但不少人在聊起 Dify 时也会不约而同地表达类似的担忧：「Dify 的产品是帮助开发 AI 应用的中间层工具，在大模型时代，这是大厂一定会做的事」；「Dify 有用户但商业化难，最好的方式是被收购」。对于这些质疑，过去一年半的实践让 Dify 团队坚定了自己的选择，尽管 AI Infra 是大厂都会做的事，但仍有...
- [安装 Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/)克隆 Dify 代码仓库 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 启动Dify 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #进入 Dify 源代码的 docker...
Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。它结合了后端即服务(Backend as Service, BaaS)和LLMOps的理念,使开发者能够快速搭建生产级的AI应用。 Dify的核心功能包括: 低代码/无代码开发:Dify提供了一个用户友好的界面,通过可视化的方式允许开发者轻松定义Prompt、上下...
如果使用 Docker 部署 Dify,请考虑使用本地网络 IP 地址,例如http://192.168.1.100:11434或 Docker 主机 IP 地址,例如http://172.17.0.1:11434。 如果Ollama 在 Docker Desktop 中运行,则http://host.docker.internal:11434可能是正确的地址。 如果使用本地源码部署方式部署 Dify,可以尝试使用 http://localhost...
1、工具箱:Dify就像是一个装满了各种工具的工具箱,这些工具可以帮助你快速完成工作。 2、智能助手:它不仅仅是工具,还像一个智能助手,能够理解你的需求,并提供帮助。 3、快速构建:如果你需要快速搭建一个自动回复邮件的系统,或者一个数据分析的小工具,Dify可以帮助你迅速实现。
Dify Orchestration Studio:这是一个可视化编排生成式 AI 应用的专业工作站,提供了一个集成的环境,使开发者能够更加高效地构建和管理他们的 AI 应用。 通过这些技术架构的组成部分,Dify.AI 为开发者提供了一个全面、灵活且易于使用的平台,以支持生成式 AI 应用的快速开发和部署。
第一步: 部署 Dify 应用平台 能正常SSH远程连接到Ubuntu 22.04系统,并提前安装好 docker 及 docker compose 工具 Dify 应用平台会占用 80 / 443 端口,请确保端口未被占用 下载Dify 项目 通过git 在Dify 的官方 github 仓库下载 Dify 项目 gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git ...
访问Dify 最后,访问 http://localhost/install 以使用已部署的 Dify。 1 创建知识库 在Dify 主导航栏中点击知识库,在该页面你可以看到已有的知识库。你可以点击创建知识库进入创建向导: 如果你已经准备好了文件,可以从上传文件开始; 如果你还没有准备好文档,可以先创建一个空数据集; ...
dify循环对话流程 Dify循环对话流程是一种高效交互流程机制。 它旨在实现智能且流畅的对话交互体验。起始阶段需精准识别用户输入意图。依据意图进行相应知识库的快速检索。检索结果要经过严格的相关性筛选。系统会对筛选内容做深度语义分析。结合上下文信息理解对话完整含义。利用构建回复内容。回复构建中注重语法和用词准确...
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、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表: 1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。 https://github.com/langgenius/dify/assets/132309...