LLMs之Dify：Dify的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略_dify ai安装windows

LLMs之Dify：Dify的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略

目录

Dify的简介

1、核心功能列表

2、特性比较

Dify的安装和使用方法

1、Dify的安装和启动

安装Docker和Docker Compose，参考A3、Windows11系统安装→交互式安装即可，一次性安装Docker和Docker Compose

2、使用Dify：

T1、云端

T2、自托管Dify社区版：

T3、面向企业/组织的Dify：

Dify的案例应用

LLMs之RAG：基于Ollama后端框架(配置phi3/LLaMA-3模型)结合Dify前端框架(设置知识库文件+向量化存储+应用发布)创建包括实现本地知识库问答/翻译助手等多个应用

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Dify的简介

2023年5月，Dify正式发布，这是一个开源的LLM应用程序开发平台。它直观的界面结合了人工智能工作流程、RAG管道、代理能力、模型管理、可观察性特性等等，让您能够快速从原型到生产。

GitHub地址：https://github.com/langgenius/dify

1、核心功能列表

>> 工作流：在可视化画布上构建和测试强大的人工智能工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。

>> 全面的模型支持：与数百个专有/开源LLM（Language Model）以及数十个推理提供商和自托管解决方案实现无缝集成，涵盖了GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAI API兼容的模型。支持的模型提供商完整列表可以在这里找到。

>> 提示IDE：为制作提示、比较模型性能以及为基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）提供直观的界面。

>> RAG管道：广泛的RAG功能，涵盖了从文档摄取到检索的所有内容，支持从PDF、PPT等常见文档格式中提取文本。

>> 代理能力：您可以基于LLM函数调用或ReAct定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify提供了50多个用于AI代理的内置工具，如Google搜索、DELL·E、稳定扩散和WolframAlpha。

>> LLMOps：随着时间的推移监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和注释持续改进提示、数据集和模型。

>> 作为后端服务：Dify的所有功能都配备了相应的API，因此您可以轻松地将Dify集成到自己的业务逻辑中。

2、特性比较

Dify的安装和使用方法

1、Dify的安装和启动

安装Docker和Docker Compose，参考A3、Windows11系统安装→交互式安装即可，一次性安装Docker和Docker Compose

Docker：Docker的简介、安装、使用方法之详细攻略_docker 知乎-CSDN博客

2、使用Dify：

T1、云端

我们为任何人提供了一个无需设置即可尝试的Dify云服务。它提供了自部署版本的所有功能，并包括沙箱计划中的200次免费GPT-4调用。

T2、自托管Dify社区版：

使用这个入门指南快速在您的环境中运行Dify。使用我们的文档以获取进一步的参考和更详细的说明。

T3、面向企业/组织的Dify：

我们提供额外的面向企业的功能。与我们安排会议或发送电子邮件讨论企业需求。

对于使用AWS的初创企业和小型企业，请查看AWS Marketplace上的Dify Premium，并使用一键部署到您自己的AWS VPC。这是一个价格实惠的AMI套餐，可选择使用自定义标志和品牌创建应用程序。

Dify的案例应用

持续更新中……

LLMs之RAG：基于Ollama后端框架(配置phi3/LLaMA-3模型)结合Dify前端框架(设置知识库文件+向量化存储+应用发布)创建包括实现本地知识库问答/翻译助手等多个应用

https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/138514081