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Dify.ai：部署自己的 AI 应用、知识库机器人，简单易用
Dify.ai：部署自己的 AI 应用、知识库机器人，简单易用 今天，来分享下 Dify.AI 这个产品，一句话介绍：可供普通人简单易用的部署生成出一个 AI 应用。这是一种使用人工智能技术来帮助团队开发和运营 AI 应用的工具。 什么是 Dify.ai Dify.ai 是一个易于使用的 LLMOps 平台，旨在帮助更多的人创建可持续的、AI 原生的应用。通过对各种应用类型的可视化编排，Di
深入解析五大 LLM 可视化工具：Langflow、Flowise、Dify、AutoGPT UI 和 AgentGPT
近年来，大语言模型（LLM）技术的迅猛发展推动了智能代理（Agent）应用的广泛应用。从任务自动化到智能对话系统，LLM 代理可以极大简化复杂任务的执行。为了帮助开发者更快地构建和部署这些智能代理，多个开源工具应运而生，尤其是那些提供可视化界面的工具，让开发者通过简单的图形界面设计、调试和管理智能代理。 本文将详细介绍五款热门的 LLM 可视化工具，分别是 Langflow、Flowise、Di
Linux系统本地化部署Dify并安装Ollama运行llava大语言模型详细教程
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:kwan 的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航 檀越剑指大厂系列:全面总结 java 核心技术,jvm,并发编程 redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,M
有手就会之使用Dify构建RAG聊天应用(基于私有知识库和搜索引擎)
之前我的文章里写的是通过langchain来构建RAG应用，对于很多人来说。langchain作为一个框架上手难度大，代码不够直观。但是通过dify你将学会可视化搭建工作流。 什么是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，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
使用Python写一个适用于Dify和FastGPT的JsonPath插件
编写适用于 Dify 和 FastGPT 的 JsonPath 插件 在本文中，我将分享如何编写一个适用于 AI应用平台的 JsonPath 插件，该插件能够处理 JSON 数据的路径查询、正则表达式提取，以及 JavaScript 沙盒执行功能。这个插件的主要目的是让用户能够通过简单的 HTTP 请求，对 JSON 数据进行高效、灵活的查询和处理。接下来，我们将详细介绍如何实现这个插件的功能。
LLM大模型部署全攻略：Ollama、OpenLLM、LocalAI与Dify助力高效应用开发
LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发 1. Ollama 部署的本地模型(🔺) Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：ollama.com/ 以下是其主要特点和功能概述： 简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docke
【业余玩儿AI】【文档问答】实操记录0825 - 本地Dify知识库Demo
电梯 前文回顾准备: 模型启动Dify配置模型准备知识库搭建Dify知识库问答小体会 前文回顾 这里书接上文,上文说到:经过一番折腾本地部署的Dify链接上了Ollama,准备开始在Dify上实现文档问答. 继续记录本地Dify文档问答的过程.很多小坑和试错不经意间就过去了,文章里面只能记录最必要的信息,所谓理论联系实际,实践出真知,有需要的需要自己动手搓一遍. 准备: 模型
从零开始Dify本地部署|Windows
参考官方文档部署 Dify本地源码启动 windows最好结合WSL使用，懒得配置WSL，就是硬肝！ 1.Clone Dify 代码 先找到项目GitHub 开源链接clone 下来，使用docker部署运行（Windows配置docker环境这里不赘述） git clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify/dockerc
Mac 本地启动 Dify
本地启动 dify 拉取 dify 文件 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 启动底层服务 cd dify/dockerdocker-compose -f docker-compose.middleware.yaml -p dify up -d 启动后端 API 安装 poetry brew install poet
本地快速部署大语言模型开发平台Dify并实现远程访问保姆级教程
文章目录 前言1. Docker部署Dify2. 本地访问Dify3. Ubuntu安装Cpolar4. 配置公网地址5. 远程访问6. 固定Cpolar公网地址7. 固定地址访问 前言 本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统使用Docker快速部署大语言模型应用开发平台Dify,并结合cpolar内网穿透工具实现公网环境远程访问本地Dify服务！ Dify 是一款开
Linux系统安装Dify结合内网穿透实现远程访问本地LLM开发平台
文章目录 前言1. Docker部署Dify2. 本地访问Dify3. Ubuntu安装Cpolar4. 配置公网地址5. 远程访问6. 固定Cpolar公网地址7. 固定地址访问 前言 本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统使用Docker快速部署大语言模型应用开发平台Dify,并结合cpolar内网穿透工具实现公网环境远程访问本地Dify服务！ Dify 是一款开
【AI实践】Dify开发应用和对接微信
自定义应用 创建应用有2种， 从应用模板创建 空白应用，也就是自定义应用 选择翻译助手 Translation assistant模板创建一个应用 自定义应用，创建一个child_accompany_bot自定的应用，用来支持家长，如何解决低龄儿童的生活、学习问题的chatbot。 选择【发布】-【运行】，则进入发布页面进行对话
【AI实践】Dify调用本地和在线模型服务
背景 Ollama可以本地部署模型，如何集成私有数据、如何外部应用程序对接，因此需要有一个应用开发框架 Dify功能介绍 欢迎使用 Dify | 中文 | Dify 下文将把dify部署在PC上，windows环境； 安装部署 安装dify及docker jacob@Jacobs-NUC:/mnt/d/wsl$ git clone https://github.com
文擎毕昇和Dify：大模型开发平台模式对比
大模型相关目录 大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步，扬帆起航。 大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor
【机器学习】新网络环境docker实战：AI智能体平台DIFY部署与升级
目录 一、引言 二、Dify在dockerhub被禁用后，如何部署、升级 2.1 网络及硬件条件 2.2 docker部署、升级方案 三、总结 一、引言 关于dify，之前力推过，大家可以跳转 AI智能体研发之路-工程篇（二）：Dify智能体开发平台一键部署了解，今天主要以dify为例，分享一下当dockerhub镜像库被禁之后，如何部署和使用dockerhub上的i
Dify的Agent和DSPy：让AI更懂你
引言 在人工智能的世界里，大型语言模型（LLM）正变得越来越聪明，但要让它们真正为我们工作，我们还需要一些助手。Dify的Agent和DSPy就是这样的助手，它们帮助AI更懂我们的需求。今天，我们就用简单的语言来聊聊这两个概念。 Dify的Agent：AI的智能助手 想象一下，你有了一个超级助手，它可以帮你规划任务、查找信息、甚至设计logo。Dify的Agent就是这样的存在。它使用AI的
基于Dify的QA数据集构建（附代码）
大模型相关目录 大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容 从0起步，扬帆起航。 大模型应用向开发路径：AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factor
Dify数据库结构导出到PowerDesigner
即刻关注，获取更多 关注公众号 N学无止界 获取更多 Dify数据库结构导出到PowerDesigner Dify简介 Dify简介 欢迎使用 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，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
fastgpt、dify功能分析比较
目录 前言 一、dify、fastgpt是什么？ 二、同场pk 1.大模型接入 2.chat（最简应用） 3.发布应用 4.知识库 5.workflow 6.其他 三、一些point记录 总结 前言 现在都开始AI应用开发，何谓AI应用，起码要和AI大模型结合，应用表现形式多是对话类，当然也可以是后台调用openapi的生成式。最典型的AI应用即最早一批的chat类应
Dify开源大语言模型(LLM) 应用开发平台如何使用Docker部署与远程访问
文章目录 1. Docker部署Dify2. 本地访问Dify3. Ubuntu安装Cpolar4. 配置公网地址5. 远程访问6. 固定Cpolar公网地址7. 固定地址访问 本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统以Docker的方式快速部署Dify,并结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地Dify！ Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平
Dify学习笔记-工具（七）
1、工具 工具定义 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。 你可以直接使用 Dify 生态提供的第一方内置工具，或者轻松导入自定义的 API 工具（目前支持 OpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范）。 工具的作用： 工具使用户可以在 D
Dify学习笔记-应用发布（四）
1、发布为公开 Web 站点 使用 Dify 创建 AI 应用的一个好处在于，你可以在几分钟内就发布一个可供用户使用的 Web 应用，该应用将根据你的 Prompt 编排工作。 如果你使用的是自部署的开源版，该应用将运行在你的服务器上 如果你使用的是云服务，该应用将托管至 Udify.app 1.1、发布 AI 站点 在应用概览页中，你可以找到关于AI 站点（WebApp）的卡片。只需开启
Dify学习笔记-基础介绍（一）
1、简介 Dify AI是一款强大的LLMOps（Language Model Operations）平台，专为用户提供便捷的人工智能应用程序开发体验。 该平台支持GPT系列模型和其他模型，适用于各种团队，无论是用于内部还是外部的AI应用程序开发。 它结合了后端即服务和LLMOps的概念，使开发人员能够快速构建生产级生成AI应用程序。即使是非技术人员也可以参与人工智能应用的定义和数据操作。 通过
Dify学习笔记-入门学习（二）
1、官方文档链接 https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/readme 2、 Dify基础介绍 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，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
#LLMOps##AIGC# Dify_构建本地知识库问答应用-生成Al应用的创新引擎 用于构建助手API和GPT的开源开发平台
github： https://github.com/langgenius/dify/blob/main/README_CN.md 介绍文档：https://docs.dify.ai/getting-started/readme Dify 介绍 Dify 笔记 Dify 是什么？ 开源的大语言模型（LLM）应用开发平台融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps