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Dify

https://dify.ai/zh https://docs.dify.ai/zh-hans

https://blog.csdn.net/m0_59163425/article/details/142368632 以下是关于Dify平台及其相关技术的总结：

Dify平台概述

核心概念：Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。它结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具。

主要特点：

  • 低代码/无代码开发：通过可视化的方式，允许开发者轻松定义Prompt、上下文和插件等，无需深入底层技术细节。
  • 模块化设计：采用模块化的设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。
  • 丰富的功能组件：平台提供了包括AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理等丰富功能组件，帮助开发者从原型到生产的全过程。
  • 支持多种大语言模型：Dify已支持主流的模型，如Claude3、OpenAI等，开发者能够根据自己的需求选择最适合的模型来构建AI应用。

Dify提供的应用程序类型

Dify提供四种基于LLM构建的应用程序，可以针对不同的应用场景和需求进行优化和定制：

  1. 聊天助手（Chat Assistant）：基于LLM的对话助手，能够与用户进行自然语言交互，理解用户的问题、请求或指令，并给出相应的回答或执行相应的操作。
  2. 文本生成（Text Generation）：专注于各种文本生成任务，如撰写故事、新闻报道、文案、诗歌等创意写作，以及文本分类、翻译等任务。
  3. 智能代理（Agent）：具备对话能力，还具备任务分解、推理、工具调用等高级能力。能够理解复杂的指令，将任务分解为多个子任务，并调用相应的工具或API来完成这些子任务。
  4. 工作流程（Workflow）：根据用户定义的流程编排，灵活地组织和控制LLM的工作流程。用户可以自定义一系列的操作步骤和逻辑判断，让LLM按照预定的流程执行任务。

Dify与RAG的结合

知识库构建：将文档上传到Dify知识库的过程涉及多个步骤，包括文件选择、预处理、索引模式选择和检索设置，旨在构建一个高效、智能的知识检索系统。

  • 创建知识库：在Dify主导航栏中的“知识”页面，可以创建新知识库，支持批量上传文件，也可创建空知识库或使用外部数据源。
  • 文本预处理与清理：内容上传后，可选择自动模式由Dify自动分割和清理内容，或选择自定义模式进行手动调整。
  • 索引模式：根据应用场景选择合适的索引模式，如高质量模式（利用Embedding模型支持向量检索等）、经济模式（采用离线向量引擎和关键字索引节省成本）或问答模式（生成QA问答对）。
  • 检索设置：在不同索引模式下，Dify提供相应的检索设置，如向量搜索、全文搜索、混合搜索等，以优化检索结果。

Dify与Agent的结合

搭建Agent：在Dify平台上，通过以下步骤创建与部署Agent：

  1. 探索与集成应用模板：利用平台提供的应用模板快速开始使用，或创建自定义代理助理。
  2. 选择推理模型：选择如GPT-4等强大的LLM模型系列，以获得更稳定、更精确的任务完成结果。
  3. 编写提示与设置流程：在“说明”部分详细编写代理助理的任务目标、工作流程等提示信息。
  4. 添加工具与知识库：在“工具”部分添加各种内置或自定义工具，在“上下文”部分整合知识库工具。
  5. 推理模式设置：Dify支持Function Calling和ReAct两种推理模式，可根据所选模型选择合适的模式。
  6. 配置对话开启器：为代理助理设置对话开场白和初始问题，以便用户首次交互时了解其功能。
  7. 调试与预览：在发布前进行调试和预览，评估代理助理的有效性和准确性。
  8. 应用程序发布：将配置完成的代理助理发布为Web应用程序，供更多人使用。

学习大模型AI的建议

文章最后提供了学习大模型AI的阶段性建议，包括初阶应用、高阶应用、模型训练和商业闭环等阶段，帮助读者逐步深入学习和掌握大模型AI的相关知识和技术。