インスピレーションと洞察から生成されました 9 ソースから

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はじめに

  • イントロダクション: DifyはAIアプリ開発プラットフォームであり、CSVファイルを使ってワークフローを作成し、APIを通じてデータを入力する機能を備えています。

  • CSVファイルのインポート: 始めに開始ブロックを設置し、CSVファイルをAPI経由でインポートする手順を整えます。

  • CSVファイルをテキスト化: CSVファイルをテキスト抽出ツールで文字列データとして抽出し、後続のプロセスで扱いやすい形に変換します。

  • APIキーの設定: Dify APIを使用してワークフローを実行する際、APIキーが必要であり、ワークフローごとに払い出されます。

  • ワークフローの実行: APIを介してファイルをアップロードし、ワークフロー内で処理を行うためにワークフロー実行のリクエストを送信します。

開始ブロック [1]

  • 役割: CSVファイルの入力を担い、データを次のステップに渡す準備を行います。

  • 設定: ファイルの拡張子や最大アップロード数を指定することが可能です。

  • 開始ブロック配置: Difyのキャンバス上でブロックをドラッグ&ドロップすることで簡単に繋げます。

  • インポート機能: 多くのデータを一度にインポートする手段として利用されます。

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CSVファイルの処理 [2]

  • テキスト抽出: CSVファイルを読み取り、テキストとして扱えるように変換します。

  • 分割処理: テキストを改行で分割し、ヘッダーとデータ部分を振り分けます。

  • イテレーション: 各行を順番に処理して、同じ手続きを繰り返します。

  • ポジネガ判定: LLMブロックを使い、ポジティブかネガティブかを判定します。

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API設定 [3]

  • APIキー取得: ワークフローごとに払い出されるAPIキーを取得します。

  • API利用手順: DifyのワークフローをAPI経由で利用するための手順と実装例を提供します。

  • ファイルアップロード: APIを通じてファイルをローカルからアップロードする仕組みです。

  • 環境設定: .envファイルを作成し、必要な環境変数を設定します。

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ワークフロー構築 [3]

  • ワークフロー定義: GUIでワークフローを定義し、構築するプロセスを示します。

  • ブロック組み合わせ: 複数のブロックを組み合わせて動作フローを構築します。

  • LLMの利用: LLMブロックを使ってデータの解析や分類を行います。

  • 終了プロセス: 最終的な出力の形式や方法を決定します。

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動作確認 [3]

  • アプリケーション起動: Streamlitアプリケーションを実行し、ワークフローが正しく動作するか確認します。

  • 解析結果確認: ワークフローの実行後に返されるデータを確認します。

  • エラー処理: ワークフローに関連するエラーメッセージを確認し処理します。

  • インタフェースの検証: Streamlitを使用してユーザーインタフェースの機能を検証し、使い勝手を確認します。

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