{"id":"e4bcaf97-4a8c-4381-a542-a661f17b1bb1","entityType":"agent","slug":"dify-riku","name":"スパム判定アプリ","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/dify-riku","canonicalPath":"/agent/dify-riku","generatedAt":"2026-10-09T12:32:03.866Z","source":"DIFY_MARKETPLACE","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-09T01:20:55.671Z","emptyReason":null},"description":"LLM（大規模言語モデル）とRAG（ナレッジ検索）を組み合わせた高精度なスパムメール自動振り分けワークフローです。 送信されたメール本文を解析し、事前学習・登録された類似事例（スパム/正規メール）を参照しながら、文脈に応じて高精度に分類を行います。判定結果はシステム連携しやすいよう、JSONフォーマットで確信度や判定理由とともに返却されます。 特長 ・高い分類精度: 単純なキーワードマッチングではなく、文脈や文体を理解して判定します。 ・判定理由の可視化: 単に分類するだけでなく、「なぜスパムと判断したか」の根拠を出力します。 ・構造化データ出力: JSON形式で出力されるため、API経由でGmail連携や業務自動化ツール（Make, Zapier等）へ簡単に接続可能です。 ①ナレッジ（参照データ）の準備 1.スプレッドシート等で、以下のような2列のデータセット（CSV形式）を用意します。 ・1列目 (email_content): メール本文 ・2列目 (label): spam または ham 2.Difyのメニュー「ナレッジ」からナレッジベースを作成し、CSVをアップロードします。 ② ワークフロー（DSL）のインポート 1.Difyの「スタジオ」画面で 「アプリをインポート」（またはDSLファイルを読み込み）を選択します。 2.提出された本テンプレート（DSLファイル）をインポートします。 ③ ノードの設定確認・調整 1.知識検索ノード: ・ノード内の設定で、手順1で作成した「ナレッジベース」を指定します。 ・クエリに {{#1712...email_text#}}（ユーザー入力）が割り当たっていることを確認します。 2.LLMノード: ・使用するモデル（推奨: gpt-4o-mini また","descriptionLabel":"Technical summary","evidenceSummary":"Capability contract not published. 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