AI搭載サービス– category –

この記事の結論 ・Claude Code Workflow Studioの利用にはNode.js v18以上とCLIツールの導入が必須 ・AI支援機能を使えば、自然言語の指示だけでワークフローの土台を自動生成できる ・MCP（Model Context Protocol）を活用することで、GitHubなどの外部ツ...

この記事の結論 ・DifyのAPIキーはアカウント設定ではなく「作成したアプリ内」から取得する必要がある ・Python連携時は「app-」で始まるキーを使用し、必須パラメータ（user/inputs）を忘れない ・認証エラーの多くはOpenAIキー（sk-）との混同が原因の...

この記事の結論 ・Difyセルフホスト版の構築とAzure OpenAI連携が必須 ・MCPツールの認証情報（JSON）とServer Identifierの設定が鍵 ・ワークフロー変数の定義とログ確認で連携成功を判断する DifyとMCP（Model Context Protocol）を連携させたいものの、...

この記事の結論 ・Difyのアカウント作成と適切なドキュメント準備がRAG構築の第一歩 ・ナレッジベースを作成しチャットボットの「コンテキスト」に紐付けることで独自データを学習させる ・プロンプト設定とプレビューでの引用確認を行い、回答精度を高め...

この記事の結論 ・Difyは商用利用可能だが、クラウド版（SaaS）とセルフホスト版（OSS）で適用されるルールやコスト構造が異なる ・クラウド版での本格的な商用利用には、ロゴ削除やリソース確保が可能な「Professional」以上のプランが推奨される ・Dify...

この記事の結論 ・Notionの「内部インテグレーション」を作成し、Secretキーを取得することでDifyと安全に連携できる ・連携トラブルの9割はNotionページ側での「接続先（Connect to）」設定漏れが原因 ・Notionの内容を更新しても自動反映されないため、D...

この記事の結論 ・Difyエージェントは自律的に思考しツールを操作してタスクを完遂する機能 ・作成にはGPT-4o等の高性能モデルと外部ツール（API）の準備が必須 ・アプリ作成時に「エージェント」を選択し適切なプロンプト設定で自動化を実現 DifyでAIアプ...

この記事の結論 ・Difyワークフローは定型業務の自動化に特化しており、ノードとコネクタを接続して構築する ・開始ノードでの変数定義と、LLMプロンプトへの変数埋め込み設定が動作の最重要ポイント ・ノード間の線が途切れていないか確認し、終了ノード...

この記事の結論 ・ノンコーディングでRAG対応のAIチャットボットを簡単に構築可能 ・基本作成から独自データ連携、Web公開までの手順をステップ解説 ・回答精度を高めるにはナレッジ設定とプロンプトの調整が重要 Difyを使って、自社データ（ナレッジ）に...

この記事の結論 ・AWS Marketplaceなら複雑な操作なしで最短5分でDifyを構築可能 ・本格的な運用やカスタマイズにはEC2とDockerによる手動構築が推奨 ・AWS Bedrockと連携するにはIAMロールの設定とリージョン確認が必須 近年、LLMアプリ開発プラットフォ...