mirror of
https://github.com/langgenius/dify-docs.git
synced 2026-03-27 13:28:32 +07:00
fixes
This commit is contained in:
Gu
@@ -1,5 +1,5 @@
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title: "10分钟快速入门"
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title: "30分钟快速入门"
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icon: "forward"
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@@ -12,7 +12,7 @@ Dify 的真正价值在于无论多么复杂的想法，你都能轻松地构建
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<iframe
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className="w-full aspect-video rounded-xl"
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src="https://www.youtube.com/embed/opKZRpfd80k?si=HEkyjRpiYheMyrZ0"
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src="https://www.youtube.com/embed/dJ34OU_JY7Y?si=AiYJq7WY1iUCgGAO"
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title="Dify Quick Start Video"
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frameBorder="0"
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture"
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@@ -2,7 +2,7 @@
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title: 集成 Langfuse
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/monitor/integrate-langfuse)。</Note>
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/monitor/integrations/integrate-langfuse)。</Note>
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### 什么是 Langfuse
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@@ -2,7 +2,7 @@
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title: "聊天 Web App "
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/webapp/chatflow-webapp)。</Note>
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/webappwebapp/chatflow-webapp)。</Note>
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聊天 Web App 将你的对话流转变为完整的对话体验。用户可获得持续的聊天会话、智能交互以及你配置的所有功能——无需安装任何软件。
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@@ -2,7 +2,7 @@
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title: "网站嵌入"
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/embedding-in-websites)。</Note>
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/webappembedding-in-websites)。</Note>
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将 Dify 应用嵌入到网站中，可以直接为你的访问者带来 AI 功能。无论你想要一个浮动聊天按钮、全屏聊天界面，还是嵌入式小组件，Dify 都提供了适用于任何网站技术的灵活选项。
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@@ -2,7 +2,7 @@
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title: "Web App 设置"
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/web-app-settings)。</Note>
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/webappweb-app-settings)。</Note>
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Web App 设置控制你发布的应用程序对最终用户的外观和行为。每个 Dify 应用程序都会自动生成一个适应不同设备和屏幕尺寸的 Web 界面。
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@@ -2,7 +2,7 @@
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title: "工作流 Web App"
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/workflow-webapp)。</Note>
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/documentation/pages/publish/webappworkflow-webapp)。</Note>
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工作流 Web App 将你的 Dify 工作流转换为生产就绪的应用程序，可以处理从单次运行到大规模批处理操作的各种任务。用户可以获得清晰的输入界面、实时处理反馈和全面的结果管理功能。
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172
cn/documentation/pages/tutorials/simple-chatbot.mdx
Normal file
172
cn/documentation/pages/tutorials/simple-chatbot.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,172 @@
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title: "简单聊天机器人"
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description: "Hello World"
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Dify 的真正价值在于，无论想法多么复杂，你都可以轻松构建、部署和扩展。它专为快速原型设计、流畅迭代和任何规模的可靠部署而打造。
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让我们先学习将 LLM 可靠地集成到你的应用中。在本指南中，你将构建一个简单的聊天机器人，它能对用户的问题进行分类、使用 LLM 直接回应，并通过特定国家的趣事来增强回应。
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<iframe
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className="w-full aspect-video rounded-xl"
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src="https://www.youtube.com/embed/dJ34OU_JY7Y?si=AiYJq7WY1iUCgGAO"
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||||
title="Dify 快速入门视频"
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frameBorder="0"
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture"
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allowFullScreen
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/>
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## 步骤 1：创建新工作流（2 分钟）
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1. 前往 **工作室** > **工作流** > **从空白创建** > **编排** > **新建对话流** > **创建**
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## 步骤 2：添加工作流节点（6 分钟）
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<Tip>
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当你想引用任何变量时，先输入 `{` 或 `/`，就能看到工作流中可用的不同变量。
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</Tip>
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### 1. LLM 节点和输出：理解并回答问题
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<Info>
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`LLM` 节点向语言模型发送提示词，根据用户输入生成响应。它抽象了 API 调用、速率限制和基础设施的复杂性，让你可以专注于设计逻辑。
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</Info>
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||||
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||||
<Steps>
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||||
<Step title="创建 LLM 节点">
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||||
使用 `添加节点` 按钮创建一个 LLM 节点，并将其连接到起始节点
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</Step>
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<Step title="配置模型">
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||||
选择一个默认模型
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</Step>
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<Step title="设置系统提示词">
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将以下内容粘贴到系统提示词字段：
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```text
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||||
用户将询问关于某个国家的问题。问题是 {{sys.query}}
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||||
任务：
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1. 识别提到的国家。
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2. 清晰地重新表述问题。
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3. 使用常识知识回答问题。
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以以下 JSON 格式响应：
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{
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"country": "<国家名称>",
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||||
"question": "<重新表述的问题>",
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"answer": "<对问题的直接回答>"
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||||
}
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||||
```
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</Step>
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||||
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||||
<Step title="启用结构化输出">
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||||
**启用结构化输出** 让你可以轻松控制 LLM 返回的内容，确保输出一致且机器可读，用于下游的精确数据提取或条件逻辑。
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- 将输出变量结构化切换为开启 > `配置` 并点击 `从 JSON 导入`
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- 粘贴：
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```json
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{
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||||
"country": "string",
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||||
"question": "string",
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||||
"answer": "string"
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||||
}
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||||
```
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</Step>
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</Steps>
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||||
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### 2. 代码块：获取趣事
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<Info>
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`代码` 节点使用代码执行自定义逻辑。它让你可以在需要的确切位置注入代码——在可视化工作流中——让你无需搭建整个后端。
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</Info>
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<Steps>
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||||
<Step title="创建代码节点">
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||||
使用 `添加节点` 按钮创建一个 `代码` 节点，并连接到 LLM 块
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</Step>
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||||
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||||
<Step title="配置输入变量">
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||||
将一个 `输入变量` 名称改为 "country"，并将变量设置为 `structured_output` > `country`
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</Step>
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<Step title="添加 Python 代码">
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||||
将此代码粘贴到 `PYTHON3`：
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```python
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def main(country: str) -> dict:
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||||
country_name = country.lower()
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fun_facts = {
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||||
"japan": "日本有超过 500 万台自动售货机。",
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||||
"france": "法国是世界上访问量最大的国家。",
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||||
"italy": "意大利拥有的联合国教科文组织世界遗产地比任何其他国家都多。"
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||||
}
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||||
fun_fact = fun_facts.get(country_name, f"没有关于 {country.title()} 的趣事。")
|
||||
return {"fun_fact": fun_fact}
|
||||
```
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||||
</Step>
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||||
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||||
<Step title="重命名输出变量">
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||||
将输出变量 `result` 改为 `fun_fact` 以获得更好标记的变量
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</Step>
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</Steps>
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### 3. 答案节点：给用户的最终答案
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<Info>
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`答案` 节点创建一个简洁的最终输出返回给用户。
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</Info>
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<Steps>
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||||
<Step title="创建答案节点">
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||||
使用 `添加节点` 按钮创建一个 `答案` 节点
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</Step>
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||||
<Step title="配置答案字段">
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||||
粘贴到答案字段：
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```text
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||||
问：{{ structured_output.question }}
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||||
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||||
答：{{ structured_output.answer }}
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||||
|
||||
趣事：{{ fun_fact }}
|
||||
```
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||||
</Step>
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||||
</Steps>
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||||
工作流结束：
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<img
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||||
src="/images/quick-start-workflow-overview.png"
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||||
alt="显示 LLM、代码和答案节点连接的完整工作流图"
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||||
style={{ width: "100%" }}
|
||||
/>
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---
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## 步骤 3：测试机器人（3 分钟）
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点击 `预览`，然后询问：
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- "法国的首都是什么？"
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- "给我介绍一下日本料理"
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- "描述一下意大利的文化"
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- 任何其他问题
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确保你的机器人按预期工作！
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## 你已完成机器人！
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本指南展示了如何可靠且可扩展地集成语言模型，而无需重新发明基础设施。通过 Dify 的可视化工作流和模块化节点，你不仅构建得更快，还为 LLM 驱动的应用采用了干净、生产就绪的架构。
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{/*
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Contributing Section
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DO NOT edit this section!
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It will be automatically generated by the script.
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*/}
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[编辑此页面](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/cn/documentation/pages/tutorials/simple-chatbot.mdx) | [提交问题](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?template=docs.yml)
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@@ -1,5 +1,5 @@
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---
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||||
title: "10分間クイックスタート"
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||||
title: "30分間クイックスタート"
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description: "Dive into Dify through a quick example app"
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icon: "forward"
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---
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||||
@@ -13,7 +13,7 @@ Difyの真の価値は、どれだけ複雑であっても、アイデアを簡
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<iframe
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className="w-full aspect-video rounded-xl"
|
||||
src="https://www.youtube.com/embed/opKZRpfd80k?si=HEkyjRpiYheMyrZ0"
|
||||
src="https://www.youtube.com/embed/dJ34OU_JY7Y?si=AiYJq7WY1iUCgGAO"
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||||
title="Dify Quick Start Video"
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||||
frameBorder="0"
|
||||
allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture"
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@@ -114,7 +114,7 @@ Difyの真の価値は、どれだけ複雑であっても、アイデアを簡
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||||
<Step title="出力変数名を変更">
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||||
より適切にラベル付けされた変数にするため、出力変数`result`を`fun_fact`に変更します
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</Step>
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</Step>
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</Steps>
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### 3. 応答ノード：ユーザーへの最終回答
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@@ -0,0 +1,66 @@
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title: 知識の管理
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/knowledge/manage-knowledge/introduction)を参照してください。</Note>
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<Info>
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||||
知識ページは、チームオーナー、チーム管理者、および編集者権限を持つユーザーのみがアクセスできます。
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</Info>
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||||
Difyプラットフォーム上部の**知識**ボタンをクリックし、管理したい知識を選択します。左サイドバーの設定に移動して構成を行います。
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ここでは、知識ベースの名前、説明、権限、インデックス方法、埋め込みモデル、検索設定を変更できます。
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* **知識名**：異なる知識ベースを区別するために使用されます。
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* **知識の説明**：知識ベース内のドキュメントが表す情報を説明するために使用されます。
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* **権限**：知識ベースのアクセス制御を3つのレベルで定義します：
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* **「自分のみ」**：知識ベースの所有者のみアクセスを制限します。
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* **「すべてのチームメンバー」**：チームのすべてのメンバーにアクセス権を付与します。
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* **「一部のチームメンバー」**：特定のチームメンバーへの選択的アクセスを許可します。
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||||
適切な権限を持たないユーザーは知識ベースにアクセスできません。チームメンバーにアクセス権を付与する場合（オプション2または3）、承認されたユーザーには知識ベースコンテンツの表示、編集、削除の能力を含む完全な権限が付与されます。
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||||
* **インデックスモード**：詳細な説明については、[ドキュメント](/jp/documentation/knowledge/create-knowledge/setting-indexing-methods)を参照してください。
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||||
* **埋め込みモデル**：知識ベースの埋め込みモデルを変更できます。埋め込みモデルを変更すると、知識ベース内のすべてのドキュメントが再埋め込みされ、元の埋め込みは削除されます。
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* **検索設定**：詳細な説明については、[ドキュメント](/jp/learn-more/extended-reading/retrieval-augment/retrieval)を参照してください。
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***
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## 知識ベースでリンクされたアプリケーションの表示
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知識ベースの左側で、すべてのリンクされたアプリを確認できます。円形のアイコンにカーソルを合わせると、すべてのリンクされたアプリのリストが表示されます。右側のジャンプボタンをクリックして素早く閲覧できます。
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知識ベースドキュメントは、ウェブインターフェースまたはAPI経由で管理できます。
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## 知識ドキュメントのメンテナンス
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知識ベースで直接すべてのドキュメントと対応するチャンクを管理できます。詳細については、以下のドキュメントを参照してください：
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<Card title="知識ドキュメントのメンテナンス" icon="link" href="/jp/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-knowledge-documents">
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||||
知識ドキュメントのメンテナンス方法を学ぶ
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</Card>
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||||
## API経由での知識ベースメンテナンス
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Dify知識ベースは包括的な標準APIセットを提供します。開発者はこれらのAPIを使用して、ドキュメントとチャンクの追加、削除、更新、取得などの日常的な管理とメンテナンスタスクを実行できます。詳細については、以下のドキュメントを参照してください：
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||||
<Card title="API経由での知識ベースメンテナンス" icon="link" href="/jp/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/maintain-dataset-via-api">
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||||
API経由での知識ベースメンテナンス方法を学ぶ
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||||
</Card>
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||||
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{/*
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Contributing Section
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DO NOT edit this section!
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It will be automatically generated by the script.
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*/}
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||||
[このページを編集する](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/jp/documentation/pages/knowledge/manage-knowledge/introduction.mdx) | [問題を報告する](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?template=docs.yml)
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||||
@@ -1,4 +1,3 @@
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||||
<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/monitor/analysis)を参照してください。</Note>
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```mdx
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---
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@@ -6,6 +5,7 @@ title: "ダッシュボード"
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description: "Dify の組み込み分析ダッシュボードを通じて、パフォーマンス、コスト、ユーザーエンゲージメントを監視"
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icon: "chart-line"
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/monitor/analysis)を参照してください。</Note>
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ダッシュボードは、アプリケーションのパフォーマンスを示すために、時間の経過に伴う4つの指標を追跡します:
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@@ -1,9 +1,8 @@
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||||
<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/monitor/integrate-langfuse)を参照してください。</Note>
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||||
title: Langfuseの統合
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```mdx
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||||
title: Langfuse
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/monitor/integrations/integrate-langfuse)を参照してください。</Note>
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||||
### Langfuseとは
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@@ -1,5 +1,5 @@
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---
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title: "Answer"
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title: "答え"
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description: "Define response content in chatflow applications"
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icon: "message"
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@@ -3,7 +3,7 @@ title: "チャット Web アプリ"
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||||
description: "Turn your chatflow into a fully-featured conversation interface with persistent history and interactive features"
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/chatflow-webapp)を参照してください。</Note>
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/webapp/chatflow-webapp)を参照してください。</Note>
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チャット Web アプリは、あなたのチャットフローを完全な対話体験に変換します。ユーザーは永続的なチャットセッション、スマートなインタラクション、そしてあなたが設定したすべての機能を、何もインストールすることなく利用できます。
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@@ -3,7 +3,7 @@ title: "ウェブサイト埋め込み"
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description: "Add AI chat capabilities to any website with customizable widgets and iframe embeds"
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/embedding-in-websites)を参照してください。</Note>
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/webapp/embedding-in-websites)を参照してください。</Note>
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Difyアプリをウェブサイトに埋め込むことで、訪問者に直接AI機能を提供できます。フローティングチャットボタン、フルスクリーンチャットインターフェース、または埋め込みウィジェットなど、Difyはあらゆるウェブサイト技術で動作する柔軟なオプションを提供します。
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@@ -3,7 +3,7 @@ title: "ウェブアプリ設定"
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description: "Configure branding, access controls, and user experience settings for your published web applications"
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/web-app-settings)を参照してください。</Note>
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/webapp/web-app-settings)を参照してください。</Note>
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ウェブアプリ設定は、公開されたアプリケーションがエンドユーザーに対してどのように表示され、動作するかを制御します。すべてのDifyアプリケーションは、異なるデバイスや画面サイズに適応するウェブインターフェースを自動生成します。
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@@ -3,7 +3,7 @@ title: "ワークフローWebアプリ"
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description: "Turn your workflows into powerful web applications with batch processing, result management, and streamlined user experiences"
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/workflow-webapp)を参照してください。</Note>
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<Note> ⚠️ このドキュメントはAIによって自動翻訳されています。不正確な部分がある場合は、[英語版](/en/documentation/pages/publish/webapp/workflow-webapp)を参照してください。</Note>
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ワークフローWebアプリは、Difyのワークフローをプロダクションレディなアプリケーションに変換し、単一実行から大規模バッチ操作まであらゆることを処理します。ユーザーは入力のためのクリーンなインターフェース、リアルタイム処理フィードバック、包括的な結果管理を得ることができます。
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191
jp/documentation/pages/tutorials/customer-service-bot.mdx
Normal file
191
jp/documentation/pages/tutorials/customer-service-bot.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,191 @@
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title: 知識ベースを使用したカスタマーサービスボット
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> 著者：Steven Lynn、Difyテクニカルライター
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前回の実験では、ファイルアップロードの基本的な使い方を学びました。しかし、読み込む必要のあるテキストがLLMのコンテキストウィンドウを超える場合、知識ベースを使用する必要があります。
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> **コンテキストとは？**
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>
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> コンテキストウィンドウとは、LLMがテキストを処理する際に「見る」ことができ、「記憶」できるテキストの範囲を指します。これは、モデルが応答を生成したりテキストを続ける際に、どれだけの過去のテキスト情報を参照できるかを決定します。ウィンドウが大きいほど、モデルはより多くの文脈情報を利用でき、生成されるコンテンツは通常より正確で一貫性があります。
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以前、LLMの幻覚の概念について学びました。多くの場合、LLM知識ベースによりエージェントは正確な情報を見つけることができ、質問に正確に答えることができます。カスタマーサービスや検索ツールなどの特定分野での応用があります。
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従来のカスタマーサービスボットは、多くの場合キーワード検索に基づいています。ユーザーがキーワード外の質問を入力すると、ボットは問題を解決できません。知識ベースはこの問題を解決するために設計されており、セマンティックレベルの検索を可能にし、人間のエージェントの負担を軽減します。
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実験を始める前に、知識ベースの核心は検索であり、LLMではないことを覚えておいてください。LLMは出力プロセスを強化しますが、本当の必要性は依然として回答を生成することです。
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### この実験で学ぶこと
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* チャットフローの基本的な使い方
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* 知識ベースと外部知識ベースの使用方法
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* 埋め込みの概念
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### 前提条件
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#### アプリケーションの作成
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Difyで、**空白から作成 - チャットフロー**を選択します。
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#### モデルプロバイダーの追加
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この実験では埋め込みモデルを使用します。現在サポートされている埋め込みモデルプロバイダーには、OpenAIとCohereが含まれます。Difyのモデルプロバイダーで、`TEXT EMBEDDING`ラベルがあるものがサポートされています。少なくとも1つを追加し、十分な残高があることを確認してください。
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> **埋め込みとは？**
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>
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> 「埋め込み」は、離散変数（単語、文、または文書全体など）を連続ベクトル表現に変換する技術です。
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>
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> 簡単に言えば、自然言語をデータに処理する際、テキストをベクトルに変換します。このプロセスを埋め込みと呼びます。意味的に類似したテキストのベクトルは近くになり、意味的に反対のテキストのベクトルは離れます。LLMはこのデータを使用してトレーニングを行い、後続のベクトルを予測し、テキストを生成します。
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### 知識ベースの作成
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Difyにログイン -> 知識 -> 知識を作成
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Difyは3つのデータソースをサポートしています：ドキュメント、Notion、ウェブページ。
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ローカルテキストファイルの場合、ファイルの種類とサイズ制限に注意してください。Notionコンテンツの同期にはNotionアカウントのバインドが必要です。ウェブサイトの同期には**Jina**または**Firecrawl API**を使用する必要があります。
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まずローカルドキュメントのアップロードを例として始めます。
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#### チャンク設定
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ドキュメントをアップロードすると、次のページが表示されます：
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右側にセグメンテーションプレビューが表示されます。デフォルトでは自動セグメンテーションとクリーニングが選択されています。Difyはコンテンツに基づいて記事を自動的に多くの段落に分割します。カスタム設定で他のセグメンテーションルールを設定することもできます。
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#### インデックス方法
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通常は**高品質**を選択することが好まれますが、これは追加のトークンを消費します。**経済的**を選択するとトークンを消費しません。
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Difyのコミュニティ版はQ&Aセグメンテーションモードを使用します。対応する言語を選択すると、テキストコンテンツをQ&A形式に整理でき、追加のトークン消費が必要です。
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#### 埋め込みモデル
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使用前にモデルプロバイダーのドキュメントと価格情報を参照してください。
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異なる埋め込みモデルは異なるシナリオに適しています。例えば、Cohereの`embed-english`は英語ドキュメントに適しており、`embed-multilingual`は多言語ドキュメントに適しています。
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#### 検索設定
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Difyは3つの検索機能を提供しています：ベクトル検索、全文検索、ハイブリッド検索。ハイブリッド検索が最もよく使用されます。
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ハイブリッド検索では、重みを設定したり、再ランキングモデルを使用したりできます。重みを設定する際、検索がセマンティクスとキーワードのどちらをより重視すべきかを設定できます。例えば、下の画像では、セマンティクスが重みの70%を占め、キーワードが30%を占めています。
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**保存して処理**をクリックするとドキュメントが処理されます。処理後、ドキュメントはアプリケーションで使用できます。
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#### ウェブサイトからの同期
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多くの場合、ヘルプドキュメンテーションに基づいてスマートカスタマーサービスボットを構築する必要があります。Difyを例として、[Difyヘルプドキュメンテーション](https://docs.dify.ai)を知識ベースに変換できます。
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現在、Difyは最大50ページの処理をサポートしています。数量制限に注意してください。超過した場合は、新しい知識ベースを作成できます。
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#### 知識ベースコンテンツの調整
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知識ベースがすべてのドキュメントを処理した後、知識ベース内のセグメンテーションの一貫性を確認することが最善です。不一致は検索効果に影響し、手動で調整する必要があります。
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ドキュメントコンテンツをクリックして、セグメント化されたコンテンツを閲覧します。無関係なコンテンツがある場合は、無効化または削除できます。
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コンテンツが別の段落にセグメント化されている場合も、元に戻す必要があります。
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#### 召回テスト
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知識ベースのドキュメントページで、左サイドバーの召回テストをクリックしてキーワードを入力し、検索結果の精度をテストします。
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### ノードの追加
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作成したAPPに入り、スマートカスタマーサービスボットの構築を始めましょう。
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#### 質問分類ノード
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異なるユーザーニーズを分離するために質問分類ノードを使用する必要があります。場合によっては、ユーザーが無関係な話題についてチャットすることもあるため、これに対しても分類を設定する必要があります。
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分類をより正確にするために、より良いLLMを選択する必要があり、分類は十分に具体的で十分な区別がある必要があります。
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参考分類は以下の通りです：
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* ユーザーが無関係な質問をする
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* ユーザーがDify関連の質問をする
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* ユーザーが技術用語の説明を求める
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* ユーザーがコミュニティへの参加について尋ねる
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#### 直接返信ノード
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質問分類では、「ユーザーが無関係な質問をする」と「ユーザーがコミュニティへの参加について尋ねる」はLLM処理を必要とせず返信できます。したがって、これら2つの質問の後に直接返信ノードを直接接続できます。
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「ユーザーが無関係な質問をする」：
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ユーザーをヘルプドキュメンテーションに誘導し、自分で問題を解決しようとしてもらうことができます。例えば：
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```
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申し訳ございませんが、ご質問にお答えできません。さらにヘルプが必要な場合は、[ヘルプドキュメンテーション](https://docs.dify.ai)をご確認ください。
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```
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DifyはMarkdown形式のテキスト出力をサポートしています。Markdownを使用して出力のテキスト形式を豊かにできます。Markdownを使用してテキスト内に画像を挿入することもできます。
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#### 知識検索ノード
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「ユーザーがDify関連の質問をする」の後に知識検索ノードを追加し、使用する知識ベースをチェックします。
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#### LLMノード
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知識検索ノードの次のノードでは、知識ベースから取得したコンテンツを整理するためのLLMノードを選択する必要があります。
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LLMはユーザーの質問に基づいて返信を調整し、返信をより適切にする必要があります。
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コンテキスト：知識検索ノードの出力をLLMノードのコンテキストとして使用する必要があります。
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システムプロンプト：`{{context}}`に基づいて、`{{user question}}`に答えてください。
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プロンプト作成エリアで`/`または`{`を使用して変数を参照できます。変数では、`sys.`で始まる変数はシステム変数です。詳細はヘルプドキュメンテーションを参照してください。
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さらに、LLMメモリを有効にして、ユーザーの会話体験をより一貫性のあるものにすることができます。
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### 質問1：外部知識ベースの接続方法
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知識ベース機能では、AWS Bedrock知識ベースなどの外部知識ベースAPIを通じて外部知識ベースに接続できます。
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### 質問2：APIを通じて知識ベースを管理する方法
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Difyのコミュニティ版とSaaS版の両方で、知識ベースAPIを通じて知識ベースの追加、削除、ステータスのクエリができます。
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知識ベースがデプロイされているインスタンスで、**知識ベース -> API**に移動し、APIキーを作成します。APIキーは安全に保管してください。
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### 質問3：カスタマーサービスボットをウェブページに埋め込む方法
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アプリケーションのデプロイ後、ウェブページ埋め込みを選択し、適切な埋め込み方法を選択して、コードをウェブページの適切な場所に貼り付けます。
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{/*
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Contributing Section
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DO NOT edit this section!
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It will be automatically generated by the script.
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*/}
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[このページを編集する](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/jp/documentation/pages/tutorials/customer-service-bot.mdx) | [問題を報告する](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?template=docs.yml)
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||||
172
jp/documentation/pages/tutorials/simple-chatbot.mdx
Normal file
172
jp/documentation/pages/tutorials/simple-chatbot.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,172 @@
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||||
title: "シンプルなチャットボット"
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description: "Hello World"
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Difyの真の価値は、どんなに複雑なアイデアでも簡単に構築、デプロイ、スケールできることにあります。高速プロトタイピング、スムーズなイテレーション、あらゆるレベルでの信頼性の高いデプロイのために構築されています。
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まずは、アプリケーションへの信頼性の高いLLM統合を学びましょう。このガイドでは、ユーザーの質問を分類し、LLMを使用して直接応答し、国固有の豆知識で応答を強化する簡単なチャットボットを構築します。
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||||
<iframe
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className="w-full aspect-video rounded-xl"
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src="https://www.youtube.com/embed/dJ34OU_JY7Y?si=AiYJq7WY1iUCgGAO"
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||||
title="Difyクイックスタートビデオ"
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||||
frameBorder="0"
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||||
allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture"
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||||
allowFullScreen
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||||
/>
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## ステップ 1：新しいワークフローを作成（2分）
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1. **スタジオ** > **ワークフロー** > **空白から作成** > **オーケストレート** > **新しいチャットフロー** > **作成** へ移動
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## ステップ 2：ワークフローノードを追加（6分）
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<Tip>
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任意の変数を参照したい場合は、まず `{` または `/` を入力すると、ワークフローで使用可能なさまざまな変数が表示されます。
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</Tip>
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### 1. LLMノードと出力：質問を理解して回答
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<Info>
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`LLM` ノードは言語モデルにプロンプトを送信し、ユーザー入力に基づいて応答を生成します。API呼び出し、レート制限、インフラストラクチャの複雑さを抽象化するので、ロジックの設計に集中できます。
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</Info>
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<Steps>
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||||
<Step title="LLMノードを作成">
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||||
`ノードを追加` ボタンを使用してLLMノードを作成し、開始ノードに接続
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</Step>
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||||
<Step title="モデルを設定">
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||||
デフォルトのモデルを選択
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</Step>
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<Step title="システムプロンプトを設定">
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システムプロンプトフィールドに以下を貼り付け：
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```text
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ユーザーは国に関する質問をします。質問は {{sys.query}} です
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タスク：
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1. 言及された国を特定する。
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2. 質問を明確に言い換える。
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3. 一般的な知識を使って質問に答える。
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次のJSON形式で応答してください：
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{
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"country": "<国名>",
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"question": "<言い換えた質問>",
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"answer": "<質問への直接的な回答>"
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}
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```
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</Step>
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||||
<Step title="構造化出力を有効化">
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||||
**構造化出力を有効にする** により、LLMが返すものを簡単に制御し、正確なデータ抽出や条件ロジックでのダウンストリーム使用のために一貫した機械可読出力を確保できます。
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||||
- 出力変数の構造化をONに切り替え > `設定` をクリックして `JSONからインポート` をクリック
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- 貼り付け：
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```json
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{
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"country": "string",
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"question": "string",
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||||
"answer": "string"
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||||
}
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||||
```
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</Step>
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||||
</Steps>
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||||
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||||
### 2. コードブロック：豆知識を取得
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<Info>
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`コード` ノードはコードを使用してカスタムロジックを実行します。必要な場所に正確にコードを注入できます——ビジュアルワークフロー内で——バックエンド全体を配線する必要がありません。
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</Info>
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<Steps>
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<Step title="コードノードを作成">
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||||
`ノードを追加` ボタンを使用して `コード` ノードを作成し、LLMブロックに接続
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</Step>
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||||
<Step title="入力変数を設定">
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||||
1つの `入力変数` 名を "country" に変更し、変数を `structured_output` > `country` に設定
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</Step>
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<Step title="Pythonコードを追加">
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||||
このコードを `PYTHON3` に貼り付け：
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```python
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def main(country: str) -> dict:
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country_name = country.lower()
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fun_facts = {
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"japan": "日本には500万台以上の自動販売機があります。",
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"france": "フランスは世界で最も訪問者が多い国です。",
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||||
"italy": "イタリアは他のどの国よりも多くのユネスコ世界遺産を持っています。"
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||||
}
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fun_fact = fun_facts.get(country_name, f"{country.title()}に関する豆知識はありません。")
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return {"fun_fact": fun_fact}
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```
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</Step>
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||||
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||||
<Step title="出力変数の名前を変更">
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||||
より良いラベル付けのため、出力変数 `result` を `fun_fact` に変更
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||||
</Step>
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||||
</Steps>
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||||
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||||
### 3. 回答ノード：ユーザーへの最終回答
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<Info>
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||||
`回答` ノードはクリーンな最終出力を作成して返します。
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</Info>
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||||
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<Steps>
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||||
<Step title="回答ノードを作成">
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||||
`ノードを追加` ボタンを使用して `回答` ノードを作成
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||||
</Step>
|
||||
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||||
<Step title="回答フィールドを設定">
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||||
回答フィールドに貼り付け：
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||||
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||||
```text
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||||
Q: {{ structured_output.question }}
|
||||
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||||
A: {{ structured_output.answer }}
|
||||
|
||||
豆知識: {{ fun_fact }}
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||||
```
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||||
</Step>
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||||
</Steps>
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||||
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||||
ワークフローの終了：
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<img
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||||
src="/images/quick-start-workflow-overview.png"
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alt="LLM、コード、回答ノードが接続された完全なワークフロー図"
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||||
style={{ width: "100%" }}
|
||||
/>
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## ステップ 3：ボットをテスト（3分）
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`プレビュー` をクリックして、次の質問をしてみましょう：
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- "フランスの首都は何ですか？"
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- "日本料理について教えてください"
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- "イタリアの文化について説明してください"
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- その他の質問
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ボットが期待通りに動作することを確認してください！
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## ボットが完成しました！
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このガイドでは、インフラストラクチャを再発明することなく、言語モデルを確実かつスケーラブルに統合する方法を示しました。Difyのビジュアルワークフローとモジュラーノードにより、より速く構築するだけでなく、LLM駆動アプリのためのクリーンでプロダクション対応のアーキテクチャを採用しています。
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{/*
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Contributing Section
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DO NOT edit this section!
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It will be automatically generated by the script.
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