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Dify ai

Dify ai,LLMOps平台,提供AI 聊天机器人,代码转换器,SQL 生成器,新闻内容编写,创意脚本等

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Dify ai官网,LLMOps平台,提供AI 聊天机器人,代码转换器,SQL 生成器,新闻内容编写,创意脚本等

什么是Dify ai?

Dify 是一个易于使用的 LLMOps 平台,提供了多种应用程序类型和模板,包括 AI 聊天机器人、代码转换器、SQL 生成器、新闻内容编写、创意脚本等。团队使用 Dify,可以基于 GPT-4 等模型快速「开发+部署」 AI 应用程序并进行可视化操作,还可以将程序对外进行发布。Dify 这个名字来源于 Define 和 Modify 这两个词,Dify 可以理解为 Do it for you,代表了帮助开发人员不断改进其 AI 应用程序的愿景。

Dify ai官网: https://dify.ai

Dify ai githhub: https://github.com/langgenius/dify

帮助文档: https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted

Dify ai

什么是 LLMOps?

LLMOps(Large Language Model Operations)是一个涵盖了大型语言模型(如GPT系列)开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
下表说明了使用 Dify 前后开发 AI 应用的各环节差异:
步骤
未使用 LLMOps 平台
使用 Dify LLMOps 平台
时间差异
开发应用前&后端
集成和封装 LLM 能力,花费较多时间开发前端应用
直接使用 Dify 的后端服务,可基于 WebApp 脚手架开发
-80%
Prompt Engineering
仅能通过调用 API 或 Playground 进行
结合用户输入数据所见即所得完成调试
-25%
数据准备与嵌入
编写代码实现长文本数据处理、嵌入
在平台上传文本或绑定数据源即可

Dify ai

-80%
应用日志与分析
编写代码记录日志,访问数据库查看
平台提供实时日志与分析
-70%
数据分析与微调
技术人员进行数据管理和创建微调队列
非技术人员可协同,可视化模型调整
-60%
AI 插件开发与集成
编写代码创建、集成 AI 插件
平台提供可视化工具创建、集成插件能力
-50%
在使用 LLMOps 平台如 Dify 之前,基于 LLM 开发应用的过程可能会非常繁琐和耗时。开发者需要自行处理各个阶段的任务,这可能导致效率低下、难以扩展和安全性问题。以下是使用 LLMOps 平台前的开发过程:
数据准备:手动收集和预处理数据,可能涉及到复杂的数据清洗和标注工作,需要编写较多代码。
Prompt Engineering:开发者只能通过调用 API 或 Playground 进行 Prompt 编写和调试,缺乏实时反馈和可视化调试。
嵌入和上下文管理:手动处理长上下文的嵌入和存储,难以优化和扩展,需要不少编程工作,熟悉模型嵌入和向量数据库等技术。

Dify ai

Dify ai使用教程

应用监控与维护:手动收集和分析性能数据,可能无法实时发现和处理问题,甚至可能没有日志记录。
模型微调:自行处理微调数据准备和训练过程,可能导致效率低下,需要编写更多代码。
系统和运营:需要技术人员参与或花费成本开发管理后台,增加开发和维护成本,缺乏多人协同和对非技术人员的友好支持。
引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后,基于 LLM 开发应用的过程将变得更加高效、可扩展和安全。以下是使用 Dify 进行 LLM 应用开发的优势:
数据准备:平台提供数据收集和预处理工具,简化了数据清洗和标注的工作,最小化甚至消除了编码工作。
Prompt Engineering:所见即所得的 Prompt 编辑和调试,可根据用户输入的数据进行实时优化和调整。
嵌入和上下文管理:自动处理长上下文的嵌入、存储和管理,提高效率和扩展性,无需编写大量代码。
应用监控与维护:实时监控性能数据,快速发现和处理问题,确保应用程序的稳定运行,提供完整的日志记录。
模型微调:平台提供一键微调功能,基于过去已标注的真实使用数据进行训练,提高模型性能,减少编程工作。
系统和运营:易用的界面,非技术人员也可参与,支持多人协同,降低开发和维护成本。与传统开发方式相比,Dify 提供了更加透明和易于监控的应用管理,让团队成员更好地了解应用的运行情况。
另外,Dify 将提供 AI 插件开发和集成的功能,使得开发者可以轻松地为各种应用创建和部署基于 LLM 的插件,进一步提升了开发效率和应用的价值。

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)。
如果你对诸如 GPT-4 之类的 LLM 技术高速发展感到惊奇和兴奋,迫不及待的想用它做点什么有用的东西!可你的头脑里又有一切令人困惑的问题:
  • 我该如何“训练”一个基于我的内容的模型?
  • 怎么让 AI 知道 2021 年以后的事情?
  • 如何避免让 AI 跟用户胡说八道?
  • 微调(Fine-tuning)和嵌入(Embedding)是什么意思?
那么,Dify 正好能满足你的需要。
Dify 的目标是让开发者(甚至非开发者)可以快速基于大型语言模型搭建出有用的东西,并确保它是可视化、可运营、可改进的。
我们塑造了工具,然后工具塑造了我们。——马歇尔·麦克卢汉(Marshall McLuhan)
你可以使用 Dify 快速搭建一个 Web App,其生成的前端代码可以托管在 Dify 上。如果你想基于这个 Web App 进一步开发,你可以从 GitHub 中得到这些 Template,部署到任何地方(例如 Vercel 或你的服务器)。或者,你也可以基于 WebAPI 开发你自己的 Web 前端、移动 App…总之,为你省下了后端开发的工作。
不止于此,Dify 的核心理念是在一个可视化的界面中创建、配置、改进你的应用。基于 LLM 的应用开发有一个持续改进的生命周期,你可能需要基于自己的内容让 AI 给予正确的回答,或是想提升 AI 的准确性和叙述风格,甚至让它去 YouTube 上下载一个字幕作为上下文。
这当中将会有些逻辑设计、上下文增强、数据准备等需要花些功夫的事情,如果没有工具你可能会寸步难行…我们称这个过程为 LLMOps
下一步行动
  • 看看这些由 Dify 创建的应用
  • 在云端版中快速创建应用
  • 安装 Dify 到你的服务器
可能只有少数公司有预算来构建和管理像 GPT-3 这样的大型语言模型 (LLM),但是将会有许多价值超过 10 亿美元的“第二层”公司建立起来下一个十年。 ——Sam Altman
正如 LLM 技术的快速发展一样,Dify 还是一个正在不断进步的产品,这份文档的内容和产品可能会有些出入。你可以在 GitHub 或 Discord 上与我们分享想法。
Q&A
Q: 我能用 Dify 做什么?
A: Dify 是一个简单且能力丰富的自然语言编程工具。你可以用它搭建商用级应用,个人助理。如果你想自己开发应用,Dify 也能为你省下接入 OpenAI 的后端工作,但使用我们逐步提供高的可视化运营能力,你可以持续的改进和训练你的 GPT 模型。
Q: 如何使用 Dify 训练自己的模型?
A: 一个有价值的应用由 Prompt Engineering、上下文增强和 Fine-tune 三个环节组成。我们创造了一种 Prompt 结合编程语言的 Hybrid 编程方式(类似一个模版引擎),你可以轻松的完成长文本嵌入,或抓取用户输入的一个 Youtube 视频的字幕——这些都将作为上下文提交给 LLMs 进行计算。我们十分注重应用的可运营性,你的用户在使用 App 期间产生的数据,可进行分析、标记和持续训练。以上环节如果没有好的工具支持,可能会消耗你大量的时间。
Q: 如果要创建一个自己的应用,我需要准备什么?
A: 你选择一个诸如 OpenAI 的模型供应商,我们的云端版内置了 GPT-4 的试用模型,你可以填入自己的 API Key。随后你就可以创建一个应用,基于 Prompt 或自己的上下文。
Q: Dify 搭建的应用能够保持会话吗?
A: 可以,如果你创建了对话型应用,它内置了会话保存的能力,在生成的 WebApp 和 API 中都支持。
Q: LLMOps 和 MLOps 有什么区别?
A: 过去的 MLOps 是让开发者从零开始训练模型,而 LLMOps 基于诸如 GPT-4 这样的强大模型之上开发 AI 原生应用,你可以查阅这篇文章
Q: 提供哪些界面语言?
A: 现已支持英文与中文,你可以为我们贡献语言包。
Q: LangGenius 是什么?
A: LangGenius 是 Dify 正式发布前的产品名称,我们还在更新所有的文档。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)。

安装

系统要求
在安装 Dify 之前,请确保您的机器满足以下最低系统要求:
  • CPU >= 1 Core
  • RAM >= 4GB
快速启动
启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 docker-compose.yml 文件。在运行安装命令之前,请确保您的机器上安装了 DockerDocker Compose
cd docker
docker-compose up -d
运行后,可以在浏览器上访问 http://localhost/install 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。
配置
需要自定义配置,请参考我们的 docker-compose.yml 文件中的注释,并手动设置环境配置,修改完毕后,请再次执行 docker-compose up -d
FAQ
  • 启动后页面一直在 loading,查看请求提示 CORS 错误。
    这可能是由于切换了域名/网址,导致前端和服务端跨域,请将 docker-compose.yml 中所有的以下配置项改为新的域名:
  • CONSOLE_URL:控制台域名,如:http://localhost:8080
  • API_URL:Service API 域名
  • APP_URL:Web APP 域名
  • 安装时后无法登录,登录成功,但后续接口均提示 401。
    可能由于跨域导致 cookie 策略失效,可以按照以下策略配置:
  • 默认策略
    适用于本地调试用,支持 HTTP/HTTPS 协议,但需要保证前端页面和接口同域。
    WEB_API_CORS_ALLOW_ORIGINS: ‘*’
    CONSOLE_CORS_ALLOW_ORIGINS: ‘*’
    COOKIE_HTTPONLY: ‘true’
    COOKIE_SAMESITE: ‘Lax’
    COOKIE_SECURE: ‘false’
  • 跨域策略(请勿应在生产)
    由于 SameSite=None 必须配合 Secure=true,因此服务端必须为 https 协议才能实现跨域访问,可以用在服务端在远程并且提供 https 协议支持,或者本地单独启动服务端和前端项目(localhost,但不同端口,实测可用,虽然提示 warning)。
    WEB_API_CORS_ALLOW_ORIGINS: ‘https://your-domain-for-web-app’
    CONSOLE_CORS_ALLOW_ORIGINS: ‘https://your-domain-for-console’
    COOKIE_HTTPONLY: ‘true’
    COOKIE_SAMESITE: ‘None’
    COOKIE_SECURE: ‘true’
  • 生产策略
    由于部分第三方集成需要支持回调并带着 cookie 信息,因此不能使用最高的 Strict 策略,因此需要严格限制 CORS 域名,以及设置 cookie 策略为 SameSite=Lax Secure=true。
    WEB_API_CORS_ALLOW_ORIGINS: ‘https://your-domain-for-web-app’
    CONSOLE_CORS_ALLOW_ORIGINS: ‘https://your-domain-for-console’
    COOKIE_HTTPONLY: ‘true’
    COOKIE_SAMESITE: ‘Lax’
    COOKIE_SECURE: ‘true’
  • 如何在国内环境中使用 OpenAI 代理服务器进行访问
    可以在 docker-compose.yaml 中的 api 和 worker 服务加一条 environments 记录
    OPENAI_API_BASE: ‘https://<your-openai-mirror-domain>/v1’
贡献代码
为了确保正确审查,所有代码贡献 – 包括来自具有直接提交更改权限的贡献者 – 都必须提交 PR 请求并在合并分支之前得到核心开发人员的批准。
我们欢迎所有人提交 PR!如果您愿意提供帮助,可以在 贡献指南 中了解有关如何为项目做出贡献的更多信息。

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关于Dify ai特别声明

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