AI音痴ライターのみきてぃ（なまず美紀）です。みきてぃがシステムズナカシマから入手した最新情報をお伝えするシリーズ。
今回のテーマは『Dify』です。

DifyとCopilot Studioの違いとは！？

システムズナカシマのS社員によると『Dify』は、「チャットボットやAIアシスタントのオリジナル版を簡単に作成できるオープンソースのプラットフォーム」とのこと。
ちょっと待って。これらのワード、聞き覚えがあります。

「チャットボット」といえば、以前もブログに書いたGPT君（Chat GPT）や、パープレ君（Perplexity）がいましたよね。
▶ChatGPTとPerplexityについてはこちら

さらに、ユーザーが自分好みにカスタマイズ＆作成できるチャットボットといえば、Copilot Studioがありましたよね。

つまり、このブログは下記の一文で完結！？（注：サボろうとしています）

『Dify』は『Copilot Studio』と同様に、オリジナルのチャットボットが作れるプラットフォームです。

以上‼︎

とはいえ、S社員によると、「DifyとCopilot Studioには、相違点がいくつかある」そうで、その最も大きな違いは、Copilot Studioは、Microsoft環境に適したプラットフォームであり、一方、Difyは汎用性が高く柔軟で、様々な環境や用途に適応可能だということです。

Difyの特徴と活用法は！？

せっかくなので、もう少しDifyのことをご説明しましょう。

Difyの特徴は、LLM（Large Language Model＝大規模言語モデル）とRAG（Retrieval-Augmented Generation＝リトリーバル強化生成）を組み合わせることで、ユーザーが独自のニーズに対応するAIアプリケーションを効率的に構築できる点です。

LLMによって、すでに膨大な情報を持つAIに、RAGを使って独自のデータベースやドキュメントからリアルタイムで情報を取得させることで、より正確で用途に合ったオリジナルのチャットボットを構築できるのですね。

例えば社内利用であれば、社内規約や社内マニュアルをデータベースに追加し、RAGを使ってチャットボットがそれらの情報をリアルタイムで取得することで、全社員が簡単に必要な情報にアクセスできるようになります。

社外向け利用も同様に、自社商品やサービスについての情報をデータベースに追加すれば、チャットボットが適切な回答を提供できるようになります。

つまり、
「LLM＋RAG＝LLM単体では難しかった最新情報や専門的な知識を含む回答ができるAIアプリケーション構築」ということですね。

「でも、データベースの提供が大変なのでは？」という心配は不要。学習させるための情報提供はPDFのアップロード等とてもシンプルだとか。
「プログラミング知識がなくても簡単に特定のニーズに合わせた開発ができる」とのことです。
詳細はシステムズナカシマにお問合せくださいね。