dify 教程

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 拥有功能丰富的提示词 IDE。 4. 具备全面的 RAG Pipeline，可用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项，以满足不同用户的需求。其开源特性保证了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，能为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力以及技术爱好者探索 LLM 潜力提供相应支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify；如果是企业级落地项目，推荐使用多种框架结合，效果会更好。

要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用，以下是一些相关的步骤和要点： 对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流： 循环查询文章是否推送过：包括数据库节点，用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识（如重命名的 server 酱的 sendkey）判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」，并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。 循环体内容中的选择器：判断数据库查询结果是否为空，若为空则拼接文章完整信息。 对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流： 新建工作流并导入核心流程，分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。 开始节点选择翻译的源语言和目标语言，可设置其他参数。 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。 对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流： 设计包括开始节点和结束节点，开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。 知识库配置连接开始节点和知识库节点。 结束节点用于输出最终结果，设置回答格式和输出变量。 进行试运行测试。 请注意，具体的操作和配置可能因实际情况有所差异，需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。

要将扣子上的工作流复制到 Dify，以下是一些相关信息： RPA 很早就出现在工作流编排领域，目标是使符合标准的业务流程和工作流程自动化。 ComfyUI 采用工作流化操作模式，用户在流程编辑器中配置 pipeline，通过节点和连线完成模型操作和图片生成，其 DSL 配置文件支持导出导入。 Dify.AI 的工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处，定义了标准化的 DSL 语言，方便导入导出进行工作流复用。 可以使用 Dify 推出的“工作流”功能将流程设计和提示词落地。延申阅读：Dify——工作流：https://docs.dify.ai/v/zhhans/guides/workflow/introduce 。首先要建立整体工作流程，但流程可能缺少知识检索环节。

以下是关于 Dify 与 Ollama 联动部署的相关信息： Ollama 的特点和功能： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持自定义模型，可修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 Ollama 的安装和使用： 1. 访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。 2. 安装完后，确保 Ollama 后台服务已启动。在 Mac 上启动 Ollama 应用程序，在 Linux 上通过 ollama serve 启动。可通过 ollama list 确认。 3. 通过 ollama 命令下载模型。 Google Gemma 的本地部署： 1. 进入 ollama.com 下载程序并安装（支持 Windows、Linux 和 macOS）。 2. 在命令提示符中输入 ollama v 检查版本，安装完成后版本应为 0.1.26。 3. 输入 cls 清空屏幕，然后输入 ollama run gemma 运行模型（默认是 2b），首次需要下载。若想用 7b，运行 ollama run gemma:7b 。 4. 完成后可直接对话。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出内容质量相对高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 5. 常用内部指令：/set 显示设置界面可调整的设置项；/show 显示模型信息；/load <model> 加载已有模型；/bye 退出。 整体框架设计思路： 可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。本次开发的运行环境是 Intel Mac，其他操作系统也可行。下载模型等可能需要梯子。 Langchain 简介： Langchain 是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，使与 LLM 交互变简单。其核心在于“链”概念，是模块化组件系统，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，可灵活组合支持复杂应用逻辑。其生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具，帮助开发者高效管理从原型到生产的各个阶段以优化 LLM 应用。

以下是关于 Dify 的教程信息： 将 Dify 接入企业微信： 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信，包括创建知识库、导入文件、创建应用、设置节点、发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信，创建应用、设置模型和工具、生成 API 密钥、填写配置文件、启动程序并测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat Dify 介绍： Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具，支持广泛模型集成，有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体，通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 提供云服务和本地部署选项，满足不同需求，开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队、企业和技术爱好者提供支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般来说，个人研究推荐单独使用 Dify，企业级落地项目推荐多种框架结合，效果更好。

使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。 Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，它通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。该平台具备强大的工作流构建工具，支持广泛的模型集成，提供了一个功能丰富的提示词 IDE，以及一个全面的 RAG Pipeline，用于文档处理和检索。此外，Dify 还允许用户定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户的需求，并且通过其开源特性，确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实，无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 以增强现有应用的能力，还是技术爱好者探索 LLM 的潜力，Dify 都提供了相应的支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般地，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify，如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合，效果更好。

以下是关于 ControlNet 的教程： ControlNet 是 Stable Diffusion 中的一个功能，能够让用户更精确地控制出图结果。比如可以控制人物的动作、建筑物的线条等。 在使用时，大模型和关键词正常填写生成所需照片。然后鼠标滑到最下面点击“ControlNet”： 1. 点击空白处上传指定姿势的照片。 2. 点击“启用”。 3. 在“预处理器”和“模型”里选择“openpose”，这用于让计算机识别人物姿势。 接着点击“预览预处理结果”，原照片右边会出现人物姿势的线条，最后点击生成照片即可得到指定姿势的图片。 另外，如果是用秋叶大佬的整合包，会自带 ControlNet 插件。若没有，可去扩展中搜索安装。 其使用逻辑是通过预处理器将图片提取特征并转换为 AI 可识别的形式，再通过模型进行图像生成。例如绘制女孩打篮球模仿库里动作的图片，输入相关关键词，选择大模型，在 ControlNet 中导入库里照片，选择合适的预处理器和模型，调试参数后生成。 在 ControlNet 中还可以尝试不同的预处理器，如 softedge_pidinet、depth、canny、tile 等，可能会得到不错的效果。同时要注意电脑配置，避免出现显存不足等问题。

以下是关于 Suno 的教程信息： Suno 是一家研究驱动型的人工智能公司，其专门研发的生成式 AI 模型为创意工作者提供强大的创作工具。公司推出的 Chirp 模型，通过文字描述就能实现逼真的音乐和声音效果，包括配乐、人声、音效等，可广泛用于游戏、短视频、播客等领域。 目前，Chirp V2 版本模型的最大生成时长为 1 分 20 秒，延续的最大生成时长为 60 秒。 去年制作过一期 Discord 版本的 Suno 操作教程。 在自定义模式（Custom Mode）下，有两个主要的输入窗口：音乐风格（Style of Music）与歌词（Lyrics）。音乐风格（Style of Music）需要填写一些 tag 来描述整首音乐的风格和感觉，多个 tag 之间用“,”进行分隔。根据 Suno 的官方文档和测试，可以识别的 tag 包括音乐类型/流派、人声/乐器、情绪/氛围、节奏、场景、混响、其他和声/音效等。 音乐生成使用 Suno 时，和大语言模型一样具有很强的随机性，并且输入（prompt/tag）质量往往决定了输出（生成音乐）质量，想要避免无谓的抽卡，让生成结果无限地靠近自己的想法，就需要使用一些提示词技巧。 您可以通过以下链接获取更多相关内容： PS：使用以下内容需要科学上网，请自行解决。此外，还建立了一个微信群【通往 AI 音乐之路】，可以填写问卷：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnuLtIpBNzE5bcQtZbS8UEjh 或添加 AJ（微信号 AAAAAAAJ）备注您的音乐成就，拉您进群。右侧可以扫码关注公众号“智音 Brook”，方便更充分的探讨交流。

以下是一些关于 ComfyUI 的学习教程资源： 1. ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 2. 优设网：有详细的 ComfyUI 入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容。网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 3. 知乎：有用户分享了部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 4. Bilibili：提供了从新手入门到精通各个阶段的系列视频教程。网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 此外，还有以下教程： 1. 一个全面的 ComfyUI 教程：https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程：https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 的基础界面和操作方面： 1. 熟悉 ComfyUI 的基本界面和操作。 2. Comfyui 工作区介绍。 3. 基础节点介绍。 4. KSampler： seed：随机种子，用于控制潜空间的初始噪声，若要重复生成相同图片，需种子和 Prompt 相同。 control_after_generate：设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则，有 randomize（随机）、increment（递增 1）、decrement（递减 1）、fixed（固定）。 step：采样的步数，一般步数越大效果越好，但与使用的模型和采样器有关。 cfg：一般设置为 6 8 之间较好。 sampler_name：可设置采样器算法。 scheduler：控制每个步骤中去噪的过程，可选择不同调度算法。 denoise：表示要增加的初始噪声，文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合小学生和中学生学习的 prompt engineer 教程： 1. 李继刚的结构化 prompt 方法论：最早接触 Prompt engineering 时的常见技巧有所提升，可通过原文链接查看。其学到的第一个 Prompt engineering 技巧是结构化 Prompt。 2. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二）：可以结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，比如自动给班级孩子起昵称等。选一个好上手的提示词框架，如情境。 3. 吴恩达讲 Prompt：谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering 课程。原版网址： 。

以下是 ComfyUI 的使用教程： 1. 学习资料获取： ComfyUI 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验用户，网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 。 优设网：有详细的入门教程，适合初学者，介绍了特点、安装方法及生成图像等内容，网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 。 知乎：有用户分享部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户，网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 。 Bilibili：提供了从新手入门到精通的系列视频教程，网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 。 2. 安装部署： 电脑硬件要求： 系统：Windows7 以上。 显卡要求：NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘留有足够空间，最低 100G 起步（包括模型）。 注：mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可安装使用，但功能不全，出错率偏高，建议升级设备或采用云服务器。 下载并更新 Nvidia 显卡驱动，下载地址：https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 。 下载并安装所需环境： 依次下载并安装 python、Git、VSCode，安装过程中一直点击勾选对应选项，一直下一步。 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 。 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 。 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 。 3. 直接在 Comfy UI 中训练 LoRA 模型： 按 Enter 键安装所有所需依赖项，使其与 ComfyUI 兼容。若使用虚拟环境，需先激活。 注意事项： 图像必须放在以“”命名的文件夹中，数字应较小，如 5，且下划线必须有，其余部分不重要。 对于 data_path，必须写入包含数据库文件夹的文件夹路径。 参数： 第一行可从 checkpoint 文件夹中选择任何模型，但据说进行 LoRA 训练需选择一个基本模型。 选择一个名字为您的 LoRA，可更改默认值（epochs 数应接近 40），然后启动工作流程。 点击 Queue Prompt 后，所有事情会在命令提示符中发生，可查看训练进度。

以下为您提供一些 AI 艺术照相关的视频教程： 「AI 绘画」软件比较与 stable diffusion 的优势： 「AI 绘画」零基础学会 Stable Diffusion： 「AI 绘画」革命性技术突破： 「AI 绘画」从零开始的 AI 绘画入门教程——魔法导论： 「入门 1」5 分钟搞定 Stable Diffusion 环境配置，消灭奇怪的报错： 「入门 2」stable diffusion 安装教程，有手就会不折腾： 「入门 3」你的电脑是否跑得动 stable diffusion？： 「入门 4」stable diffusion 插件如何下载和安装？： SD 新手从 0 入门 AI 绘画教程： 神级教程： 第一节课：AI 绘画原理与基础界面 第二节课：20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置，你的 AI 绘画“咒语”学明白了吗？ 第三节课：打破次元壁！用 AI“重绘”照片和 CG 第四节课：AI 绘画模型，“画风”自由切换 第五节课：提高 AI 绘画分辨率的方式 第六节课：LoRa | Hypernetwork 概念简析 第七节课：定向修手修脸，手把手教你玩转局部重绘！ 第八节课：提示词补全翻译反推，“终极”放大脚本与细节优化插件 第九节课：LoRA 从原理到实践 第十节课：零基础掌握 ControlNet！ 教程：SD 做中文文字 持续更新中 制作思路： 【“牛逼”的教程来了！一次学会 AI 二维码+艺术字+光影光效+创意 Logo 生成，绝对是 B 站最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学！AI 绘画进阶应用哔哩哔哩】https://b23.tv/c33gTIQ 1.将中文字做成白底黑字，存成图片样式 2.使用文生图的方式，使用大模型真实系，作者用的 realisticVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置 3.输入关键词，如奶油的英文单词，Cream + Cake（加强质感），反关键词：Easynegative（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 4.同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，3d,blender,oc rendering 5.如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感） 6.打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60