TDSEがDifyサービスサイトを公開、ノーコードで生成AIアプリ開発が可能に

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

TDSEがDifyのサービスサイトを公開
Difyは生成AIアプリを開発するツール
LLMを活用したRAG構築が可能に

TDSEがDifyサービスサイトを公開し生成AIアプリ開発を支援

TDSE株式会社は、ノーコードで生成AIアプリを開発できる「Dify」のサービスサイトを2024年9月30日に公開した。Difyは米国のLangGenius社が開発したツールで、プログラミングの知識がなくてもLLMを活用したRAG、データ分析やコンテンツ生成ツールなどの生成AIアプリを構築することが可能だ。^[1]

TDSEは日本初のDifyオフィシャルパートナーとして、日本国内におけるDifyライセンスの販売や生成AIアプリの開発・活用支援を担う。Difyの特徴として、OpenAIやAnthropicなど様々なLLMとの接続が可能であり、ビジネスニーズに応じてLLMを柔軟に切り替えることができる点が挙げられる。

また、Difyは標準でRAG構築に必要な機能が搭載されており、自社の資料やデータを元にチャットボットで問い合わせ対応をすることが可能だ。さらに、Google検索やSlackなどの外部ツール、Dell-EやStable Diffusionといった画像生成AIツールとの連携も可能で、自社に合わせたAIサービスの開発により業務の自動化に貢献できる。

Difyの主要機能と特徴まとめ

	LLM接続	RAG機能	外部ツール連携
主な特徴	複数LLMとの接続	標準搭載のRAG構築	多様なツールとAPI連携
対応サービス例	OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Llama2	社内文書・規定の参照	Google検索, Slack, Dell-E, Stable Diffusion
メリット	ビジネスニーズに応じた柔軟な切替	チャットボットでの問い合わせ対応	業務自動化への貢献

Difyサービスサイトはこちら

RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIシステムに外部知識を組み込む手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

自社の文書やデータをLLMの知識として活用可能
最新情報や専門知識をAIの回答に反映できる
チャットボットの回答精度と信頼性を向上させる

Difyでは、RAG構築に必要な機能が標準で搭載されているため、ユーザーは自社の業務文書や規定などの社内資料を容易にLLMの知識ベースとして組み込むことができる。これにより、チャットボットを通じて社内固有の情報や最新のデータに基づいた問い合わせ対応が可能となり、業務効率の向上や顧客サービスの質的改善につながるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「TDSE、生成AIアプリ開発ツール『Dify』サービスサイトを公開 | TDSE株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000038.000092448.html, (参照 24-10-02).
Dell. https://www.dell.com/ja-jp
Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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