直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

你知道dify吗

回答

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/zh-hans 。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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

风格提示词|STYLE PROMPTS

[title]风格提示词|STYLE PROMPTS[heading1]STYLE PROMPTS风格[heading2]B定义/描述:Economic指的是简洁和高效的音乐风格,通常具有精简和直接的特质。典型使用:用于表现高效和简洁情感的音乐作品。示例:Ramones的《Blitzkrieg Bop》。关联流派:Punk,Pop,Indie● Ecstatic定义/描述:Ecstatic指的是狂喜和极度兴奋的音乐风格,通常具有强烈和欢快的情感。典型使用:用于表现极度快乐和兴奋情感的音乐作品。示例:The Beatles的《Twist and Shout》。关联流派:Rock,Pop,Dance● Edifying定义/描述:Edifying指的是启发和教化的音乐风格,通常具有教育和启迪的特质。典型使用:用于表现教育和启迪情感的音乐作品。示例:Bob Dylan的《The Times They Are A-Changin'》。关联流派:Folk,Rock,Protest Music● Editorial定义/描述:Editorial指的是评论和批判的音乐风格,通常具有评论社会和文化的特质。典型使用:用于表现社会评论和批判的音乐作品。示例:Green Day的《American Idiot》。关联流派:Punk,Rock,Alternative● Educated定义/描述:Educated指的是知识性和学术性的音乐风格,通常具有复杂和深奥的特质。典型使用:用于表现学术和知识情感的音乐作品。示例:Philip Glass的极简主义作品。关联流派:Classical,Minimalism,Experimental● Effective

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

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/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

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/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

其他人在问
如何将COZE上的工作流复制下来JSON格式 给DIFY使用?
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。
2024-10-15
我想要复制扣子上的工作流到DIFY 如何操作
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。
2024-10-15
dify的部署和ollama联动
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。
2024-10-08
dify教程
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。
2024-09-27
dify 教程
以下是关于 Dify 的教程信息: 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、导入知识库文件等操作。 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,通过结合后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代。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。
2024-09-24
如何使用DIFY
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。
2024-09-24
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求,与 ChatGPT 侧重不同,后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney:今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好,以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习,需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p',或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能,还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能,会随着进行更多的成对排名而变化,且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
2024-10-18
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16
话说你知不知道有没有靠谱的promot engineer教程适合小学生和中学学习的?
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: 。
2024-10-15
我知道AIGC,现在你这个AGI又是什么鬼?
AGI 即人工通用智能(Artificial General Intelligence),它被描述为“可雇用的中等水平人类同事的等效物”。 致力于构建安全、有益的 AGI 意味着希望对人类未来产生巨大的积极影响。例如,Meta 公司为实现 AGI 目标,将两大 AI 研究团队合并,并投入大量资金采购硬件,开发大语言模型。但对于通用人工智能究竟是什么以及何时能实现,目前还没有明确答案。 需要注意的是,AGI 与 AIGC 不同。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛应用。而 AGI 更侧重于实现具有广泛智能能力、能够像人类一样处理各种任务和情境的人工智能。
2024-10-14
了解AI现在需要知道哪些概念
如果您想了解 AI ,以下是一些需要知道的概念: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI ,您可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于如何认识 AI ,您可以: 作为一个不具备理工科背景的文科生,把 AI 当成一个黑箱,只需要知道 AI 是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。AI 的生态位就是一种似人而非人的存在。当您想让它实现愿望时,基于它的“非人”一面,您需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩它的自由度,不仅要清晰的告诉它需要干什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径方法是哪一条,最好还直接给到它所需的正确的知识。
2024-10-09
你知道vllm吗
vLLM 是由加州大学伯克利分校开发的。其核心技术是 PageAttention,吞吐量比 HuggingFace Transformers 高出 24 倍。相较于 FasterTrainsformer,vLLM 更加简单易用,不需要额外进行模型的转换,支持 fp16 推理。详细的推理文档见: 。同时,随着大模型参数规模的不断增长,在有限的算力资源下,提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向,常用的推理加速框架包含 lmdeploy、TensorRTLLM、vLLM 和 JittorLLMs 等。
2024-10-04