一、前言

在数字化转型的浪潮下，企业内部的信息管理面临着很大的挑战。传统的信息管理系统往往存在数据分散、检索效率低下、缺乏智-能化支持等问题。尤其是在面对海量非结构化数据时，企业难以快速提取有价值的信息，导致决策效率低下。

有没有一款软件能够处理这些痛点？今天我们将为大家介绍一款开源工具——Dify，它能够通过整合先进的AI技术和本地知识库管理能力，帮助企业实现高-效的内部信息管理。

二、介绍

Dify 是一个开源的 LLM（大语言模型）应用开发平台，旨在帮助企业快速构建和部署基于AI的应用程序。它通过直观的界面和强大的功能组合（如智-能 AI 工作流、RAG（检索增强生成）管道、模型管理等），帮助企业从原型开发快速过渡到产品上线。

Dify 的核心目标是为企业提供一个灵活、可扩展的平台，使其能够轻松整合内部知识库，并通过 AI 技术提升信息管理效率。

三、特点

1、功能丰富

• AI 工作流：支持自定义 AI 工作流，实现复杂任务的自动化。

• RAG 管道：通过检索增强生成技术（RAG），提升文档检索和问答的准确性。

• 模型管理：支持多种主流 LLM 模型的集成与管理。

• 可观测性：提供丰富的日志和监控功能，便于排查问题和优化性能。

2、 灵活扩展

Dify 提供了高度可定制化的接口和插件机制，企业可以根据自身需求灵活扩展功能。

3、 安-全可靠

支持本地部署和私有化管理，确保企业数据的安-全性和隐私性。

4、 高-效便捷

通过 Docker 化部署和简单易用的界面，企业可以快速上手并投入使用。

四、技术架构

Dify 的技术架构分为以下几个层次：

1. 模型层
   支持多种主流 LLM 模型（如 Ollama、Deepseek 等），并通过 API 接口实现模型的调用和管理。

2. 数据处理层
   提供文档解析、向量化、存储等功能，支持 RAG 管道的高-效运行。

3. 应用层
   包括 AI 工作流引擎、任务调度系统等模块，负责业务逻辑的处理和执行。

4. 管理层
   提供模型管理、用户权限控制、日志监控等功能，确保系统的稳定运行。

五、部署方式

1、环境要求

• CPU: >= 2 Core

• RAM: >= 4 GiB

• 存储空间: 根据数据量大小调整

2、快速部署指南

1、 安装 Docker 和 Docker Desktop

在 Windows 环境下，我们需要使用 Docker Desktop 来运行容器化应用。以下是安装步骤：

1、 下载 Docker Desktop：

• 访问 Docker 网站 。

• 下载适用于 Windows 的 Docker Desktop 安装包。

2、 安装 Docker Desktop：

• 双击下载的安装包，按照提示完成安装。

• 启动 Docker Desktop，确保鲸鱼图标出现在任务栏通知区域（表示 Docker 服务已启动）。

下载后，按照next，直接安装即可。

2、 下载 Dify 代码

git clone https://github.com/langgenius/dify.git    
cd dify/docker  

3、 配置环境变量

copy .env.example  .env  

4、 启动服务

docker compose up -d  

5、 访问 Dify 仪表盘

在浏览器中访问 http://localhost/install，按照提示完成初始化配置。

六、开源协议

Dify 是一个完全开源的项目，遵循 Apache License 2.0 协议。

1、 搭建本地知识库

通过 Dify 的 RAG 管道功能，企业可以快速搭建本地知识库。

以下是简单的操作步骤：

a. 上传文档

在 Dify 仪表盘中选择“文档管理”模块，上传需要处理的文档（支持 PDF、Word、Excel 等格式）。

b. 配置 RAG 管道

进入“RAG 管道”页面，选择合适的模型（如 Deepseek 或 Ollama），并配置相关参数。

c. 启动检索服务

完成配置后，启动 RAG 管道服务。此时，系统会自动对上传的文档进行解析和向量化处理。

d. 测试问答功能

在 Dify 的测试界面中输入问题，系统会基于本地知识库返回准确的答案。

2、 模型管理

Dify 支持多种主流 LLM 模型的集成与管理。

以下是添加新模型的步骤：

a. 下载模型文件

从模型提供商处获取模型文件（如 Ollama 上面搜想要的模型）。

我这里选择的是：nomic-embed-text 。

可以通过命令:ollama pull nomic-embed-text 拉取。

b. 上传模型

在 Dify 仪表盘中选择“模型管理”模块，上传下载好的模型文件。

c. 配置模型参数

根据模型特性配置相应的参数（如温度、 token 数等）。

d. 启用模型

保存配置后，启用该模型即可在应用中使用。

七、结语

通过 Dify，企业可以快速搭建本地知识库，并借助先进的 AI 技术提升内部信息管理效率。无论是文档检索、问答系统还是自动化工作流，Dify 都能提供强有力的支持。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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