カテゴリー: Dify

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]

生成AIの活用が広がる中で、社内問い合わせの効率化やヘルプデスクの省力化を目的に「社内チャットボット」のニーズが高まっています。従来は専用の開発や外注が必要だったチャットボットですが、Difyを使えば、非エンジニアでもノ […]

近年、生成AIの進化により、社内業務の自動化が現実味を帯びてきました。特に社内の問い合わせ対応や文書整理、業務マニュアルの整備といった定型作業に対してAIを活用する動きが広がっています。 とはいえ、多くの企業では「AIを […]