GITBOOK-3: No subject
parent
8cd1724601
commit
9ae50c446c
|
|
@ -1,4 +1,4 @@
|
|||
# 目次
|
||||
# Table of contents
|
||||
|
||||
## 入門 <a href="#getting-started" id="getting-started"></a>
|
||||
|
||||
|
|
@ -104,22 +104,22 @@
|
|||
|
||||
## もっと読む <a href="#learn-more" id="learn-more"></a>
|
||||
|
||||
* [アプリケーションケース](learn-more/use-cases/README.md)
|
||||
* [あなた専用のQAチャットボットのトレーニング方法](learn-more/use-cases/train-a-qa-chatbot-that-belongs-to-you.md)
|
||||
* [アプリケーションケース](learn-more/apurikshonksu/README.md)
|
||||
* [あなた専用のQAチャットボットのトレーニング方法](learn-more/apurikshonksu/anatanoqachattobottonotorningu.md)
|
||||
* [コードなしでMidjourney プロンプトボットを作成する方法](learn-more/use-cases/create-a-midjoureny-prompt-word-robot-with-zero-code.md)
|
||||
* [Notion AI アシスタントを構築する](learn-more/use-cases/build-an-notion-ai-assistant.md)
|
||||
* [数分で業務データを持つ公式サイトのAIチャットボットを作成する方法](learn-more/use-cases/create-an-ai-chatbot-with-business-data-in-minutes.md)
|
||||
* [フルセットのオープンソースツールを使用したLLMアプリケーションの実践:DifyでBaichuanオープンソースモデル機能を呼び出す](learn-more/use-cases/practical-implementation-of-building-llm-applications-using-a-full-set-of-open-source-tools.md)
|
||||
* [DifyをWeChatエコシステムに統合する方法](learn-more/use-cases/dify-on-wechat.md)
|
||||
* [フルセットのオープンソースツールを使用したLLMアプリケーションの実践:DifyでBaichuanオープンソースモデル機能を呼び出す](learn-more/apurikshonksu/furusettonopunssutsruwoshitallmapurikshonnodifydebaichuanpunssumoderuwobisu.md)
|
||||
* [DifyをWeChatエコシステムに統合する方法](learn-more/apurikshonksu/difywowechatekoshisutemunisuru.md)
|
||||
* [拡張読書](learn-more/extended-reading/README.md)
|
||||
* [LLMOpsとは何ですか?](learn-more/extended-reading/what-is-llmops.md)
|
||||
* [検索強化生成(RAG)](learn-more/extended-reading/retrieval-augment/README.md)
|
||||
* [ハイブリッド検索](learn-more/extended-reading/retrieval-augment/hybrid-search.md)
|
||||
* [リランク](learn-more/extended-reading/retrieval-augment/rerank.md)
|
||||
* [リトリーバルモード](learn-more/extended-reading/retrieval-augment/retrieval.md)
|
||||
* [プロンプトエンジニアリング](learn-more/extended-reading/prompt-engineering/README.md)
|
||||
* [プロンプトエンジニアリングエキスパートモード(廃止)](learn-more/extended-reading/prompt-engineering/prompt-engineering-1/README.md)
|
||||
* [プロンプト初期テンプレート参考](learn-more/extended-reading/prompt-engineering/prompt-engineering-1/prompt-engineering-template.md)
|
||||
* [検索強化生成(RAG)](learn-more/extended-reading/jian-suo-qiang-hua-sheng-cheng-rag/README.md)
|
||||
* [ハイブリッド検索](learn-more/extended-reading/jian-suo-qiang-hua-sheng-cheng-rag/haiburiddo.md)
|
||||
* [リランク](learn-more/extended-reading/jian-suo-qiang-hua-sheng-cheng-rag/riranku.md)
|
||||
* [リトリーバルモード](learn-more/extended-reading/jian-suo-qiang-hua-sheng-cheng-rag/ritorbarumdo.md)
|
||||
* [プロンプトエンジニアリング](learn-more/extended-reading/puronputoenjiniaringu/README.md)
|
||||
* [プロンプトエンジニアリングエキスパートモード(廃止)](learn-more/extended-reading/puronputoenjiniaringu/puronputoenjiniaringuekisuptomdo/README.md)
|
||||
* [プロンプト初期テンプレート参考](learn-more/extended-reading/puronputoenjiniaringu/puronputoenjiniaringuekisuptomdo/puronputotenpurto.md)
|
||||
* [FAQ](learn-more/faq/README.md)
|
||||
* [ローカルデプロイに関するFAQ](learn-more/faq/install-faq.md)
|
||||
* [LLM設定と使用に関するFAQ](learn-more/faq/llms-use-faq.md)
|
||||
|
|
@ -127,6 +127,6 @@
|
|||
## ポリシー <a href="#policies" id="policies"></a>
|
||||
|
||||
* [オープンソースライセンス](policies/open-source.md)
|
||||
* [ユーザー契約](policies/agreement/README.md)
|
||||
* [ユーザー契約](policies/yz/README.md)
|
||||
* [利用規約](https://dify.ai/terms)
|
||||
* [プライバシーポリシー](https://dify.ai/privacy)
|
||||
|
|
@ -1,5 +1,6 @@
|
|||
---
|
||||
description: 大規模言語モデル(LLM)の応用技術スタックに精通している技術者にとって、このドキュメントはDifyのユニークな利点を理解するための近道となります。賢明な比較と選択ができ、さらには同僚や友人にも推薦することができるでしょう。
|
||||
description: >-
|
||||
大規模言語モデル(LLM)の応用技術スタックに精通している技術者にとって、このドキュメントはDifyのユニークな利点を理解するための近道となります。賢明な比較と選択ができ、さらには同僚や友人にも推薦することができるでしょう。
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 特性と技術仕様
|
||||
|
|
@ -14,4 +15,4 @@ Difyでは、透明な製品特性と技術仕様ポリシーを採用してお
|
|||
|
||||
### 技術特性
|
||||
|
||||
<table data-header-hidden><thead><tr><th width="258"></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>大規模言語モデル推理エンジン</td><td>Dify Runtime (v0.4以降はLangChainを除去)</td></tr><tr><td>商業モデルサポート</td><td><p><strong>10社以上</strong>、OpenAIとAnthropicを含む</p><p>新しい主流モデルは通常48時間以内に接続完了</p></td></tr><tr><td>MaaSサプライヤーサポート</td><td><strong>7社</strong>、Hugging Face、Replicate、AWS Bedrock、NVIDIA、GroqCloud、together.ai、OpenRouter</td></tr><tr><td>ローカルモデル推理Runtimeサポート</td><td>6<strong>社</strong>、Xoribits(推奨)、OpenLLM、LocalAI、ChatGLM、Ollama、NVIDIA TIS</td></tr><tr><td>OpenAIインターフェース標準モデル接続サポート</td><td><strong>∞社</strong></td></tr><tr><td>多モーダル技術</td><td><p>自動音声認識(ASR)モデル</p><p>GPT-4V規格のリッチテキストモデル</p></td></tr><tr><td>プリセットアプリケーションタイプ</td><td><p>対話型アプリケーション</p><p>テキスト生成アプリケーション(近日終了予定)<br>エージェント<br>ワークフロー<br>グループ(Q2でリリース予定)</p></td></tr><tr><td>プロンプト即サービス編成</td><td><p>高評価のビジュアル化されたプロンプト編成インターフェース、同じインターフェースでプロンプトを編集し、効果をプレビュー可能<br></p><p><strong>編成モード</strong></p><ul><li>簡単編成モード</li><li>アシスタントモード編成</li><li>フローモード編成</li><li>マルチエージェントモード(Q2でリリース予定)</li></ul><p><strong>プロンプト変数タイプ</strong></p><ul><li>文字列</li><li>単一選択列挙</li><li>外部API</li><li>ファイル(Q2でリリース予定)</li></ul></td></tr><tr><td>エージェントワークフロー特性</td><td><p>業界をリードするビジュアル化されたフローチャート編成インターフェース、見たまま編集できるノードデバッグ、プラグイン可能なDSL、ネイティブなコードランタイムにより、より複雑で信頼性が高く安定したLLMアプリケーションを構築可能。</p><p></p><p><strong>サポートノード</strong></p><ul><li>LLM</li><li>知識ベース検索</li><li>問題分類</li><li>条件分岐</li><li>コード実行</li><li>テンプレート変換</li><li>HTTPリクエスト</li><li>ツール</li></ul></td></tr><tr><td>RAG特性</td><td><p>画期的なビジュアル化された知識ベース管理インターフェース、セグメントプレビューとリコール効果テストをサポート。<br><br><strong>インデックス方式</strong></p><ul><li>キーワード</li><li>テキストベクトル</li><li>LLM支援の問題-セグメント方式</li></ul><p><strong>検索方式</strong></p><ul><li>キーワード</li><li>テキスト類似度マッチング</li><li>ハイブリッド検索</li><li>N選1方式</li><li>マルチリコール</li></ul><p><strong>リコール最適化技術</strong></p><ul><li>ReRankモデルを使用</li></ul></td></tr><tr><td>ETL技術</td><td><p>TXT、Markdown、PDF、HTML、DOC、CSVなどの形式のファイルを自動的にクリーニングすることをサポート。組み込みのUnstructuredサービスを有効にすると最大限のサポートが得られます。</p><p>Notionからのドキュメントを知識ベースとして同期することをサポート。</p></td></tr><tr><td>ベクトルデータベースサポート</td><td>Qdrant(推奨)、Weaviate、Zilliz</td></tr><tr><td>エージェント技術</td><td><p>ReAct、ファンクションコール<br></p><p><strong>ツールサポート</strong></p><ul><li>OpenAIプラグイン標準のツールを呼び出し可能</li><li>OpenAPI SpecificationのAPIを直接ロードしてツールとして使用可能</li></ul><p><strong>内蔵ツール</strong></p><ul><li>30種類以上(2024年Q1時点)</li></ul></td></tr><tr><td>ログ</td><td>サポート、ログに基づいてアノテーション可能</td></tr><tr><td>アノテーション返信</td><td>人間がアノテートしたQ&Aペアに基づき、類似度比較応答を作成可能<br>モデルの微調整段階で使用するデータ形式としてエクスポート可能</td></tr><tr><td>コンテンツ審査メカニズム</td><td>OpenAI Moderationまたは外部API</td></tr><tr><td>チーム協働</td><td>ワークスペースおよび複数メンバー管理サポート</td></tr><tr><td>API仕様</td><td>RESTful、ほとんどの機能をカバー</td></tr><tr><td>デプロイ方法</td><td>Docker、Helm</td></tr></tbody></table>
|
||||
<table data-header-hidden><thead><tr><th width="258"></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>大規模言語モデル推理エンジン</td><td>Dify Runtime (v0.4以降はLangChainを除去)</td></tr><tr><td>商業モデルサポート</td><td><p><strong>10社以上</strong>、OpenAIとAnthropicを含む</p><p>新しい主流モデルは通常48時間以内に接続完了</p></td></tr><tr><td>MaaSサプライヤーサポート</td><td><strong>7社</strong>、Hugging Face、Replicate、AWS Bedrock、NVIDIA、GroqCloud、together.ai、OpenRouter</td></tr><tr><td>ローカルモデル推理Runtimeサポート</td><td>6<strong>社</strong>、Xoribits(推奨)、OpenLLM、LocalAI、ChatGLM、Ollama、NVIDIA TIS</td></tr><tr><td>OpenAIインターフェース標準モデル接続サポート</td><td><strong>∞社</strong></td></tr><tr><td>多モーダル技術</td><td><p>自動音声認識(ASR)モデル</p><p>GPT-4V規格のリッチテキストモデル</p></td></tr><tr><td>プリセットアプリケーションタイプ</td><td><p>対話型アプリケーション</p><p>テキスト生成アプリケーション(近日終了予定)<br>エージェント<br>ワークフロー<br>グループ(Q2でリリース予定)</p></td></tr><tr><td>プロンプト即サービス編成</td><td><p>高評価のビジュアル化されたプロンプト編成インターフェース、同じインターフェースでプロンプトを編集し、効果をプレビュー可能<br></p><p><strong>編成モード</strong></p><ul><li>簡単編成モード</li><li>アシスタントモード編成</li><li>フローモード編成</li><li>マルチエージェントモード(Q2でリリース予定)</li></ul><p><strong>プロンプト変数タイプ</strong></p><ul><li>文字列</li><li>単一選択列挙</li><li>外部API</li><li>ファイル(Q2でリリース予定)</li></ul></td></tr><tr><td>エージェントワークフロー特性</td><td><p>業界をリードするビジュアル化されたフローチャート編成インターフェース、見たまま編集できるノードデバッグ、プラグイン可能なDSL、ネイティブなコードランタイムにより、より複雑で信頼性が高く安定したLLMアプリケーションを構築可能。</p><p><strong>サポートノード</strong></p><ul><li>LLM</li><li>知識ベース検索</li><li>問題分類</li><li>条件分岐</li><li>コード実行</li><li>テンプレート変換</li><li>HTTPリクエスト</li><li>ツール</li></ul></td></tr><tr><td>RAG特性</td><td><p>画期的なビジュアル化された知識ベース管理インターフェース、セグメントプレビューとリコール効果テストをサポート。<br><br><strong>インデックス方式</strong></p><ul><li>キーワード</li><li>テキストベクトル</li><li>LLM支援の問題-セグメント方式</li></ul><p><strong>検索方式</strong></p><ul><li>キーワード</li><li>テキスト類似度マッチング</li><li>ハイブリッド検索</li><li>N選1方式</li><li>マルチリコール</li></ul><p><strong>リコール最適化技術</strong></p><ul><li>ReRankモデルを使用</li></ul></td></tr><tr><td>ETL技術</td><td><p>TXT、Markdown、PDF、HTML、DOC、CSVなどの形式のファイルを自動的にクリーニングすることをサポート。組み込みのUnstructuredサービスを有効にすると最大限のサポートが得られます。</p><p>Notionからのドキュメントを知識ベースとして同期することをサポート。</p></td></tr><tr><td>ベクトルデータベースサポート</td><td>Qdrant(推奨), Weaviate, Zilliz/Milvus, Pgvector, Pgvector-rs, Chroma, OpenSearch, TiDB, Tencent Vector, Oracle, Relyt</td></tr><tr><td>エージェント技術</td><td><p>ReAct、ファンクションコール<br></p><p><strong>ツールサポート</strong></p><ul><li>OpenAIプラグイン標準のツールを呼び出し可能</li><li>OpenAPI SpecificationのAPIを直接ロードしてツールとして使用可能</li></ul><p><strong>内蔵ツール</strong></p><ul><li>30種類以上(2024年Q1時点)</li></ul></td></tr><tr><td>ログ</td><td>サポート、ログに基づいてアノテーション可能</td></tr><tr><td>アノテーション返信</td><td>人間がアノテートしたQ&Aペアに基づき、類似度比較応答を作成可能<br>モデルの微調整段階で使用するデータ形式としてエクスポート可能</td></tr><tr><td>コンテンツ審査メカニズム</td><td>OpenAI Moderationまたは外部API</td></tr><tr><td>チーム協働</td><td>ワークスペースおよび複数メンバー管理サポート</td></tr><tr><td>API仕様</td><td>RESTful、ほとんどの機能をカバー</td></tr><tr><td>デプロイ方法</td><td>Docker、Helm</td></tr></tbody></table>
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,8 +1,8 @@
|
|||
# モデル供給者リスト
|
||||
# モデルプロバイダーリスト
|
||||
|
||||
Difyは以下のモデル供給者に対してネイティブサポートを提供しています:
|
||||
|
||||
<table data-full-width="false"><thead><tr><th align="center">供給者</th><th align="center">大規模言語モデル</th><th align="center">埋め込み</th><th align="center">再ランク付け</th></tr></thead><tbody><tr><td align="center">オープンAI</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">アンスロピック</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">アジュールオープンAI</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">Google</td><td align="center">✔️(👓)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">コヒア</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td></tr><tr><td align="center">ベドロック</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">トゥゲザー.ai</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">オラマ</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">レプリケート</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ハギングフェイス</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">智譜</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">百川</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">星火</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ミニマックス</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">通義千問</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">文心一言</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">月の暗面</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ディープシーク</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">Jina</td><td align="center"></td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td></tr><tr><td align="center">チャットGLM</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">シンフェレンス</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td></tr><tr><td align="center">オープンLLM</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ローカルAI</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">オープンAI API互換</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr></tbody></table>
|
||||
<table data-full-width="false"><thead><tr><th align="center">供給者</th><th align="center">大規模言語モデル</th><th align="center">埋め込み</th><th align="center">再ランク付け</th></tr></thead><tbody><tr><td align="center">オープンAI</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center">nn</td></tr><tr><td align="center">アンスロピック</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">アジュールオープンAI</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">Google</td><td align="center">✔️(👓)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">コヒア</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td></tr><tr><td align="center">ベドロック</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">トゥゲザー.ai</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">オラマ</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">レプリケート</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ハギングフェイス</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">智譜</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">百川</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">星火</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ミニマックス</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">通義千問</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">文心一言</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">月の暗面</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ディープシーク</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">Jina</td><td align="center"></td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td></tr><tr><td align="center">チャットGLM</td><td align="center">✔️(🛠️)</td><td align="center"></td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">シンフェレンス</td><td align="center">✔️(🛠️)(👓)</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td></tr><tr><td align="center">オープンLLM</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">ローカルAI</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr><tr><td align="center">オープンAI API互換</td><td align="center">✔️</td><td align="center">✔️</td><td align="center"></td></tr></tbody></table>
|
||||
|
||||
その中で (🛠️) は関数呼び出しをサポートすることを、(👓) は視覚能力を持つことを示します。
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# アプリケーションケース
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# あなた専用のQAチャットボットのトレーニング方法
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# DifyをWeChatエコシステムに統合する方法
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# フルセットのオープンソースツールを使用したLLMアプリケーションの実践:DifyでBaichuanオープンソースモデル機能を呼び出す
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# 検索強化生成(RAG)
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# ハイブリッド検索
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# リランク
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# リトリーバルモード
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# プロンプトエンジニアリング
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# プロンプトエンジニアリングエキスパートモード(廃止)
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# プロンプト初期テンプレート参考
|
||||
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,2 @@
|
|||
# ユーザー契約
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue