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  • 1. 概要
  • 2. 準備
  • 2.1 OpenAI APIの設定
  • 2.2 ArXiv & Slackプラグインのインストール
  • 2.3 Slackアカウントの作成
  • 3. AI Thesis Slack Botのワークフロー構築
  • 4. 実装手順
  • 4.1 ワークフローの作成
  • 4.2 Slack Webhook URLの追加
  • 4.3 各ノードのパラメータ設定
  • 4.4 テストとデプロイ
  • 5. 今後の最適化ポイント
  • 6. まとめ
  1. もっと読む
  2. 活用事例

DifyクラウドでAI Thesis Slack Botを構築

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Last updated 3 months ago

著者:Alec Lee。2025/03/11

1. 概要

情報化社会の進展に伴い、学術研究の数は急速に増加しています。研究者は最新の研究成果を効率的に取得する方法を求めています。AI Thesis Slack Bot は、AIによる自動ワークフロー を活用し、Slack上でarXiv論文の要約を素早く取得 できるツールです。

このボットは、以下のような用途で活用できます。

  • 研究チーム が最新のAI関連論文を素早く把握

  • 企業のAI研究部門 で情報をスムーズに共有

  • 大学の研究者・学生 間での学術コラボレーション

本ガイドでは、AI Thesis Slack Botのセットアップ方法、その基本的な動作原理、そして生産性を向上させる活用方法 について解説します。

2. 準備

2.1 OpenAI APIの設定

OpenAIのアカウント設定画面でモデルを設定 し、APIキーを取得・インストール します。

API

2.2 ArXiv & Slackプラグインのインストール

Difyのツール一覧から、ArXiv検索ツール と Slack連携ツール をインストールします。

2.3 Slackアカウントの作成

3. AI Thesis Slack Botのワークフロー構築

AI Thesis Slack Botは、以下の手順で動作します。

a.ユーザー入力: DifyのAI Thesis Slack Bot にキーワード(例: 「Large Language Model」)を入力

b.論文検索: ボットがarXivから関連論文を検索し、最新の研究成果 を取得(例: 2024年1月1日以降の論文をフィルタリング)

c.AIによる要約生成: GPT-4oが論文を分析し、Slackに投稿する要約を生成(フォーマットは以下の通り) 📄 論文タイトル: [Title] 👤 著者: [Authors] 📆 発表日: [Date] 📌 要約: [Key findings]

d. Slack通知: 自動的に指定されたSlackチャンネルに要約を投稿し、チームメンバーがリアルタイムで情報を受け取れる ようにします。

4. 実装手順

4.1 ワークフローの作成

a. Difyのホーム画面 で "Create from Blank" を選択し、"Workflow" を選択。ワークフロー名を(例: AI Thesis Slack Bot)と入力。

b. Tools のリストから、インストール済みの ArXiv Search を選択。

c. Blocks のリストから LLM を選び、設定済みの OpenAIモデル を指定。

d. Tools のリストから、Slack Incoming Webhook を選択し、Authorize をクリックして Slack Webhook URL を追加。

4.2 Slack Webhook URLの追加

b. "From scratch" を選択し、アプリ名(例: AI Thesis Bot)を入力。メッセージを送信するSlackチャンネルを選択。

c. Incoming Webhooks へ移動し、Activate Incoming Webhooks を有効化。"Add New Webhook to Workspace" をクリックし、Slackチャンネルを選択後、生成された Webhook URL をコピー。

d. Slackノードの「Slack Webhook URL」 欄にコピーしたWebhook URLを貼り付け。

e. ワークフローの最後のノードを "End" に設定し、各ノードが適切に接続されていることを確認。次に、各ノードのパラメータを設定。

4.3 各ノードのパラメータ設定

a. Startノード: キーワード検索のパラメータを設定。

b. ArXiv Searchノード: Query String を追加(必要に応じてカスタマイズ可能)。

c. LLMノード: モデルの選択, CONTEXTの追加, SYSTEMでPrompt Engineeringを設定(必要に応じて調整),USERでContextを選択.

d. Slackノード: Content 欄で LLM/Text String を選択。

4.4 テストとデプロイ

a. デプロイ前にテスト実行 し、ワークフローが正しく動作することを確認。問題がなければ "Deploy" をクリック。

b. Difyの検索結果とSlackの通知内容が一致していれば成功!🎉

5. 今後の最適化ポイント

現在、AI Thesis Slack Bot は主に arXivの論文検索と要約通知 にフォーカスしています。今後の改善点として、以下の機能拡張が考えられます。

✅ 要約の精度向上: LLMのプロンプトを最適化し、より高精度な要約を生成 ✅ 検索結果の蓄積: 論文データベースを構築し、過去の論文も管理可能に ✅ データソースの拡張: IEEE, Springer, ACL などの学術データベースを追加 ✅ パーソナライズ推奨: ユーザーの関心に基づいて関連論文を推奨 ✅ マルチプラットフォーム対応: WhatsApp, Teams, WeChat などにも対応

6. まとめ

AI Thesis Slack Bot を活用することで、学術情報の自動取得・通知を効率化 し、研究チームの生産性を大幅に向上させることができます。さらに、DifyとリアルタイムAPIを統合 することで、リアルタイム論文ディスカッション や AIによる論文Q&A などの高度なアプリケーションを開発し、AIを学術交流や研究支援により深く活用 することも可能です! 🚀

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