dify工作流

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和功能： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 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 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的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，能帮助用户将 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 增强现有应用能力，还是技术爱好者探索 LLM 潜力，Dify 都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，效果更好。

以下是关于 Differential Diffusion 和 Dify 接入企业微信的教程： Differential Diffusion 教程 1. 技术特点 适用于保持图像整体一致性和自然感的场景，通过软填充技术平滑填补图像空白或损坏部分，并细微调整周围区域，实现新填充内容与原始图像无缝融合。 利用变化地图实现更自然、和谐的软填充效果，适用于精确控制填充过程和结果的场景。 强度扇是可视化不同编辑强度效果的工具，帮助用户直观比较并选择合适的编辑强度。 操作仅在推理阶段进行，无需训练或微调，可直接利用现有扩散模型进行高度自定义的图像编辑。 与现有扩散模型兼容，可集成到 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等模型中，增强编辑和生成能力。 2. 主要功能特点 精细的编辑控制：通过引入变化地图，可对图像每个像素或区域指定不同变化程度，支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改：通过文本提示指导图像修改方向，实现非专业用户的专业级图像创作。 软填充技术：在填补图像空白或修复部分时，细微调整周围区域，确保新内容与原图无缝融合。 3. 实际应用举例 假设作为艺术家创作从春天到冬天逐渐变化的风景画，可使用变化地图为图像各部分指定变化强度，结合文本提示进行精细编辑。 Dify 接入企业微信教程 1. 创建聊天助手应用：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。 2. 下载 Dify on WeChat 项目：下载并安装依赖。 3. 填写配置文件：在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信：快速启动测试，扫码登录，进行对话测试，可选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信：创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 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 相关信息如下： 构建知识库的具体步骤： 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，并对数据进行清洗、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，包括高质量模式、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。 平台特点： 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，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。 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。

要将一个包含图文信息的 PDF 文件上传到知识库中，您可以按照以下步骤操作： 1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 2. 将要上传的 PDF 文件拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文件。 注意事项： 目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。 每个文件不得大于 20M。 一次最多可上传 10 个文件。 3. 当上传完成后单击下一步。 4. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 5. 单击下一步完成内容上传和分片。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，具有以下特点和功能： 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据，包括文档、表格等格式，进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集，上传准备好的文档，并编写良好的描述。 配置索引方式：提供三种索引方式（高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式），根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 集成至应用：将数据集集成到 Dify 的对话型应用中，在应用设置中配置数据集的使用方式。 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式持续优化和迭代，定期更新知识库。 平台特点： 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 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，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。 开源特性确保对数据的完全控制和快速的产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代，为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 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，效果更好。

以下是关于 Dify 的学习资料： 部署 Dify：通过云服务器、智能微秘书免费搭建微信机器人。相关命令在宝塔面板的终端安装，如在/root/dify/docker 目录下的操作。若遇到问题，如 80 端口被占用，可将终端输出的代码粘贴给 AI 寻求解决。完成后在浏览器输入公网 IP 进入，创建知识库、选择模型等。 构建知识库的具体步骤： 准备数据：收集文本数据并进行预处理。 创建数据集：在 Dify 中创建新数据集并上传数据，编写描述。 配置索引方式：有高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式可选。 集成至应用：将数据集集成到对话型应用中，配置使用方式。 持续优化：收集反馈，更新内容。 Dify 介绍：是开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面构建和部署生产级别生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具、支持广泛模型集成、提示词 IDE、RAG Pipeline 等，允许定义 Agent 智能体，可监控和优化应用性能，有云服务和本地部署选项。个人研究可单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans

大模型与 HR 和招聘日常工作的结合点主要体现在以下几个方面： 1. 面试环节：面试不仅仅是单点功能，面试后的结果如何发送到公司 HR 系统，以及如何通知 HR 人员的录用或不录用情况，需要一套工作流系统将大模型 Agent 框架的能力与企业原有的业务系统紧密连接。 2. 不同场景的应用：企业在不同的 HR 场景，如面试、员工评估等，可能会有专门的大模型。例如面试有面试大模型，员工评估也有相应的大模型。 3. 新员工招聘：将招聘流程分解得足够细，如搜集简历、编写职位描述、制定招聘计划、确定招聘需求、筛选简历、安排面试、数字人自动面试、结果评估和发录取通知书等。然后结合大模型目前成熟的能力进行筛选，同时考虑场景的容错度和数据准备度。

AI 可以通过以下方式提升产品经理的工作效率： 1. 辅助精读论文：能帮助翻译、拆解公式，分析代码等。工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本：如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 设计和整理调研问卷：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 5. 进行竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词：很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码：写完 PRD 后，让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现产品逻辑表达问题，也方便 QA 同学测试。 此外，还有以下相关内容： 1. 银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手，效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 2. 有案例表明，产品经理使用 ChatGPT 优化代码可以显著提升效率。如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码的执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，同时还能保存所有历史数据，报表实现秒开。而且 GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。

以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法： 1. 利用数字人技术：无需真人模特，只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000+多国家数字人模特，覆盖全球 28+种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。您可以在线体验： 。 2. 产品链接生成视频：输入产品链接，一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 3. AI 视频高光切片：智能提取视频高光片段，高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意，如初始视频 。

AI 可以协助制造业企业完成以下工作： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，在制造业中，AI 还能用于预测性维护，帮助工厂避免停机；进行质量控制，检测产品缺陷以提高产品质量；优化供应链，提高效率和降低成本；控制工业机器人，提高生产效率；以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。

DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效： 1. 作为多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法，并且有诸多提示词技巧，在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合，实现批量处理信息，提升工作效率，如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等，让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。

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