AlterPage

https://github.com/porChe1223/AlterPage
[https://alterpage.azurewebsites.net/]

実行

chainlit run app.py

環境構築

python3 -m venv venv
. venv/bin/activate pip install -r requirements.txt

GA4DataGetter

Google Analytics からのデータを取得する関数
https://ga4datagetter.azurewebsites.net/data

使い方

ほしいデータの範囲を指定したいときは、URL の末尾に
?range=AAAA-BB-CCtoXXXX-YY-ZZ と追加してください
例:
?range=2024-12-01to2024-12-31

データの範囲指定がない場合は、今日から 1 月前までのレポートが取得されます

以下のようなデータが取得されます
[
{
"id": "2024-12-16to2025-01-15",
"日付の範囲": "2024-12-16to2025-01-15",
"ページ関連情報": [],
"トラフィックソース関連情報": [],
"ユーザー行動関連情報": [],
"サイト内検索関連情報": [],
"デバイスおよびユーザ属性関連情報": [],
"時間帯関連情報": []
}
]

環境構築

python3 -m venv .venv
F1
Azure Functions: Download Remote Settings...

注意

Python 3.11.11

ローカルデバック

F5

トラブルシューティング

基本

. .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
func host start

Module Not Found

rm -rf .venv
python3 -m venv .venv F5

ポートがすでに使われている場合

lsof -i
kill -9 <localhost:9091 の PID>

デプロイ

Azure
RESOURCES
Azure Subscription
Function App
対象の関数を右クリック
Deploy to Function App...

CosmosDBDataGetter

Cosmos Database からのデータを取得する関数
https://cosmosdbdatagetter.azurewebsites.net/data

使い方

日付の範囲

日付の範囲を指定したいときは、URL の末尾に
?range=AAAA-BB-CCtoXXXX-YY-ZZ と追加してください
例:
?range=2024-12-1to2024-12-31

データの範囲指定がない場合は、今日から 1 月前までのレポートが取得されます

ディメンションのグループ

グループを指定したいときは、URL の末尾に ?group=<グループ名> と追加してください 例:
?group=ページ関連情報 グループ名

• ページ関連情報
• トラフィックソース関連情報
• ユーザー行動関連情報
• サイト内検索関連情報
• デバイスおよびユーザ属性関連情報
• 時間帯関連情報

両方

両方指定する場合は後者に&をつけてください 例 ?range=2024-12-1to2024-12-31&group=ページ関連情報

以下のようなデータが取得されます
[
{
　"id": "2024-12-16to2025-01-15",
　 "日付の範囲": "2024-12-16to2025-01-15",
　"ページ関連情報": [],
　 "トラフィックソース関連情報": [],
　 "ユーザー行動関連情報": [],
　 "サイト内検索関連情報": [],
　"デバイスおよびユーザ属性関連情報": [],
　 "時間帯関連情報": []
}
]

環境構築

python3 -m venv .venv
F1
Azure Functions: Download Remote Settings...

注意

Python 3.11.11

ローカルデバック

F5

トラブルシューティング

基本

. .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
func host start

Module Not Found

rm -rf .venv
python3 -m venv .venv F5

ポートがすでに使われている場合

lsof -i
kill -9 <localhost:9091 の PID>

デプロイ

Azure
RESOURCES
Azure Subscription
Function App
対象の関数を右クリック
Deploy to Function App...

Dify

Dify で LLM ワークフロー作成
https://udify.app/chat/TAeetpmo7e9l1pYx

環境構築

Dify を開く(https://cloud.dify.ai/apps)
スタジオ
アプリを作成する
DSL ファイルをインポート
ディレクトリ内の yml ファイルを選択

yml ファイル保存

タイトルをクリック
DSL をエクスポート

デプロイ

公開する
アプリを実行

LangChain

環境構築

• requirements.txt を作成し、以下を書き加える。openai 以外の AI を使う場合は随時そのライブラリをインストールするよう書き換える。

langchain
langchain-openai
openai
python-dotenv

• 仮想環境(venv)に移動する
• pip install -r requirements.txt
• pip install langchain-community
• pip install langchain-cli
• .env ファイルを作成して、LLM の API キーを格納

環境構築

• python3 -m venv venv
• source venv/bin/activate
• pip install -r requirements.txt

WindowsPC の場合

• export FLASK_APP=app_analytics
• set FLASK_APP=app_analytics
• flask run

MacOS の場合

注意

• Python 3.11.11

Slackbot

Slack に Dify を Slackbot の形で利用
https://app.slack.com/client/T087FCDUFP0/C087K6KJ39B?ssb_vid=.0a757345d0fade9374201a02344da7ba&ssb_instance_id=2fc413fa-f60c-4fa8-a515-61ce8128e24d

環境構築

.env ファイルを作成して環境変数を設定
python3 -m venv venv
pip install -r requirements.txt

デバック

source venv/bin/activate
python3 connect_dify.py