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
はじめに
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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。
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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。
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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。
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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。
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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]
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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。
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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。
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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。
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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。
CSVファイルの処理 [2]
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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。
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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。
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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。
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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。
API設定 [3]
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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。
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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。
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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。
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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。
ワークフロー構築 [3]
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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。
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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。
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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。
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終了プロセス: 最終的な出力の形式や方法を決定します。
動作確認 [3]
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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。
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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。
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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。
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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。
関連動画
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