dify × Ollama × ローカルLLMモデルでAI活用基盤を構築するメリットについてご紹介しました。 今回は、実際にその組み合わせで構築する場合の手順をご紹介します。 OllamaとGPUを使用してチャットモデルと埋め込みモデルをDifyに追加する手順のほか、簡単なRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションの作成例も含まれています。 前提条件 本手順を実施するにあたり、以下の環境が必要です。 Docker および Docker Compose がインストールされているこ…

#生成AI#LLM#オンプレミス#Dify
Lifematics Corporate Blog•3ヶ月前

閉域網・オンプレミスでAIをフル活用！Dify × Ollama で構築する「ローカルLLM」のメリットと実践

こんにちは、今回は自社環境での生成AI活用を検討している企業、担当者の皆様向けの記事になります。 生成AI（LLM）のビジネス活用が急速に進む一方で、 機密情報を外部クラウドに出せない APIなど従量課金のコストが読みにくい 閉域網・オンプレミス環境で完結させたい といった理由から、クラウドLLMの利用に課題を感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで近年注目されているのが、自社環境で大規模言語モデルを運用する「ローカルLLM」という選択肢です。 本記事では、ローカルLLMの基本的な考え方を整理したうえで、 Dify × Ollama × ローカルLLMモデルを組み合わせた、AI活用基盤…

#生成AI#LLM#オンプレミス#Dify