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DifyのワークフローをDifyのエージェントから呼んでみる、ということをやってみました。「え、なんのために・・・？」と思われるかもしれませんが、やってみたら結構便利そうだったので紹介します！

OpenAI が発表した Swarm は、複数のAIエージェントを協調させて複雑なタスクを実行するための、軽量で人間工学に基づいた実験的なフレームワークです。 本記事では、Swarmの特徴や仕組み、そしてGoogle Colabで動作する簡単なサンプルをご紹介しようと思います。

Difyの外部知識ベースAPIは、Difyプラットフォーム外部に存在する知識ベースをDifyのAIアプリケーションと統合するための強力な機能です。このAPIを利用することで、開発者は独自の検索アルゴリズムや外部の知識ベースサービスを活用し、AIアプリケーションの機能を拡張できます。 本記事では、Difyの外部知識ベースAPIの仕様、用途、実装方法、設定方法、そして注意点について詳細に解説します。

あなたの広告運用は最適化されていますか？もし、生成AIを活用していないのであれば、大きなチャンスを逃しているかもしれません。AIは、広告のクリエイティブ生成やターゲティング、予算配分までを自動化し、広告効果を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。この記事では、広告業界におけるAIの具体的な活用事例や、その導入によって得られた成果を紹介し、効果的にAIを活用するためのポイントを解説します。

「人材管理にAIをどう活用すべきか？」これは多くのHR担当者が抱く疑問でしょう。 人材不足やスキルのミスマッチが深刻化する中、AIは採用やスキル育成、パフォーマンス評価など、さまざまな分野で新たな解決策を提供しています。AIは、単なる業務自動化ツールではなく、データに基づく意思決定を支援し、より効率的かつ公平なプロセスを実現します。

多くの企業がこの技術を活用し、業務プロセスの自動化やクリエイティブ分野での革新を実現していますが、正しい導入方法やリスクへの対応が欠かせません。

生成AIとは、AI生成技術を用いて新しいコンテンツやデータを生成するもので、テキスト、画像、音声、さらには動画など、様々な形式の出力が可能です。多くの企業がこの技術を活用し、業務プロセスの自動化やクリエイティブ分野での革新を実現していますが、正しい導入方法やリスクへの対応が欠かせません。

Llama 3.2は、テキスト生成、質問応答、翻訳、要約など、従来の言語モデルが得意としていたタスクに加え、画像の内容説明、画像からの情報抽出、画像に基づいた推論といった、視覚情報を扱うタスクにも対応できるようになりました。また、軽量モデルの提供により、従来はクラウド環境での実行が必須であったLLMを、より身近なデバイスで利用することが可能になり、AI技術の民主化を大きく前進させる可能性を秘めています。

この記事では、Difyのv0.8.1アップデートで追加されたOpenAIの最新モデルo1-previewとo1-miniを使用する方法についてご紹介します。

この記事では、生成AIがバックオフィス業務の効率化にどのように役立ち、企業の競争力を強化するのか、具体的な活用方法と効果を交えながら解説していきます。

Contextual Retrievalは、従来のキーワードマッチングや意味検索に加えて、ユーザーのクエリやタスクの文脈を深く理解することで、より正確で適切な情報を提供します。特に、プログラミングや技術的な質問など、文脈理解が重要なタスクにおいて効果を発揮します。この記事では、Contextual Retrievalの概要をご紹介します。

この記事では、生成AIを活用した人事業務の効率化の具体的な方法や、その導入による効果について詳しく解説します。

​この記事では、生成AIを活用したマーケティング業務効率化の具体的な方法と、その実践例を紹介します。

OpenAI社は、2024年9月12日、高度な推論能力を備えたAIモデルシリーズ「OpenAI o1」を発表しました。​本記事では、OpenAI o1-preview/miniの技術的な詳細、従来モデルとの比較、ベンチマーク結果、ユースケース、そして安全性について、詳細に解説していきます。 これは、人間のように思考プロセスを用いて複雑な問題に取り組み、より洗練された、高精度なアウトプットを生成するAIモデルです。

Reflexionという手法が注目されています。LLMの出力の精度を上げる有効な手法のようです。 Reflexionは仕組みとしてはシンプルなので、Difyのワークフローで再現し、出力を検証してみました！

この記事では、生成AIがどのように建築業界で活用され、業務効率化に貢献しているかを、具体的な事例やメリットを交えて解説します。

生成AIは、広告バナーの作成やクリエイティブコンテンツの自動生成を可能にし、短時間で高品質な広告を生み出す手助けをします。しかし、どのように導入すればよいのか、具体的な事例や活用方法を知らない人も多いのではないでしょうか？ ​この記事では、生成AIを活用した広告業界での業務効率化の手法や導入事例を紹介し、どのように生産性を向上させるかについて解説します。

人材業務の効率化に悩んでいませんか？生成AIの進化により、HR部門が抱える採用、育成、業績管理といった多くの業務が劇的に改善される時代が到来しました。 ​例えば、タレントインテリジェンスを活用することで、候補者のスキルを効率的に分析し、最適なポジションに配置できるようになります。

SELF-ROUTEという手法が注目されています。RAGの精度を上げる有効な手法のようです。SELF-ROUTEは仕組みとしてはシンプルなので、Difyのワークフローで再現し、出力を検証してみました！

王者Midjourneyと、新興勢力のIdeogram 2.0、FLUX.1で実際に画像出力をして、比較をしてみました！そして、驚きの結果が！