当前位置: 首页 > news >正文

开源大语言模型智能体应用开发平台——Dify

之前有介绍过LangChain——用流的方式开发大模型应用,但是对于没有编程经验的同学来说还是有些难度。终于有大牛们忍不了了,为同学们带来了可视化的、拖拽式的开发大语言模型应用的开源工具——Dify。

什么是Dify

Dify

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力,同时提供了一套易用的界面和 API,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中

Dify 一词源自 Define + Modify,意指定义并且持续的改进你的 AI 应用,它是为你而做的(Do it for you)

Dify有什么用

Dify 为开发者提供了健全的应用模版和编排框架,你可以基于它们快速构建大型语言模型驱动的生成式 AI 应用,将创意变为现实,也可以随时按需无缝扩展,驱动业务增长

  • 特定领域的聊天机器人和AI助理

通过可视化的提示词编排和数据集嵌入,零代码即可快速构建对话机器人或 AI 助理,并可持续优化对话策略,革新人机交互体验

  • 不限的长度创意文档生成

既可以基于知识库和风格要求,自动组织语言,生成逻辑清晰、结构完整的工作文档。 也可以自动解析工作文档,对无限长度的文档进行提取、总结和重构

  • 自由链接的知识库问答和搜索

通过自定义 API 接入外部知识源,让大型语言模型深入理解企业知识和业务,助力每个成员获得深度洞察,同时严格保障数据和隐私安全

  • 低代码的构建商业级的半自主Agent

通过可视化且低代码的流程编排,整合提示词、业务数据集和插件工具,构建面向特定业务场景的半自主智能体,释放个人和企业的生产力。

如何使用Dify

Dify社区版提供了两种部署方式:

  • Docker Compose部署

  • 本地源码启动

上述两种部署方式都比较容易,但是对没有任何开发经验的同学来说想要体验还是比较吃力的,下面则重点介绍一下Dify云服务。

  1. 登录Dify云服务

  1. 使用Dify

使用Dify就是这么简单,有兴趣的同学可以体验创建自己的第一个应用啦。

关注:遇码,回复:Dify,获取Dify云服务地址。

http://www.dtcms.com/a/118132.html

相关文章:

  • 项目复杂业务的数据流解耦处理方案整理
  • Java命令模式详解
  • Java面试39-Zookeeper中的Watch机制的原理
  • 前端服务配置详解:从入门到实战
  • 鸿蒙版小红书如何让图库访问完全由“你”掌控
  • 2025.04.07【数据科学新工具】| dynverse:数据标准化、排序、模拟与可视化的综合解决方案
  • MQTT-Dashboard-数据集成-WebHook、日志管理
  • 深入理解STAR法则
  • 如何开通google Free Tier长期免费云服务器(1C/1G)
  • Python----计算机视觉处理(Opencv:道路检测之车道线显示)
  • SpringWebFlux测试:WebTestClient与StepVerifier
  • 学透Spring Boot — 010. 单元测试和Spring Test
  • 青少年编程与数学 02-015 大学数学知识点 08课题、信息论
  • MySQL + ngram 最佳实践:轻量级中文 混合内容全文搜索方案
  • 秒杀系统设计方案
  • 一周学会Pandas2 Python数据处理与分析-NumPy数组的索引和切片
  • ResNet改进(21):基于ECA注意力机制的ResNet18网络实现
  • golang 内存逃逸 栈与堆区别
  • 如何解决:http2: Transport received Server‘s graceful shutdown GOAWAY
  • qemu仿真调试esp32,以及安装版和vscode版配置区别
  • 字符串操作栈和队列
  • MES生产工单管理系统,Java+Vue,含源码与文档,实现生产工单全流程管理,提升制造执行效率与精准度
  • C++使用Qt Charts可视化大规模点集
  • matlab中排序函数sortrows的用法
  • 快速入手-前后端分离Python权限系统 基于Django5+DRF+Vue3.2+Element Plus+Jwt
  • SQL注入流量分析
  • 【算法】二分查找
  • 单片机实现触摸按钮执行自定义任务组件
  • IntelliJ IDEA下开发FPGA——FPGA开发体验提升__下
  • 量子计算模拟中的GPU加速:从量子门操作到Shor算法实现