第一张图: 360联合诸多模型打败了chat-gpt4。 第二张图: 解决问题的一种模型编排流程: 第三张图: dify的服务部署架构: 前后端分离(react.js + python flask),+ postgres + redis, + 向量数据库(weaviate…
这时候你在原有生态基础上添加Agent,让企业能调用大模型的能力,并且围绕这个能力去构建智能化的工作流,是非常顺理成章的事儿。 二是工具流程。比如dify这种。 dify提供了创建Multi-Agent System需要的两个基础:知识库和工具。其中,工具你可以用现成的,也可以自己创建。在这两个基础上,你再去搭建Chatbot、Agent,...
使用Dify实现多Agent模式系统,类似coze的多agent模式系统 1.1万 4 2:12:23 App Multi-Agent最新开源进展分享 8658 109 3:10 App 2024年5款开源本地知识库全面对比解析:到底哪一款最适合你?深入解析助你选择最佳方案!大模型入门,大模型教程 7668 7 20:04 App Dify工作流集成Flux.1 - 黑森林实验室的最强文...
协作(Multiagent Collaboration):不同类型的助理(agent),可以通过协作组成一个团队或一家公司,嗯,不过目前这一步应该还需要一些时间。 这四点,我们又可以形象化的理解为人就是一个智能体(AI agent)。 如上图所示,这个男人叫大壮,他有着LLM的大脑,拥有规划、记忆、工具等使用能力。 AI agent的整体架构如下: 数据...
本文首先结合自己的工作写了一些对Agent AI智能体的见解,接着介绍了Dify框架快捷部署的过程,最后阐述了Dify框架的特点。个人认为Dify的发展会让Agent AI智能体开发提效,涌现更多有趣有价值的AI应用。 最后,写一下我对未来AI智能体发展的看法吧,从流量与用户来看,2000年-2004年,以新浪、搜狐、网易为代表的门户网站...
本文首先结合自己的工作写了一些对Agent AI智能体的见解,接着介绍了Dify框架快捷部署的过程,最后阐述了Dify框架的特点。个人认为Dify的发展会让Agent AI智能体开发提效,涌现更多有趣有价值的AI应用。 最后,写一下我对未来AI智能体发展的看法吧,从流量与用户来看,2000年-2004年,以新浪、搜狐、网易为代表的门户网站...
Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. - langgenius/d
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: 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。
基于 LLMOps 及后端即服务的理念,为企业提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力,致力于打造⼀个开放的 LLM 应⽤开发平台,降低 LLM 应⽤程序的开发和部署复杂性,帮助应⽤开发者更快地搭建和运营⽣产级的⽣成式 AI 应⽤。
平台提供了包括AI工作流,RAG管道,Agent,模型管理等丰富组件,帮助开发者从原型到生产的全过程。 支持多种大语言模型 Dify已支持主流的模型,开发者能够根据自己的需求选择最适合的模型来构建AI应用。 模型编排 真正的价值在于——模型编排(不同的语境下也叫做智能体设计,Agent Design,现在还有一个专门的职业是Agent De...