搞了一个Dify开源知识库
发布时间:2024年09月26日
不久前,dify发布了新的workflow,于是乎我写了这样一篇文章:
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初衷:也是在机缘巧合下,感谢MAX和众多大佬的呼声支持下,临时组建了这么一个dify开源交流社区,因为我是初学者,从官方文档入手,从一个初学者的角度步步为营,整理出一个公开的知识库v1.0版本,因为时间仓促,不太完善,欢迎技术大佬、开发者一起来完善。
对于AI创业的小伙伴来说,dify具备了AI原生应用的技术栈,值得学习、研究一波,加以应用实践,或许会走很多弯路。
新手村
新手村:从dify介绍,在线使用初体验,dify安装与部署(适用于技术人员)进行展开。
在线使用地址:https://cloud.dify.ai/apps
进阶版(打怪升级)
进阶版(打怪升级):按照我对某类似产品的使用习惯,分为提示词编排、大模型、工作流、工具、知识库、应用等方面。
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提示词编排:掌握如何使用 Dify 编排应用和实践 Prompt Engineering,通过内置的两种应用类型,搭建出高价值的 AI 应用。
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大模型:Dify 目前已支持主流的模型供应商,不同模型的能力表现、参数类型会不一样,可以根据不同情景的应用需求选择喜欢的模型供应商。
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工作流:工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤(节点)降低系统复杂度,减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖,提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能,提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。
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工具:工具可以扩展 LLM 的能力,比如联网搜索、科学计算或绘制图片,赋予并增强了 LLM 连接外部世界的能力。Dify 提供了两种工具类型:第一方工具和自定义工具。
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知识库:Dify 的数据集功能可以使开发者(甚至非技术人员)以简单的方式管理数据集,并自动集成至 AI 应用中。
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应用:包括应用的创建和发布,发布为文本生成类应用或对话类应用。
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扩展篇:AI 原生应用核心技术栈
扩展篇:依据dify涵盖的AI 原生应用核心技术栈,进行编排。
Dify 涵盖了构建生成式 AI 原生应用所需的核心技术栈,开发者可以聚焦于创造应用的核心价值。
文档分类:
应用案例
来源官网:
补充:Dify on
WeChat(作者方圆)本项目为chatgpt-on-wechat下游分支 额外对接了LLMOps平台Dify,支持Dify智能助手模型,调用工具和知识库,支持Dify工作流。
基本的dify workflow api支持
目前Dify已经测试过的通道如下:
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个人微信
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企业微信应用
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企业服务公众号
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个人订阅公众号待测试
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钉钉待测试
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飞书待测试
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最新支持COZE API
出自:https://mp.weixin.qq.com/s/5bxHbmf4gpPbyjcGI2L5tQ
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