AIアプリの導入が進む中、品質保証(QA)は重要なテーマとなっています。特に、Difyのように自然言語を扱うチャットボットでは、出力のブレや誤答が生じる可能性が高く、ユーザー信頼性を確保するためには体系的なテストとチュー […]
【Dify連載13】Difyと外部APIを連携して使う方法
DifyはノーコードでAIチャットアプリを構築できる優れたプラットフォームですが、その真価を発揮するのは「外部システムとの連携」です。業務の中では、Google SheetsやSlack、外部DB、Webサービスとの統合 […]
【Dify連載12】Difyアプリのログと改善サイクルの回し方
生成AIを活用したチャットアプリは、導入して終わりではなく、運用後の「改善」が重要です。特にDifyでは、ユーザーの質問・応答ログを蓄積できるため、これを活用してアプリの精度や使いやすさを高めることができます。 この記事 […]
【Dify連載11】Difyでのアプリ公開・共有・埋め込みの方法
Difyで構築したチャットアプリは、社内外での展開に大きな価値をもたらします。FAQ対応やナレッジベース検索など、業務効率を飛躍的に高めるアプリを作成した後は、その成果を広く活用するための「公開・共有・埋め込み」機能の理 […]
【Dify連載10】Difyのプロンプトエンジニアリング完全ガイド
生成AIの効果を最大限に引き出すためには、プロンプトの設計(プロンプトエンジニアリング)が重要な要素となります。DifyはノーコードでAIアプリを構築できる反面、プロンプトの設計次第で応答の質が大きく変わります。 本記事 […]
【Dify連載09】DifyのRAG構成をカスタマイズする方法
AIチャットボットや業務支援ツールにおいて、文脈に基づいた正確な回答を行うには「RAG(Retrieval-Augmented Generation)」の活用が不可欠です。DifyではこのRAG構成を簡単に導入できますが […]
【Dify連載08】Difyと他のノーコードAIツール比較:LangChain・Flowiseとの違い
生成AIアプリケーションの開発が急速に進む中、ノーコードやローコードでAIアプリを構築できるツールが多数登場しています。中でも注目されているのが「Dify」「LangChain」「Flowise」です。 これらのツールは […]
【Dify連載07】PDFマニュアルをAI対応させる:Difyのドキュメント活用法
多くの企業では、業務手順書やマニュアルをPDF形式で管理しています。しかし、検索性が悪く、必要な情報を探し出すのに時間がかかるという課題があります。こうした課題を解決するために、AIによる自動応答やドキュメント検索の活用 […]