Dify 是一个用于构建 AI 应用程序的开源平台。Dify融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps理念。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt编排以及应用运营工具，大大降低了AI应用开发的复杂度。

一、Dify

什么是Dify（Define & Modify）？Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署，为开发者提供了一个用户友好的界面和一系列强大的工具，使他们能够快速搭建生产级的AI应用。

Dify通过可视化编排、模块化设计和丰富的功能组件（如RAG、Agent、多模型支持），帮助开发者快速构建生产级AI应用，显著降低技术门槛。

Dify提供四种基于LLM构建的应用程序，可以针对不同的应用场景和需求进行优化和定制。

1. 聊天助手：基于LLM的对话交互（如客服机器人）

2. 文本生成：自动化创作、翻译等任务

3. Agent：任务分解+工具调用（如论文查询、数据分析）

4. 工作流：多节点流程编排（如条件分支、API调用）

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二、Dify + RAG

如何将文档上传到Dify知识库构建RAG？将文档上传到Dify知识库的过程涉及多个步骤，从文件选择、预处理、索引模式选择到检索设置，旨在构建一个高效、智能的知识检索系统。

1. 创建知识库：Dify主导航栏中的“知识”，在此页面可以看到已有的知识库。

• 创建新知识库：拖放或选择要上传的文件，支持批量上传，但数量受订阅计划限制。

• 空知识库选项：如果尚未准备文档，可选择创建空知识库。

• 外部数据源：使用外部数据源（如Notion或网站同步）时，知识库类型将固定，建议为每个数据源创建单独知识库。

2. 文本预处理与清理：内容上传到知识库之后，需要进行分块和数据清洗，这个阶段可以理解为内容的预处理和结构化。

• 自动模式：Dify自动分割和清理内容，简化文档准备流程。

• 自定义模式：对于需要更精细控制的情况，可选择自定义模式进行手动调整。

3. 索引模式：根据应用场景选择合适的索引模式，如高质量模式、经济模式或问答模式。

• 高质量模式：利用Embedding模型将文本转换为数值向量，支持向量检索、全文检索和混合检索。

• 经济模式：采用离线向量引擎和关键字索引，虽然准确率有所降低，但省去了额外的 token 消耗和相关成本。

• 问答模式：系统会进行文本分词，并通过摘要的方式，为每段生成QA问答对。

4. 检索设置：

（1）在高质量索引模式下，Dify 提供三种检索设置：向量搜索、全文搜索、混合搜索

• 向量搜索：将查询向量化，计算与知识库中文本向量的距离，识别最接近的文本块。

• 全文搜索：基于关键字匹配进行搜索。

• 混合搜索：结合向量搜索和全文搜索的优势。

• Rerank模型：对检索结果进行语义重排序，优化排序结果。

（2）在经济索引模式下，Dify 提供单一检索设置：倒排索引和TopK

• 倒排索引：一种为快速检索文档中的关键字而设计的索引结构。

• TopK和分数阈值：设置检索结果的数量和相似度阈值。

三、Dify + Agent

如何在Dify平台搭建Agent？在Dify平台上，通过选择模型、编写提示、添加工具与知识库、配置推理模式及对话开启器，最后进行调试预览并发布为Webapp，实现Agent的创建与部署。

1. 探索与集成应用模板

Dify平台提供了丰富的“探索”（Explore）部分，其中包含多个代理助理的应用模板。用户可以直接将这些模板集成到自己的工作区中，快速开始使用。同时还允许用户创建自定义代理助理，以满足特定的个人或组织需求。

2. 选择推理模型

代理助理的任务完成能力很大程度上取决于所选LLM模型的推理能力。建议使用如GPT-4等更强大的模型系列，以获得更稳定、更精确的任务完成结果。

3. 编写提示与设置流程

在“说明”（Instructions）部分，用户可以详细编写代理助理的任务目标、工作流程、所需资源和限制条件等提示信息。这些信息将帮助代理助理更好地理解并执行任务。

4. 添加工具与知识库

• 工具集成：在“工具”（Tools）部分，用户可以添加各种内置或自定义工具，以增强代理助理的功能。这些工具可以包括互联网搜索、科学计算、图像创建等，帮助代理助理与现实世界进行更丰富的交互。

• 知识库：在“上下文”（Context）部分，用户可以整合知识库工具，为代理助理提供外部背景知识和信息检索能力。

5. 推理模式设置

Dify支持两种推理模式：Function Calling和ReAct。

• Function Calling：对于支持该模式的模型（如GPT-3.5、GPT-4），建议使用此模式以获得更好更稳定的性能。

• ReAct：对于不支持Function Calling的模型系列，Dify提供了ReAct推理框架作为替代方案，以实现类似的功能。

6. 配置对话开启器

用户可以为代理助理设置对话开场白和初始问题，以便在用户首次与代理助理交互时，展示其可以执行的任务类型和可以提出的问题示例。

7. 调试与预览

在将代理助理发布为应用程序之前，用户可以在Dify平台上进行调试和预览，以评估其完成任务的有效性和准确性。

8. 应用程序发布

一旦代理助理配置完成并经过调试，用户就可以将其发布为Web应用程序（Webapp），供更多人使用。这将使得代理助理的功能和服务能够跨平台、跨设备地提供给更广泛的用户群体。

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二、如何学习大模型 AI ？

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第一阶段（10天）：初阶应用

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*   大模型 AI 能干什么？
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*   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
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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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