DifyMeetUp#3の内容を想像してみる
2024年11月22日(金)に東京で、Dify Community(JP)による3回目のMeetupイベントが開催されたようです。
オンライン開催がなく、地方組としてはどうやっても参加できないため、X(Twitter)などに流れてくる情報を元に、あれやこれや妄想してみることにしました。
ハッシュタグ #DifyMeetpTokyo で情報収集しています。本会場に行っておらず妄想もりもりですので予めご了承ください。
ドメインとAI知識を持ちあわせたシステム開発が重要
ドメインというのは業界特有の情報の事。
例えば自動車業界、保険業界、金融業界、観光業界など。
それぞれの業界ごとに必要な情報、ルール、法律などが異なるので、今後はより具体的な、業界に特化したシステムやAIエージェントが増えてくると想定されていますね。
Difyの物足りないポイント
スライド1枚見つけたので記載しておくと、
difyだけでは人の介在が必要
データの受け渡しが手動
定期的なタスクの自動実行ができない
という意見。
自動実行に関してはGASのトリガーなどを組み合わせる必要があります。
difyは現状、循環的な処理はできないので、人の介在が必須になりますね。
ここの対策が『LangGraph』になると思っています。
とはいえDifyがあまり機能増えすぎるとそれはそれで使いづらくなりそうなので悩ましいところ。
AgenticAIの世界になっていきそう
AIが考えて自動でやってくれる、AIエージェントですね。
2025年は『AIエージェント元年』の年になりそうで、今からしっかりキャッチアップしたいもんです。
参考として挙げられていた記事も貼っておきます。
全てがAPIになっていく APIエコノミー
AIエージェントが色々操作できるようになると、UIすらいらなくなるという意見があります。
個人的には全て置き換えとはならないと思っていますが、『AIにとって使いやすいか』というのは新しい基準として定着していくと思ってもいます。
Dify x n8n の組み合わせで自動化
MakeやZapierではなく、n8nはOSSであり自分で構築したサーバー上で動かせるというのは重要な要素。
SaaSは常に、データが手元にないという課題を抱えるので、自分たちでデータを管理したいというニーズは常にあります。
ナレッジのディスカッション
業務に組み込んだ自動追加
ナレッジに対しラベリングを行いながら追加する
cohereでのリランク
の3つを組み合わせることで、継続的なナレッジアップデートロジックが組み立てれそうという意見。
ナレッジのアップデートは今後必須課題になるはずで、外部からDifyナレッジにアクセスできる機能も追加されたので、ここはしっかり深掘りしたいところです。
さいごに
DifyはAI民主化の急先鋒という意見もあり、僕も同意だなと感じます。
現状下記のようなレベル分けができるのではと思っています。
Level1 ChatGPTのチャット形式
Level2 様々な処理・ツールをGUIで組み合わせられるDify
Level3 循環的な処理 LangGraph
LangGraphがもっとも柔軟ではありますがその分学習コストがグンと上がるし、Difyでもできる事がたくさんあるので、適材適所でいい題材を扱っていきたいなと。
生成AI本当に早すぎますが今後もどんどんアップデートされていくはずで、引き続きしっかりキャッチアップしていかなきゃなと思っています。
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Udemy講座 生成AIもいくつかあります(Dify, 画像生成AI, ChatGPTなど)
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