项目简介

Dify 是一个开源的LLM（大型语言模型）应用开发平台，它通过直观的界面结合了AI工作流程、RAG（检索-分析-生成）管道、代理功能、模型管理、可观察性特性等，使用户能够快速从原型设计转向产品生产。

功能特点

1. 工作流程（Workflow） ：在可视化画布上构建和测试强大的AI工作流程，利用以下及更多功能。
2. 全面的模型支持：与数十个推理提供商和自托管解决方案中的数百种专有/开源LLM无缝集成，覆盖GPT、Mistral、Llama2和任何与OpenAI API兼容的模型。
3. 提示IDE（Prompt IDE） ：直观的界面用于制作提示、比较模型性能，并添加额外功能，如文本到语音，到基于聊天的应用程序。
4. RAG管道：全面的RAG功能，涵盖从文档摄取到检索的所有内容，支持开箱即用的PDF、PPT和其他常见文档格式的文本提取。
5. 代理功能：你可以基于LLM功能调用或ReAct定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify为AI代理提供了50多个内置工具，如Google搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha。
6. LLMOps：监控和分析应用程序日志和性能随时间的变化。你可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。
7. 后端即服务（Backend-as-a-Service） ：Dify的所有产品都配有相应的API，因此可以轻松地将Dify集成到你自己的业务逻辑中。

使用方法

云端使用

Dify提供了一个云端服务Dify Cloud，任何人都可以无需设置即可尝试使用，它提供了与自部署版本相同的所有功能，并在沙箱计划中包括200个免费的GPT-4调用。

可以直接访问Dify Cloud（https://cloud.dify.ai）并开始使用。

自行托管

Dify提供了一个入门指南，快速在你的环境中运行Dify。

可以使用官方文档（https://docs.dify.ai）作为进一步参考和深入了解的指南。

企业/组织使用

Dify为企业和组织提供额外的企业级功能。可以安排与Dify团队的会议或通过电子邮件与他们联系，讨论企业需求。

快速开始

系统要求

在安装Dify之前，确保你的机器满足以下最低系统要求：

• CPU >= 2核心
• RAM >= 4GB

启动Dify服务器的最简单方法是运行docker-compose.yml文件。在运行安装命令之前，请确保你的机器上已安装了Docker和Docker Compose。

安装步骤

1. 克隆Dify的GitHub仓库到本地。
2. 进入docker目录。
3. 运行命令docker compose up -d。

运行后，可以在浏览器中通过http://localhost/install访问Dify仪表板，并开始初始化过程。

小结

Dify是一个开源的LLM应用开发平台，其直观的界面结合了AI工作流程、RAG管道、代理功能、模型管理、可观察性特性等，让你能够快速从原型设计转向产品生产。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
    - L1.4.1 知识大模型
    - L1.4.2 生产大模型
    - L1.4.3 模型工程方法论
    - L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
    - L2.1.1 OpenAI API接口
    - L2.1.2 Python接口接入
    - L2.1.3 BOT工具类框架
    - L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
    - L2.2.1 什么是Prompt
    - L2.2.2 Prompt框架应用现状
    - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    - L2.2.4 Prompt框架与Thought
    - L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
    - L2.3.1 流水线工程的概念
    - L2.3.2 流水线工程的优点
    - L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
    - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
    - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
    - L3.3.1 ChatGLM的特点
    - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
    - L3.4.1 LLAMA的特点
    - L3.4.2 LLAMA的开发环境
    - L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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