OpenAIのGPTsより凄い！無料で使えるDifyを徹底解説してみた
Summary
TLDRこの動画では、DEFYというOpenAIのGPTに上位互換性を持つサービスを紹介しています。DEFYを使うことで、プログラミングを知らなくても、言語モデルを使ったアプリケーションを簡単に開発できるという利便性を強調しています。また、APIサーバーとして公開し、外部アプリケーションと連携させることができる機能も紹介されています。さらに、チャットボットの作成方法や、高度な機能を用いたアプリケーションの開発方法も詳しく説明されています。最後に、DFのアプリを使ってアプリケーションを開発し、実際に動作する様子を見ることができます。この動画は、言語モデルを活用しようとする人々に、非常に有益な情報を提供しています。
Takeaways
- 📈 DEFYはOpenAIのGPTと上位互換性のあるサービスで、高度なチャットボットの作成やAPI活用が可能です。
- 💡 DEFYはプログラミング知識がなくても、言語モデルを使ったアプリケーションの開発が容易に行えます。
- 🌐 DEFYはオープンソースで、クラウドサービスとして利用もしくは自分のサーバーでセットアップすることが可能です。
- 📚 DEFYを使用することで、様々な言語モデルを組み合わせて使用し、高度な機能を設定することが可能です。
- 🤖 DEFYで作成したチャットボットはAPIサーバーとして公開でき、外部アプリケーションから利用可能です。
- 📊 DEFYのダッシュボードでは、アプリのパフォーマンスやユーザーの満足度などの分析情報が確認できます。
- 📝 PDFやテキストファイルをナレッジとして設定し、言語モデルが参照して回答を生成させることができます。
- 🔍 DEFYの検索機能を使って、ナレッジに設定したPDFの中から関連性の高い情報を探すことができます。
- 🛠️ DEFYのツール機能を使えば、外部APIとの連携が可能で、様々なサービスを簡単に組み合わせ应用できます。
- 📝 DEFYはテンプレート機能も豊富で、既存のテンプレートをカスタマイズして独自のアプリケーションを開発することが容易です。
- 📉 DEFYは利用回数に基づく課金モデルとなっており、使用頻度が低い場合はコストを削減できる可能性があります。
Q & A
DEFYプロジェクトとは何ですか？
-DEFYはOpenAIのGPTの上位互換サービスで、言語モデルを活用したアプリケーションを簡単に開発・公開することができるプラットフォームです。
DFアプリのソースコードはどこで公開されていますか？
-DFアプリのソースコードはオープンソースで、GitHubなどのリポジトリサイトで公開されています。
DFアプリを使わずに独自のチャットボットを開発する場合、どのような知識が必要です？
-APIを使ったプログラミング知識が必要です。また、言語モデルを組み込むための技術的なスキルや、入力のログ管理などを行うためのプログラム開発能力が求められます。
DFアプリのクラウドサービスと自分で環境を作って使う場合の違いは何ですか？
-クラウドサービスを使えば、サーバーの用意や管理がDF側で行われるため、手軽に利用できます。自分で環境を作って使う場合は、サーバーのセットアップや管理が必要で、プログラミング知識が必要ですが、より柔軟性があります。
DFアプリで言語モデルのAPIキーを設定するにはどうすればよいですか？
-APIキーは、各言語モデルプロバイダーのサイトから取得することができ、DFアプリの設定画面でモデルプロバイダーを選択し、APIキーを入力して設定します。
DFアプリを使ってチャットボットを作成する場合、どのような流れで行われますか？
-まずアプリを作成し、システムプロンプトを設定します。次に、モデルの選択とパラメーターの設定を行い、ユーザー入力に対する回答を生成するプロセスを構築します。最後に、テストを行い、公開して利用者が使用できるようにします。
DFアプリのチャットフローとは何ですか？
-チャットフローは、DFアプリでユーザーと会話しながら言語モデルに処理をさせるアプリケーションを作成する機能です。マインドマップのようなインターフェースで、ノードを設定して会話の流れを構築します。
DFアプリで作成したチャットボットをAPIサーバーとして公開することはできますか？
-はい、可能です。DFアプリを使用すると、オリジナルのチャットボットをAPIサーバーとして公開し、プログラムから利用できるようにすることができます。
DFアプリのナレッジ機能とは何ですか？
-ナレッジ機能は、PDFやテキストデータなどの独自の情報を言語モデルが参照できるように設定する機能です。これにより、モデルは設定されたナレッジを活用して、より正確な回答を生成することができます。
DFアプリで外部アプリケーションと連携させるにはどうすればよいですか？
-DFアプリのツール機能を使うことで、外部のAPIやサービスと連携させることができます。独自のAPIスキーマを記入してカスタムツールとして設定することが可能です。
DFアプリを使って高度なチャットボットを作成する際の利点は何ですか？
-DFアプリを使うことで、プログラミングを知らなくても高度なチャットボットを開発できます。また、様々な言語モデルを使い分けたり、外部サービスと連携したりといった柔軟な機能を利用できるため、応用範囲が広くなります。
Outlines
😀 DEFYプロジェクトの紹介と使い方
第1段落では、DEFYプロジェクトが話題に挙げられており、SNSで注目を集めているサービスであることが説明されています。DEFYはOpenAIのGPTの上位互換サービスで、カスタマイズされたチャットボットの作成や公開が可能です。また、GPTの使い方や、プロンプトの設定による使い分け方についても触れられています。
📚 DEFYの高度な機能と言語モデルの活用
第2段落では、DEFYの高度な機能が紹介されており、プログラミングを知らない人でも簡単にチャットボットを作成できる利便性に重点が置かれています。また、DEFYで使用可能な言語モデルの多様性や、料金構成についても説明されています。
💻 DEFYアプリケーションのセットアップ方法
第3段落では、DEFYアプリケーションのセットアップ方法が詳しく説明されています。クラウドサービスの使用方法と、自分で環境を構築する方法の2つの方法が紹介されており、必要なスペックやセットアップ手順についても触れられています。
🔍 DEFYでチャットボットを作成するプロセス
第4段落では、DEFYアプリケーションを使ってチャットボットを作成するプロセスが詳細に説明されています。システムプロンプトの設定、変数とコンテキストの活用、モデルの選択とパラメーター設定、そして実際の動作確認までが網羅的に扱われています。
📈 DEFYのAPIアクセスとログ分析機能
第5段落では、DEFYのAPIアクセス機能とログ分析機能が紹介されています。APIサーバーとしてチャットボットを公開し、プログラムから利用できる方法や、会話履歴の確認、ユーザー満足度などの分析情報が説明されています。
🛠️ DEFYのナレッジ設定とツール連携
第6段落では、DEFYのナレッジ設定と外部アプリケーションとの連携方法が説明されています。PDFなどのテキストデータをナレッジとして設定する方法や、Google検索などのAPIを利用する際の認証設定についても触れられています。
🤖 高度なチャットボットの作り方とテスト
第7段落では、DEFYのスタジオ機能を使って高度なチャットボットを作成する方法が紹介されています。チャットフローの構築、言語モデルの設定、そして作成したチャットボットのテスト方法が詳細に説明されています。
📝 DEFYの機能紹介とテンプレート活用
第8段落では、DEFYで使える機能の紹介が締めくくられており、テンプレートから作成する方法が提案されています。また、作成されたチャットボットの動作確認と、アプリの公開についても触れられています。最後に、感想やコメントの呼びかけが行われています。
Mindmap
Keywords
💡マインドマップ
💡DEFY
💡APIキー
💡チャットボット
💡GPT
💡言語モデル
💡オープンソース
💡プロンプト
💡カスタマイズ
💡ワークフロー
💡クラウドサービス
Highlights
マインドマップのような画面が表示される。
DEFYはOpenAIのGPTの上位互換サービスで、既存のGPTを強化したもの。
DEFYはオープンソースで、言語モデルを除くすべては無料で利用可能。
チャットボットの導入が企業で活発で、DEFYはそのプロセスを簡素化。
DEFYを使用すると、プログラミング知識なしで高度なアプリケーションを開発可能。
DFのアプリはアップデート頻度が高いため、操作画面は変動する可能性がある。
APIキーを設定することで、様々な言語モデルをアプリに組み込むことができる。
チャットボットの応答は、ポジティブでネガティブな表現は避ける設定が可能。
ナレッジ機能を使用して、PDFなどのテキストデータを参照できる。
高度なチャットボットは、ユーザーの質問に応じて異なるモデルで回答生成が可能。
DFはGoogleのGEMなどの他の言語モデルもサポートしている。
DFのクラウドサービスと自前のサーバーでの使用が選択可能。
DFアプリはローカルホスト上で動作し、インターネットサーバーにセットアップ可能。
APIサーバーとしてチャットボットを公開し、プログラムから使用可能に。
ログ機能を使ってユーザーの会話履歴を確認、管理することができる。
料金は使用頻度に基づく従量課金制で、低い使用頻度で安く利用できる。
言語モデルと外部検索ツールを組み合わせて独自のアプリケーションを構築可能。
DFの機能を効果的に使用することで、技術検証やサービス提供が簡単になる。
DFの使い方と活用方法がLINE公式アカウントで提供されている。
Transcripts
00:00はいこれで作成するとマインドマップ
00:02みたいな画面が出てきますクロド3につい
00:04て教えてくださいという風に入力すると
00:07めちゃくちゃダダダダと皆さんこんにちは
00:09ニャンタですえ本日はDEFYがすごいと
00:12いうテーマで話していこうと思いますえ皆
00:14さんDefっていうプロジェクト聞いた
00:16ことあるでしょうか最近SNSでは結構
00:18盛り上がってるのでなんとなく聞いたこと
00:20あるなって人もいるかもしれませんで個人
00:23的にはこのDは今後めちゃくちゃ流行っ
00:25てくんだろうなって思うぐらい便利な
00:27アプリケーションになっていますで簡単に
00:30言うとDEFYはえOpenAIのGPT
00:33のえ上位互換にあたるとえそういった
00:35サービスになっていますまなのでえ普段
00:38からGPT使ってるよって人はこちらの
00:40DEFYのサービスを知っておくと良いか
00:42もしれませんgpdsの上位互換っていう
00:44風に言われてもまそもそもGPTって何
00:47だっけとか何が便利なんだっけっていう人
00:49もいるかもしれませんGPTSは去年
00:51リリースされたオーAIのサービスになっ
00:54ていて自分専用にカスタマイズした
00:56チャットボットを作ることができるえ
00:58サービスになっていますで他にも開発した
01:00チャットボットをえみんなに公開すること
01:02ができるのでいろんな人が開発した
01:04チャットボットを使うということもでき
01:06ますえ例えばウェブサイトを作るのに特化
01:09したチャットボットだったりとか図を書く
01:12のに特化したチャットボットだったりとか
01:14いろんなものが出ていますでこういう風に
01:16誰かが作ったチャットボットを使うという
01:19のももちろん便利なんですけども個人的に
01:21はそこまで使わないなという風な感じが
01:23あります皆さんは普段から使ってるGPT
01:26とかあったりするんでしょうかはい仕事と
01:28かでも使いたいという風に考えると地に足
01:30ついたえGPTの使い方としてはこんな
01:33感じでえ自分が使う用途に応じてそれぞれ
01:36プロンプトを設定しておいてえ使い分ける
01:39とそういったところかなという風に思い
01:40ますで毎回プロンプトを書いてくっていう
01:42のはかなり面倒くさいんですけどもこう
01:44いう風に一度設定しとけばずっと使うこと
01:47ができるので結構便利かなという風に思い
01:49ますで今回紹介するDFというのはえ
01:52そんなgpdsの機能をさらに強力にした
01:55ものになっていますアプリを使うための
01:57ソースコードがえ全てオープンソースで
02:00公開されてるので言語モデルを使うところ
02:02以外は無料で使うことができますで本日は
02:05このDFの機能について誰でも分かるよう
02:07に解説していきます言語モデルを便利に
02:10使いたいという人は是非見ていって
02:12もらえればと思いますえそれでは早速やっ
02:14ていき
02:16ましょう最初にえDFの何がいいのかと
02:19いうことについて簡単にまとめていきます
02:21え現在多くの企業で言語モデルを活用
02:24しようとしてると思うんですけども最も
02:26やられてるのがチャットボットを導入する
02:28ということかと思います
02:30皆さんも仕事の中でチャットボットを導入
02:32したいとかそういった取り組みに参加され
02:34てたりするんでしょうかでこのチャンネル
02:36を見てくださってる方はま生成AIについ
02:39てかなり詳しいと思うんですけども普通に
02:40働いてる人はまだまだチャットGPTを
02:43触ったことがないという人が大部分だと
02:45思いますのでまずは簡単なチャットボット
02:47を導入しようというフェーズのところが
02:49多いかと思いますでもう少し活用が進んで
02:52いくとまカスタマーサービスのQ&台とか
02:54ですねお客さんからの問い合わせに対して
02:57え言語モデルを使ってえ自動で回答する
03:00ようなそういったことをやろうとしてる
03:01ところも多いかと思いますでこういう
03:03カスタマーサービスとかに使おうとすると
03:05自分の会社の情報を元に回答を生成する
03:08必要があるのでラグと呼ばれる仕組みが
03:10必要になってきますラグの仕組みを知り
03:12たいなって人はこちらの動画で解説してる
03:14ので興味があったら見てみてくださいで
03:17普通のチャットボットとかえラグを使った
03:19チャットボットを作ってお客さんに
03:21サービスとして提供しようという風に考え
03:23た時に大きく分けて2つのやり方があるか
03:26と思いますで1つがえ冒頭でもあったえ
03:29GTSを使う方法ですねでこれは事前に
03:32独自の情報を設定したチャットボットを
03:35作っておいてそのチャットボットのURL
03:37をお客さんに渡して使ってもらうとそう
03:39いった形になるかと思いますただこの
03:41パターンはえ結構制約が厳しくてまず
03:44GPTを使うにはえ現在CATGPTの
03:47有料版に加入しないといけませんなのでお
03:50客さん全員にえ有料版に加入してもらうっ
03:53ていうのは結構厳しいんじゃないかなと
03:54いう風に思います他にもGPT4が使われ
03:57てるのでえ利用回数の制限がだったりとか
04:00お客さんが入力したえプロンプトの情報と
04:03かえどれぐらい使ってるのかとかそういっ
04:05たログの管理ができないとか色々使い
04:08にくいところがあるかと思いますでそう
04:10すると次の2つ目の選択肢としてAPIを
04:13使ったえ独自のチャットボットを開発する
04:15とえそういった流れになるかと思いますで
04:18APIっていうのはえプログラミングから
04:21言語モデルを使用するサービスになってい
04:22てAPを使うことができれば言語モデルを
04:26自分のサイトのサービスに組み込むとか
04:28そういったことが自由にできるようになり
04:30ますでさっき言ったようなえユーザーの
04:32入力とか利用頻度とかプログラムを書けば
04:35管理できるので言語モデルを使った
04:37サービスを本格的に提供したいという場合
04:40は自力で開発するというパターンになって
04:42くるかと思いますでただしえ当然開発して
04:45いくのでえプログラミングの専門知識が
04:47必要になってきますで専門知識がないので
04:50じゃ外注しましょうっていう話になると
04:52できるかできないかのえ技術検証をする
04:54だけでも大体300万とか500万とか
04:57それぐらいかかってくるかと思いますまま
04:59そもそもうまくいくかわからない中でそう
05:01いった額はなかなか払いにくいですよね
05:04そこで今回紹介するえDFのサービスに
05:07なっていますでこのDFを使うとえ難しい
05:10プログラミングのコードを書かなくてもえ
05:12簡単にチャットボットを作ってえ外部に
05:14公開するということができますまなのでえ
05:17プログラミングが書けないよって人でも
05:19このDFの使い方をマスターしていけば
05:22簡単に言語モデルを使ったアプリを開発
05:24することができますで私は一応
05:26プログラマーでえコードは書いてるんです
05:28けどもそれでもえちょっとしたチャット
05:30ボットを作るというのも結構面倒くさかっ
05:32たりするのでこのDFを使ってま
05:35ちゃちゃっとチャットボット作ってどれ
05:36ぐらい精度出るのかなってのを確認するの
05:38も良い使い方だなという風に感じますで
05:41DFではえ普通のチャットボットとかラグ
05:44を使ったチャットボットとかそういった
05:46ものよりもよりレベルが高い高度な
05:48チャットボットも作ることができますで
05:51高度なチャットボットって何だという人も
05:53いるかもしれません例えばえユーザーの
05:55質問が来た時にえ難しい質問に関してはえ
05:59GPT4とかえCL3のオーパスとかそう
06:02いった強いモデルを使って回答を生成させ
06:05たりとか簡単な質問に関してはえグロック
06:08のRAM3のモデルを使って高速に答えさ
06:11せたりとかでそういったことが簡単にでき
06:13ますで他にもえここでは紹介しきれない
06:16ぐらいいろんな機能が設定できるのでこの
06:18後実演して説明したいと思いますで分かり
06:21やすいDFのすごいところとしてはえ主要
06:24なモデルが全部使えるというところがあげ
06:26られますでGPTではOpenAIの
06:29モデルしか使えないんですけどもえDFで
06:31はこんな感じでアンソロpiicの
06:34クロードだったりとかGoogleのえ
06:36GEMとかですねいろんなモデルを使う
06:38ことができます皆さん最近はどの言語
06:41モデルをメインで使ってるでしょうか少し
06:43前に紹介したグロックのRAM3とか
06:46コマンドRPlusとかいろんなモデルが
06:48最近出てきてるのでそういったモデルを
06:50使ってるという人もいるかと思いますあと
06:52はえ会社で使ってる人はルOpenAIと
06:56かえAmazonのベッドロックとかそう
06:58いったクラウドベンダーが供してる
07:00サービスを使ってるという人も多いかと
07:01思いますでここにもあるようにえDFでは
07:04えそういったサービスにももちろん対応し
07:07ていますはいそしてえ気になる料金になり
07:10ますえまずえDFのサービスを使おうと
07:12すると大きく開けて2つの方法があります
07:151つがえクラウドサービスといってdfy
07:18の方で用意した環境を使うという方法に
07:21なりますでdfiのアプリ自体はえ
07:24オープンソースでえコードが公開されてる
07:26んですけどもそのアプリケーションを
07:28動かすためのサーバーが必要になってき
07:30ますでそれをDの方で用意してくれて
07:33そちらを使うということもできるという
07:35わけですねで利用回数に応じてえこんな
07:38感じでいろんなプランを選択できますで
07:41サーバーの用意とか一切したくないという
07:43人は無料枠でも何回が使えるのでこちらを
07:46使ってみるといいと思いますで2つ目の
07:49DFの使い方がえ自分でサーバーを用意し
07:51てえそこでDFのアプリケーションを
07:53セットアップするという方法になりますで
07:56こちらはえ多少プログラムの知識が必要に
07:58なってきますただえドッカーとか聞いた
08:01ことあるという人であればめちゃくちゃ
08:03簡単にセットアップできるので自分で構築
08:06した方がいいんじゃないかなという風に
08:07思いますえドッカーとか分かるよって人に
08:10向けて説明するとドッカーコンポーズの
08:12ファイルが用意されてるのでドッカー
08:14コンポーズAppで1発でローカルに
08:16サーバーを立ち上げることができます
08:18すでに自分のパソコンにドッカーが入っ
08:20てるという場合は本当にすぐにできると
08:23思うので自分でのセットアップがおすめ
08:25ですノートパソコンで全然動くレベルなの
08:28で自分で動かしたいなって人は少し
08:30ドッカーの導入方法を調べてみると自分で
08:32セットアップできるのでいいと思います
08:35はいここまで聞いてどうでしょうか
08:36ちょっとまだ実演をしてないのでイメージ
08:39ができないという人も多いと思うんです
08:40けども使った感じめちゃくちゃ便利で今後
08:43えもっと話題になりそうだなっていう風に
08:45感じましたで特にえプログラミングを書か
08:48なくてもかなり高度なアプリケーションを
08:50作れるのでDFをマスターしておけば言語
08:53モデルを使った技術検証の仕事とかも結構
08:56できるんじゃないかなっていう風に思い
08:57ますえまたえ個人で使う場合でもdfyの
09:00アプリは結構いいんじゃないかなと思い
09:02ますえ例えばチットGPTに月3000円
09:05払ってるけどそんなに使用頻度が高くない
09:08よとかCL3も使ってるので6000円
09:11かかってしまってるよとかそういった人も
09:13いると思いますでDYだとえ使った分だけ
09:16課金されるえ重量課金性になってるのでえ
09:19使用頻度が低いという場合はDYで2つの
09:22モデルを使った方が安くなりそうだなって
09:24いう風な感じがします他にも言語モデルと
09:27外部の検索ツールとかも組み合わせられる
09:30のでperplexTAIみたいなものも
09:32自前で作ることができますはい色々とDF
09:35について紹介してきたんですけども実際に
09:37使ってみると分かりやすいと思うので続い
09:39てえ使用方法について解説していきます
09:42またえLINE公式の方でDFの使い方を
09:45まとめた資料をプレゼントしてるので興味
09:48がある人は概要欄のリンクから友達登録し
09:51てプレゼントというキーワードを入力して
09:53もらえれば自動で資料が送られるようにし
09:56てるので是非見てみてくださいそれでは
09:58早速やっていきましょう
10:01はいそれではDFのアプリを使っていき
10:03ますでDFのアプリ使うには先ほども言っ
10:06たように2つの方法があってDFの
10:08クラウドサービスを使うという方法と自分
10:10で環境を作ってそこから使うという方法が
10:13ありますでDFという風に検索して
10:15もらえるとこちらの公式のページが出て
10:17くると思うのででクラウから使ってみたい
10:19という人はえこちらのゲットスーテですね
10:22こちらを押してもらえるとGoogle
10:24認証とかでアカウントを作成できますで私
10:26はえ自分で環境をセットアップしてそちら
10:29から使っていきたいと思いますでこちらの
10:31gitHUBの方からえ下の方に行って
10:35もらえる
10:36とDFについて色々と書かれていてえ
10:41こちらですねクイックスタートのところに
10:43dfyのアプリを動かすための最低限の
10:46スペックだったりとかえセットアップ方法
10:48について書かれていますでスペックを見る
10:51とえメモリが4G以上あれば使えるという
10:53とこだったのでおそらく皆さんのパソコン
10:56で動かせるんじゃないかと思いますで
10:57セットアップ方法に関してでもドッカーが
11:00使える環境であればドッカーコンポーズ
11:02アッでえ簡単にセットアップができます
11:05はいでドッカーでセットアップが完了し
11:07たらえこのローカルホストにアクセスすれ
11:10ばdfyのアプリが立ち上がりますこちら
11:12がえdfyのアプリのホーム画面になって
11:15いますでセットアップすると最初に
11:18アカウント作成をする必要があるので
11:19そちらを登録してえログインしてもらえる
11:22とこういった画面に遷移するかと思います
11:25で最初にまずこのDF上でえ言語モデルを
11:28使ったえアプリを作っていくので使いたい
11:30モデルのAPIキーというものを設定して
11:33いきますでAPIキーっていうのは
11:36プログラムからえ言語モデルを使用する時
11:38に使うパスワードみたいなものになってい
11:40ます設定方法はこの右上のところからえ
11:43設定をしてもらえればこんな感じの画面が
11:46開くかと思いますこれのえモデル
11:48プロバイダーとこですねこちらを押して
11:50もらえるとちょっとアップしますかこう
11:52いった感じでえいろんな言語モデルの設定
11:55が選べますで今私の方はえOpenAIと
11:59コヒアとglockclodのAPIキを
12:02設定してるのでこの3つのモデルに関して
12:04はアプリに組み込むことができますで他に
12:07もえアスロピックのモデルとかジェミニの
12:10モデルとかえいろんなモデルが選択できる
12:12のでこのモデル使ってみたいなってのが
12:14あればえこちらから設定してもらえればと
12:16思いますで簡単にセットアップ方法もえ
12:19紹介しておくとえ例えばこのアロピックの
12:22モデルを使いたいとなったらこちら
12:24セットアップをしてもらってえここにです
12:26ねGetYourAPIKefroman
12:28piicという風に書かれてるのでえ
12:31こちらからですねアクセスしてもらって
12:33自分のえアスロピックのえアカウントに
12:35ログインしますでログインできたらえ
12:38クリエイトキーというのがあるのでえ
12:40こちらを押してもらってえ適当にですね
12:42dfyとか名前をつけてもらえればえ
12:45APIキーが発行でき
12:47ますでこのAPIキーは他の人にバレて
12:51しまうとえ勝手にモデルが使われるのでえ
12:53注意してくださいでこのAPIキをコピー
12:56したら先ほどの画面に戻ってえこちらです
12:59ね貼り付けして保存をし
13:02ますはいそうするとこのモデルのところに
13:05えアンソロピックのモデルが追加されまし
13:07たこれでアンソロピックのモデルも使える
13:10ようになりました最低限必要なモデルの
13:12設定は終わったのでえ閉じておきますはい
13:15続いてえチャットボットを作っていき
13:17ましょうあちょっと言い忘れてたので
13:19えっと言語の設定もしておきます今日本語
13:22で全て表示されてるんですけどももしかし
13:24たら英語で表示されてるという場合はこの
13:27右上のところですねこの設定のところから
13:30え言語のとこ選んでもらってえここを日本
13:33語に設定してもらえれば全て表示が日本語
13:35になるかと思いますはいそれではアプリの
13:37方を作っていきますでちょっと言い忘れた
13:39んですけどもこのDFのアプリはえかなり
13:42更新頻度が高いのでもしかしたら動画を見
13:44てる時期によってはえUIが全然違ってる
13:47というところもあると思うのでそちらはご
13:50了承いただければと思いますで基本的な
13:52流れに関してはまそこまで大きく変わら
13:54ないのかなという風に思いますでアプリを
13:56作成するにはから作成というのとえ
13:59テンプレートから作成というのがあります
14:01で最初はテンプレートから作成にしても
14:03よくわからないと思うので真っさらな状態
14:05から作っていきますえこちらのから作成を
14:08押しますはいそうするとえどのタイプの
14:11アプリを作成しますかという風に出てき
14:13ますでチャットボットとテキスト
14:15ジェネレーターとえエージェントと
14:17ワークフローという4つが今ありますで
14:20このチャットボットっていうのはま
14:21チャットGPTみたいなおそらく皆さんが
14:24イメージするようなえチャットボットの
14:25アプリになっていますでこのテキスト
14:27ジェネレーターっていうのはえチャットで
14:29はなくて1度の入力を処理するとかえそう
14:32いった時に使われるアプリのタイプになっ
14:34ています例えばえ何かの要約とか翻訳とか
14:37をしたりとかえそういった場合はこちらの
14:39テキストジェネレーターが向いてると思い
14:41ますあとはエージェントというのがあり
14:43ますでこのエージェントってのはえ
14:45OpenAIのAPI使ってる人は
14:47イメージ付きやすいと思うんですけども
14:48ファンクションコーリングのような何かの
14:51ツールと連携させるようなえそういった
14:53使い方をしたいという場合はこちらの
14:55エージェントを使っていきますでこの
14:56ワークフローっていうのが今ベータという
14:58風になってるんですですけどもえ最近出た
15:00機能になっていてえちょっと言葉では説明
15:02しにくいんですけどもえ何らかの決まった
15:04処理を特にチャットとかをせずに行いたい
15:07場合に使われるそういった
15:08アプリケーションのタイプになっています
15:10ちょっと難しいと思うので後ほどですね
15:13このワークフローと似たタイプのこの
15:15チャットボットのこのチャットフローと
15:17一緒に解説していきたいと思いますまずは
15:20どんなものかということでこのチャット
15:22ボットを選んでチャットボットのえこの
15:24基本から作っていきますはいここにですね
15:27アプリの名前を入力していき
15:30ますニャンタアプリでニャンタアプリで
15:33いき
15:36ますしてくれる
15:40ニャンタのように返信してくれるチャット
15:43ボットと設定してえ作成するを押します
15:46はいそうするとこういった画面に遷移し
15:48ましたまちょっとこの時点でま難しそうだ
15:51なっていう風に感じた人もすごく多いと
15:52思うんですけども1個1個丁寧に説明して
15:54いきますでちょっと日本語になっちゃっ
15:56てるので分かりにくい部分もあるかもしれ
15:58ないですですけどもこの手順というのが
16:00言語モデルを使う時のシステムプロンプト
16:03のようなものだと思ってもらえばいいと
16:04思いますなので例えばここにこのニャンタ
16:07アプリとしてえどういう風に振る舞って
16:09欲しいのかというのを設定しますはい今
16:12こういう風に設定しましたえあなたは
16:14ニャンタというキャラクターのAIですと
16:16でユーザーの入力に対してニャンタのよう
16:18に返信を生成しますとでニャンタは語尾に
16:21えこの顔文字をよく使いますとで基本的に
16:24ポジティブでネガティブなことは言いませ
16:25んという風な設定をしますはいこれで
16:27システムプランプの設定が終わりました
16:30あとはえ変数というものとえコンテキスト
16:33というものが設定できますでこの変数って
16:35いうのはま実際に使ってみるとえイメージ
16:37湧きやすいんですけどもえユーザーがこの
16:39公開したチャットボットを使う時にえこの
16:42変数の値を入力してもらってそれがこちら
16:44のプロンプトの方に埋め込めるというもの
16:47になっていますちょっとよく分からないと
16:48思うので一旦変数の方は無視してえ後ほど
16:51見ていきますでこちらのコンテキストと
16:54いうのはPDFとかをアップロードできる
16:56ものになっていてこの追加のところから
16:58ですねすでににアップロードしておいた
16:59PDFをえ参照することができます例えば
17:03今だったらえjemiPro1.5のえ
17:05論文のPDFをアップロードしていたので
17:07そちらを設定できるというわけですねはい
17:10今は一旦いらないのでえキャンセルをし
17:12ますで他にもこの機能を追加のところから
17:15会話を開始する時の選択肢だったりとか
17:18AIが出力した後に次の会話の候補とか
17:21ですねパテAIとか使ってる人はえ
17:24イメージできると思うんですけどもまそう
17:26いったもの出したりとかテキストからえ
17:28音声にしたりとかか音声入力できたりとか
17:30あとはラグの引用元とかですねえ設定する
17:33ことができます一旦今回はなしでアプリの
17:36方を作っていきますはい続いてこの右上の
17:39ところでえモデルを選択できます今GPT
17:434が選ばれてるんですけどもこちらですね
17:45先ほどAPIの設定をしたえ会社のモデル
17:48が色々使えますでコマンドRに関してはえ
17:51モデル名まで一緒に入れないとアクティブ
17:54化されないようですでちょっとGPT4
17:56高いのでGPT3.5のターボに設定して
17:59おきますでモデル設定したらモデルを使う
18:02時のパラメーターも設定でき
18:04ますあとですねちょっと難しいんですけど
18:07もAPIを使うとJSONフォーマットで
18:09出力するとかえそういったこともできるの
18:11でここで設定することができます今一旦
18:14ですねこのままでモデルの選択をしていき
18:16ますはいこれでえプロンプトの設定とかえ
18:19モデルの選択が終わったので実際にこの
18:22チャットボットがどういう風な挙動で動く
18:24のかというのをえ確認することができます
18:27それが右側の方でですねテキストボックス
18:30があるのでこちらでまこんにちはと打って
18:32み
18:32ましょうはいそうするとまにゃんにゃん
18:35こんにちはにゃんということで愉快な返信
18:37が返ってきましたでここら辺のデバッグに
18:40関してはGPTずとかなり似てるのかなと
18:42いう風に思いますでこれでいいなっていう
18:44風に思ったらこの右上のところから公開
18:46するでえ更新ですねを押し
18:50ますはいそうすると公開済みになったので
18:53続いてえアプリを実行し
18:55ますはいそうするとこんな感じの画面が
18:58開きますでこれがえ先ほど設定した
19:01プロンプトとかモデルが反映されている
19:03チャットアプリになっていますでなのでえ
19:06チャットボットを開発する人はえ先ほどの
19:08画面で色々設定してあげてユーザーに対し
19:11てはこのチャットボットのえURLを渡し
19:13てあげるとえそういった感じで使えるかと
19:15思いますなので今ユーザー目線でのこの
19:18ニャンターアプリの使用感を確認すること
19:20ができますスタートチャットを押し
19:22ましょうはいそうするとチャットGPT
19:24みたいな感じでえチャットできます
19:28おはようと打ってみるとこんな感じですね
19:31プロンプトが設定されてるのでニャンタっ
19:34ぽい返信が返ってくるというわけですねで
19:36新しい会話にしたいなって場合はこの
19:38ニューチャットからまた新しくですね
19:40セッション開けるのでチャットGPTとか
19:42と同じようにセッションごとにチャットの
19:44話題を管理することができますはいこんな
19:47感じで簡単にチャットボットが作れると
19:49いうのでかなりすごいなと思うんですけど
19:51も皆さんどういう風に思いますかまこれ
19:53ぐらいだったら驚かないよという人もいる
19:56と思うのでもう少し細かくできることに
19:58ついで見ていきますはいまず先ほどの設定
20:01画面のところに戻ってみると左側の方に
20:03ですねAPIアクセスとかえログ
20:06アナウンス概要ってのがありますでこの
20:08APIアクセスの方を見てもらうとはい
20:11こんな感じでAPIサーバーということで
20:13先ほど作ったえチャットボットのAPI
20:17サーバーが立ち上がっていますでこれどう
20:19いうことなのかと言うとま言語モデルを
20:21使う時にまAPIと言ってプログラムから
20:24使うことができるという話があったんです
20:26けどもえ先ほど作成したオリジナルの設定
20:30のチャットボットをAPIサーバーとして
20:32公開できるということになりますまなので
20:34少し難しいんですけどもCloud環境と
20:37かにこのDFのアプリを搭載してAPI
20:40サーバーとして立ち上げてこのAPI機を
20:42渡してあげればえプログラムから先ほど
20:45設定したオリジナルのチャットボットを
20:47使えるというわけですねでこれも自分で
20:49やろうとしたらえ実装したりとかえここら
20:51辺のドキュメントの整理とかもですね
20:53すごく面倒くさいと思うんですけども
20:55すでに出来上がってるのでめちゃくちゃ
20:56便利かなという風に思いますはい続いて
20:59こちらのlogアアナウンスですねこちら
21:01押してもらえるとまこんな感じでユーザー
21:04が入力した会話の履歴を参照することが
21:07できます今2つの会話履歴があるんです
21:09けどもえこちらのエンドユーザーを見て
21:11みるとこんな感じでえ先ほど私が入力した
21:14チャットの履歴が確認できます何か
21:17ユーザーに使ってもらって管理者側でま
21:19どういう風に使ってるんだろうとかそう
21:21いうのを確認したい時にこのログ&
21:23アナウンスの方で見ていくとそういった形
21:26で管理できるというわけですねこれまで
21:28データベース作ったりとかそういったこと
21:30がえドッカーの方でやられてるので特に
21:33開発しなくていいというところで
21:35めちゃくちゃすごいなという風な感じがし
21:36ますはい最後がこの概要というとこですね
21:39こちら押してもらうとまこんな感じで
21:41ニャンタのアプリの公開URLとえバック
21:44エンドサービスのAPIのエンドポイント
21:46ですねこちらがえ確認できますでこの公開
21:49URLってのがま今ローカルホストになっ
21:51てるので私のノートパソコンからしかえ
21:54アクセスできないんですけども
21:55インターネットのサーバー上にこちらの
21:57アプリをセットアップするとこのURLを
21:59教えてあげればアクセスできるようになり
22:01ますですごいのはこの分析のところですね
22:04でどれぐらいのメッセージ数がいつ送られ
22:06てるとかアクティブユーザーの数とかあと
22:09はトークンの出力速度とかですね1番下が
22:12えユーザーの満足度率ということでこれは
22:151000件あたりのいいねの数ということ
22:17でえ回答し終わった後にまこんな感じで
22:20ライクとかディスラブ付けらるんですけど
22:22もそのユーザーの満足度率だったりとかえ
22:24あとはえトークの使用量ってことでGPT
22:273.5のターボを使ってるんですけども
22:29その時にえどれぐらいのトークンが使われ
22:31てのかとあとはそれがいくらぐらいなのか
22:33というのがこちらに記録されていますで
22:36これを見ながらま1ヶ月使ってみてどれ
22:39ぐらい料金かかるんだろうなとか簡単に
22:41見積もることができるというわけですねで
22:43こういったところもモニタリングして
22:45くれると予算的にはまだ大丈夫だから
22:48クロード3のオーパス使おうとかでそう
22:50いった意思決定をする時の材料になるのか
22:52なという風に思いますいいですよねはい
22:55続いてですねナレッジについても説明して
22:57いきますえこちらに関しては先ほど少し出
23:00てたんですけども独自のえPDFとかの
23:02テキストデータを設定することができます
23:05えこの知識を作成のところ押してもらうと
23:07まこんな感じでえテキストファイルから
23:09インポートとかノーションから同期とか
23:12カミングスンて書いてあってまだ実装され
23:14てないんですけどもウェブサイトからの
23:16同期とかそういったモードが選択でき
23:20ますでPDFのところを見てみるとこの
23:22jemiProのですねこれすでに私が
23:24設定してるんですけど
23:26もこんな感じで慣れ名とかナレッジの説明
23:29とか少し難しいんですけどもこのPDFを
23:32参照する時に使う埋め込みモデルとかえ
23:35そういったものを設定できますであとはえ
23:38より高度なラグのシステムとしてランク
23:40モデルというのが使われてるんですけども
23:42それもですねこちらで設定することができ
23:44ます今APIキーの方設定してないので
23:47アクティブ化されてないんですけども最高
23:49精度のラグを試してみたいという場合はえ
23:52こういったモデルを設定するといいと思い
23:54ますでナレッジ設定したらですね検索
23:56テストとかもできるのでここでちゃんとと
23:58ベクトル検索ができるのかなというので
24:01こんな感じでjemiPro1.5につい
24:03て性能を教えてくださいという風に検索
24:05するとPDFの中からどういった文章が
24:09抽出されるのかというのとあとはちょっと
24:12難しいんですけども関連ドアのスコアと
24:14いうのが算出されますはいいい感じですね
24:17はいちょっと難しいんですけどもラグの
24:19システム開発する場合はここら辺の思考
24:22錯誤ってのはえ結構するんじゃないかなと
24:24いう風に思うのでめちゃくちゃ良さそう
24:25ですよねノレッジについてはこんな感じか
24:28なと思いますはい最後がこのツールって
24:30とこですねこちら押してもらうとまこんな
24:32感じで外部のアプリケーションと連携さ
24:35せることができますま例えばYahoo
24:37ファイナンスとかってのはAPIからえ
24:40株価の情報を取得したりとかえそういった
24:42サービスやってますのでこういうものを
24:44使ったりとかあとはアーカイブとかでま
24:47論文を参照させたりとかえそういった外部
24:49ツールも用意されてますでyoo
24:51ファイナンスとでアーカイブに関しては
24:53特に認証の設定は必要ないんですけどもえ
24:56例えばGoogle検索とかですねえそう
24:58いった場合は独自にAPI機の設定とか
25:01そういったものを設定する必要があります
25:04はいでこの後紹介するコードの
25:06アプリケーションを作成する時にこういっ
25:08た外部のアプリケーションを選択できる
25:10ようになりますでその他カスタムというの
25:12もありますでこれに関してはOpenAI
25:15のえアクションズの機能と同じになってい
25:18ますまなので自分で用意したえAPIのえ
25:22オAPIというスキーマをこちらに記入し
25:25てもらえれば先ほどあったようなえ
25:27Google検索とかかえアーカイブの
25:29APIとかそういったものと同じように1
25:32つのツールとしてえ使用することができ
25:34ますでよくやられてるのはえGoogle
25:36appscptとかですねそういったもの
25:38と連携させるとかでそういうのは結構簡単
25:40にできると思うので興味があれば試して
25:42みるといいと思いますで私のユミの方で
25:45OpenAIのGPTの講座の中でここら
25:48辺に関してはえかなり詳しく解説してるの
25:50で自分で作ってみたいという人は是非
25:53そちらを見てもらえるといいと思います
25:55はい以上がえDEFYの中で設定できる
25:58機能の紹介になってきますはい続いてえ
26:01より高度なチャットボットを作っていき
26:02ましょうというのでえスタジオの方に戻り
26:05ますはいそれではこちらからですねアプリ
26:07を作っていきますえまたですね0から作っ
26:09ていくのでこちらですね押してもらってで
26:12このチャットボットのチャットフローとえ
26:14先ほど紹介したワークフローですねえ
26:16かなり似てるんですけどもチャットフロー
26:18を使うとユーザーと会話しながら言語
26:21モデルに何か処理させるようなえそういっ
26:23たアプリケーションが作れますえと言って
26:25もま全然よくわかんないという風に思い
26:27ますので試しに作っていき
26:29ますギンター2という風に設定して
26:32ギンター2です
26:36とはいこれで作成するとまこんな感じの
26:39ですねマインドマップみたいな画面が出て
26:42きますで見方としてはえ左からですね右側
26:45にえ処理が流れていきますでこの1つ1つ
26:49のノドにですねえ何かしらを設定していっ
26:52て回答を生成させるとえそういったものに
26:54なっていますもうこの時点でちょっと難し
26:57そうだなっていう風に思いますよねで私は
27:00まだまだ使いこなせてない部分多いと思う
27:01ので基本的な使い方について紹介していき
27:04ますでまずこれ今3つのノードがえあるん
27:06ですけども一旦ですねこの2つは削除し
27:09ます削除してはいこの状態にします今これ
27:13開始というノードがあるのでこちら
27:16スタートボタンを押してでこの開始の後に
27:18続くノードの方を選択していきますでこの
27:20ブロックのところから言語モデルとか
27:23先ほど設定したPDFを参照させるとかえ
27:26そういったことができますでこれ組みツー
27:28ルってのがえ先ほど右上の方で見たこの
27:30ツールのところですねそこで確認していた
27:33えアプリケーションが選択できますであと
27:36カスタムツールってのがえ自分で設定する
27:38ツールになってますで今ブロックのところ
27:40からですねえllmを選択しますはいそう
27:43するとこの1つですねえブロックができて
27:46これがこの開始と繋がってるというのが
27:48分かるかと思いますはいこんな感じで自由
27:50に動かすことができますで今GPT4が
27:53選択されてるんですけどもこちら何でも
27:55モデルを選択できますまGPT3.5
27:57ターボの0125とか設定してきましょう
28:00かでこれでコンテキストですねこれは言語
28:03モデルのプロンプトにおけるえ
28:05コンテキストになってます今えCクエリー
28:08というものを選択してますえユーザーの
28:10入力それをクエリーという風に呼んでます
28:14その他カンバセーションIDとユーザー
28:16IDというのがあるんですけどもこれらは
28:18会話セッションのIDとかえその入力し
28:21てるユーザーのIDになってますなかなか
28:23この2つはですね使わないのかなと思い
28:25ますでこれどうするかって言うとこの.
28:28クエリーというところにえユーザーの入力
28:31が入ってくるのでこの言語モデルの
28:33システムプランプのところにえあなたは
28:35ニャンというキャラクターですとで
28:36ニャンタは語尾にカ文字をつけますと下の
28:39ユーザーの入力に対して返事を生成して
28:42くださいという風に打った後にスラッシュ
28:45を押すとですねこれコンテキストってのが
28:47出てきますこれでシスクエリーという風に
28:49押すかコンテテキストっていう風に押して
28:51もらえるとこんな感じでえプロンプトの中
28:54にユーザーの入力を埋め込むことができ
28:56ますこれでコンテキストの中にえユーザー
28:59の入力が入ってくるのでプロンプトが設定
29:01できてますあとはメモリーということで
29:04どれぐらい会話を入れるとかえそういった
29:06ことも設定できます一旦ここはなしにし
29:08ますこれで言語モデルの基本的な設定が
29:11完了しましたはい言語モデルの設定完了し
29:13たのでえ続いてですねえ回答というのを
29:16選びます言語モデルが今入力をしてえ回答
29:20を生成するってが出たんですけどもじゃ
29:23その回答をチャットの方にえ表示させると
29:26そういったブロックを作る必要が
29:28ますでこれ今回答を押すとこの回答
29:31ブロックが出てきてこれがえ連結されまし
29:35たでここで回答としては1つ前のこの言語
29:39モデルが生成した出力を表示させたいので
29:42えシャープを押してllmのテキスト
29:45こちらを選択しますはいそうするとこの
29:48llmがこのプロンプトでえ生成した出力
29:51ってのを表示させるという設定ができまし
29:54たでこれ今テキストっていう変数が設定さ
29:57れてるんですけどもまそれはですねこちら
29:59のllmの下の方でえ出力変数の方見て
30:02もらえばえテキストってなってるのでそれ
30:04を参照してるというわけですねはいこれで
30:06簡単なチャットボットが作成できました
30:08はい続いてえ作成したチャットボットを
30:11テストしてみましょうということでえ
30:14テストの方法としてはえこの右上のえ
30:17プレビューですねえこちらが先ほどの
30:20ノーマルのチャットボットというところの
30:22デバッグ機能に当たりますこちら
30:25プレビューを押してもらうとこんな感じで
30:27右側にチャットのテキストボックスが出て
30:29きますちょっとニャンタが邪魔です
30:35ねちょっと移動してもらってここでこの
30:38チャットボットのえテストを行いますえ
30:41こんにちはと打ってみましょうはいそう
30:44するとえ左側からですねまちょっと早すぎ
30:47てわかんなかったんですけど
30:49もまずこの開始っていうブロックからえ
30:52llmのところに行ってまその後回答と
30:55いう風なフローが全てチェックマークが
30:57ついてるというのが分かるかと思いますで
31:00このワークフローの処理を見てみるとで
31:02開始っていうノードの中ではユーザーの
31:05クエリーがこんにちはですよとかファイル
31:07の設定がなくてえセッションIDとかです
31:09ねそれが設定されてるとでその後llmに
31:12対してこんにちはていうユーザーの入力が
31:14えインプットとして入ってAPAが実行さ
31:18れてますで最後に回答ということで言語
31:22モデルが出力した回答がデータとして出て
31:24くるというわけですねそれでこんな感じで
31:27えができてます一通りうまくいったなと
31:30思ったらこれ公開するを押しますでそう
31:33すると先ほどのチャットボッと同じように
31:36まこんな感じでチャット画面ができるので
31:39えこんにちはという風にすと後ろでは
31:43先ほど設定したえワークフローのプロセス
31:46がえ実行されてえ回答が生成されてます
31:50にゃんたこんにちは元気にゃんたか私は
31:52元気だにんたということでちょっと調整は
31:54必要なんですけどもこんな感じのチャット
31:56ボトが作れましたはいさんどうでしょうか
31:58でちょっとこれの設定が難しいなという風
32:01に思った人も多いと思いますであとは単純
32:04なチャットボッドだったら別にこんな
32:06ワークフローの処理書かなくてもいい
32:07じゃんという風に思った人も多いと思い
32:09ますでもちろんこれは説明のためにかなり
32:12単純な構造にしてるんですけどもえ例えば
32:15ですスタジオの方に戻ってもらってえ
32:17こちらの言語モデル専門家っていう
32:19チャットボッドですね事前に作っておいた
32:21ものを押してもらえればまこんな感じです
32:23ねえ少し複雑な処理を行わせる
32:26アプリケーションも簡単に作れますま
32:29例えばこれだったらですねえ最初開始と
32:31いう風にした後にえ質問分類機というので
32:35まGPT3.5ターボを使っ
32:38てこのユーザーからの質問がジミPro
32:411.5に関するものなのかクロド3に
32:43関する質問なのかあとはそれ以外かという
32:46ところでえ条件分岐をさせてあげますで
32:49例えばえjemiPro1.5に関する
32:51質問という風に判定したらえ次はですね
32:55事前にアップロードしておいたえジミ
32:57Pro1.5の論文を参照してえGPT
33:013.5ターボでえ回答を生成する
33:07とでもしえユーザーの入力がえCL3に
33:12関する質問だった場合はえ事前に設定して
33:15おいたビリサーチという外部ツールを使っ
33:18てグロックのえラマ3のモデルを使って
33:21回答を生成させるという風に設定して
33:26ますで最初の質問がえこの2つ以外の場合
33:30ですねえそれ以外というところでまその
33:32場合は回答としてまその質問には答えられ
33:36ませんという風に回答を生成するように
33:38設定して
33:40ますはいこんなシステムは結構ありがちか
33:43なと思うんですけどもでこれをプログラム
33:45で実装しようとするとそんなに難しくない
33:48けど結構面倒くさいですよねでそういった
33:51ものもこのDFを使えば簡単に検証でき
33:53ますちょっとこちらもプレビューしてみ
33:55ましょうということでちょっとニャンタを
33:57し
33:58ますはいでプレビューとこんな感じで
34:02チャットボックスが出てき
34:05ますここに質問を打っていき
34:10ますえjemiプロ1.5の性能について
34:15教えてと言い
34:17ますはいそうすると開始ノードからこんな
34:20感じでえ原語モデルが回答を生成して
34:28最後のプロセスが終了しましたプローを見
34:31てみるとまちゃんと最初にクラス分けして
34:35知識取得を参照しながらGPT3.5
34:38ターボで回答を生成してくれるというわけ
34:40ですねでちょっと関係ないことについても
34:43え打ってみましょうこんにちは
34:50とそうするとこれ最初の分岐の中でそれ
34:53以外のところにえ分類されるのでえ回答と
34:57しではその質問に答えられませんという風
34:59にして返答が返ってき
35:02ますはい一応クロド3についてもやって
35:05いき
35:09ましょうクロド3について教えてください
35:12という風に入力するとまこんな感じで今
35:15めちゃくちゃダダダダとグロックのラマ3
35:17を使ってるのでえ回答速度が早かったん
35:20ですけど
35:21もここでまずクラス2にえ分類されてえ
35:25タリーサーチが使われて
35:29グロックのラマ3が使われて回答が生成さ
35:31れるというのでちょっとラマ3なのでえ
35:34回答が英語になってしまってますけども
35:36うまくワークフローの処理ができてると
35:38いうのが分かりますはいこんな感じで複雑
35:43な分岐でもこのブロックを組み合わせて
35:45あげればチャットボットが作れ
35:47ますでできたらですねこれ更新してえ
35:51アプリを実行してもらえるとまこんな感じ
35:53でですねえジェミニPro1.5専門家
35:56ってなっちゃってるんですけども先ほど
35:57設定したえ処理フローでですねチャットが
36:00でき
36:02ます
36:04はいちょっとやってみますかこんにちは
36:08とはいでその質問には答えられませんと
36:11いう風に出てきます
36:17ねはいこんな感じでうまく動作しています
36:20はいこちらがえチャットフローを使って
36:23実現できるアプリケーションの開発になっ
36:25てます皆さんどういう風に感じたでしょ
36:27でょかこの処理を書いてくのが結構難し
36:30そうだなっていう風に思ったと思いますで
36:33そういった場合はえこちらのテンプレート
36:35から作成のところですね押してもらえると
36:37ですでにいろんなテンプレートが用意され
36:39てますで全てちょっと英語になってしまっ
36:42てるんですけどもでこういうのを参考にし
36:43てえ作成してみるとこのフローズが出て
36:46くるのでどういう風にしてえこの各
36:49ブロックですね使ってるのかなというのを
36:52見ながら自分でカスタマイズしていくと
36:54いいと思いますはい一通りえDFで使える
36:57機能について紹介してきたんですけどもえ
36:59皆さんどういう風に感じたでしょうか個人
37:01的にはえこれが無料で使えるってのは信じ
37:04がいほど作り込まれてるなという風な感じ
37:07がして商用利用も可能なので今後かなり
37:10流行ってくるんだろうなという風に思い
37:11ます皆さんも使ってみて是非感想とかあれ
37:14ばコメントの方で教えてくださいで先ほど
37:16もちょっと言ったんですけどもこのdfy
37:18のアプリがかなりすごかったので今回喋っ
37:21た内容も含めて復習できるようにDYの
37:24アプリについてまとめた資料を私の公式
37:27LINEの方でプレゼントしています概要
37:29欄から友達登録の方してもらって
37:32プレゼントという風に入力してもらえれば
37:34えDFについてまとめた資料と少し前から
37:38プレゼントしているチャットGPTと
37:40chow3のプロンプトのまとめ資料を
37:42無料で受け取れるようにしてるので是非
37:45そちらも見てみてくださいはいちょっと
37:47長くなってしまったんですけども以上で
37:48本日の動画を終了したいと思いますこの
37:50動画が良かったなっても人はえ高評価
37:53コメントチャンネル登録の方よろしくお
37:54願いしますユでもやってますので概要欄
37:56から見てみえそれではまた次回の動画でお
37:59会いしましょうバイバイ
38:04[音楽]
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