一、Dify介绍

生成式 AI 应用创新引擎，开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用，比 LangChain 更易用。

一个平台，接入全球大型语言模型。不同应用场景，自由体验、无缝切换，实现业务层和模型层解耦。

1.1 Dify AI架构

（1）整体架构设计

该架构采用分层设计,自上而下可分为四层:

• 数据层：
  包含Dataset(数据集)和Prompts(提示词)两个输入源,通过ETL进行数据处理,并由RAG Pipeline实现知识检索增强。

• 开发层：
  提供Prompts IDE和Agent DSL两大开发工具,前者用于提示词的编写和管理,后者用于构建智能代理。

• 编排层：
  以Orchestration Studio为核心,负责协调各个组件的运行,并通过Moderation System(审核系统)和Cache System(缓存系统)保障应用质量。

• 基础层：
  包括Storage(存储系统)和LLMs(语言模型)两大基础设施,为上层提供支撑。

（2）核心组件功能

• Dataset ETL
  负责数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load),确保数据质量。

• Dify RAG Pipeline
  实现检索增强生成,提高模型回答的准确性和可靠性。

• Dify Prompts IDE
  提供提示词的编写、测试和版本管理功能。

• Dify Agent DSL
  支持智能代理的开发,实现感知、规划和行动等能力。

• Plugins Toolbox
  提供丰富的插件工具箱,支持工作流程、社区集成等功能。

• Dify LLMOps
  提供模型运维能力,包括监控、注释和生命周期管理。

1.2 开箱即用，为快速增长而设计

Dify 为开发者提供了健全的应用模版和编排框架，你可以基于它们快速构建大型语言模型驱动的生成式 AI 应用，将创意变为现实，也可以随时按需无缝扩展，驱动业务增长。

（1）特定领域的聊天机器人和 AI 助理

通过可视化的提示词编排和数据集嵌入，零代码即可快速构建对话机器人或 AI 助理，并可持续优化对话策略，革新人机交互体验。

（2）不限的长度创意文档生成

既可以基于知识库和风格要求，自动组织语言，生成逻辑清晰、结构完整的工作文档。 也可以自动解析工作文档，对无限长度的文档进行提取、总结和重构。

（3）插件市场

v1.0.0版本中，更新了插件市场。虽然 Dify 平台已内置多个由官方维护与社区贡献着开发的工具，但在此模式下，现有的工具难以全面覆盖各类细分场景的需求，而新工具从开发到嵌入 Dify 平台又需要较长周期。因此，官方决定开放生态，让每位开发者都能够轻松地打造属于自己的工具，使用第三方模型与工具帮助开发者显著提升应用能力。

二、部署

我自己部署的话是利用window桌面的docker容器化。

1. git下载Dify源代码

git上的clone稳定的版本。

git clone -b 0.15.1 https://github.com/langgenius/dify.git   

2. 启动Dify

cd dify/docker
docker compose up -d

3. 访问Dify

访问 Dify在浏览器中输入 http://localhost
访问 Dify。

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三、如何系统学习掌握AI大模型？

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