aaaaaaaDify 是一个专为构建AI应用程序而设计的开源平台，它结合了后端即服务（Backend as a Service, BaaS）的概念与LLMOps的理念。该平台支持多种大型语言模型，包括但不限于Claude3和OpenAI的产品，并且通过与多个模型供应商合作，确保开发者能够根据其具体需求选择最合适的语言模型。

主要特性

  • 多模型支持：兼容市场上主流的大规模语言模型。

  • 数据集管理：提供强大的数据集管理工具，帮助用户高效地处理训练数据。

  • 可视化Prompt编排：允许非专业用户也能轻松创建复杂的交互逻辑。

  • 应用运营工具：集成了一系列辅助工具以简化AI应用的部署、监控及维护过程。 综上所述，Dify致力于降低AI应用开发门槛，让更多的企业和个人可以便捷地利用先进的人工智能技术来实现创新。

    aaaaaaaDify（Define & Modify）简介 aaaaaaa Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，其主要目标在于简化并加速生成式人工智能应用的创建与部署过程。该平台巧妙地整合了后端即服务（Backend as a Service, BaaS）的概念以及LLMOps的最佳实践。 aaaaaaa

  • 核心特点：

  • 用户友好界面： 提供直观易用的操作界面，降低使用门槛。

  • 强大工具集： 内置一系列功能强大的工具，支持快速原型设计到成品上线。

  • 促进创新： 通过简化复杂度来鼓励更多的开发者参与到AI应用的创新当中。 aaaaaaa

  • 适用对象： 面向希望构建生产级别AI解决方案的开发者们，无论是在初创公司还是大型企业中工作的专业人士都能从中受益。 aaaaaaa 总之，Dify 构建了一个从定义需求到修改完善的一站式服务平台，极大地提高了开发效率，使得即便是非专业人员也能够轻松上手进行高级别的AI项目开发。

    Dify是一个低代码/无代码开发平台，它允许开发者通过可视化的方式轻松定义Prompt、上下文和插件等，无需深入底层技术细节。Dify采用模块化设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。此外，Dify还提供了丰富的功能组件，包括AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理等，帮助开发者从原型到生产的全过程。最后，Dify已支持主流的模型，开发者能够根据自己的需求选择最适合的模型来构建AI应用。

Dify

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。

Dify 功能概述

1. 聽力助手（Chat Assistant）

  • 基于大型语言模型（LLM）的聊天助手，能够通过自然语言与用户交互。

  • 理解并响应用户的提问、请求或命令，提供相关答案或执行相应操作。

2. 文本生成（Text Generation）

  • 提供多种文本创作服务，包括但不限于故事撰写、新闻报道、广告文案及诗歌等创意写作。

  • 支持文本分类和翻译等其他文本处理任务。

3. 智能代理（Agent）

  • 具备高级对话能力，能够进行复杂指令的理解。

  • 将任务分解成更小的子任务，并调用适当的工具或API来完成。

  • 集成了推理能力和工具使用能力，以实现更加复杂的自动化任务。

4. 工作流程（Workflow）

  • 用户可自定义一系列的操作步骤和逻辑规则，形成定制化的工作流。

  • LLM将依据设定好的工作流来执行特定的任务序列。

  • 提供了高度灵活性，使得任务可以根据需要被编排和控制。

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. 创建知识库在Dify主导航栏中选择“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模型与经济索引模式介绍

Rerank模型

Rerank模型是一种用于优化检索结果排序的技术，通过对检索结果进行语义重排序，提高排序的准确性和相关性。

经济索引模式

在经济索引模式下，Dify 提供单一检索设置，包括倒排索引和TopK功能。

倒排索引

倒排索引是一种为快速检索文档中的关键字而设计的索引结构，能够高效地找到包含特定关键字的文档。

TopK和分数阈值

通过设置TopK和分数阈值，可以控制检索结果的数量和相似度阈值，从而得到更精确的检索结果。

在Dify平台上搭建Agent的步骤如下：

  1. 选择模型：首先，你需要选择一个适合你需求的模型。Dify平台提供了多种预训练模型供用户选择，如BERT、Transformer等。
  2. 编写提示：根据你想要实现的功能，编写相应的提示。这些提示将指导模型生成合适的回答。
  3. 添加工具与知识库：为了增强Agent的能力，你可以添加一些外部工具和知识库。例如，你可以集成Google搜索、数据库查询等功能。
  4. 配置推理模式：根据你的需求，选择合适的推理模式。常见的推理模式有基于规则的推理、基于统计的推理等。
  5. 对话开启器：设置对话开启器，以便在特定条件下触发Agent的对话。例如，当用户输入特定的关键词时，Agent会自动回复。
  6. 调试预览：在完成上述步骤后，进行调试预览，确保Agent的表现符合预期。
  7. 发布为Webapp：最后，将你的Agent发布为Web应用，使其可以被其他人访问和使用。 通过以上步骤，你可以在Dify平台上搭建一个功能强大的Agent。
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。

功能调用模式

Function Calling

对于支持该模式的模型（例如GPT-3.5、GPT-4），推荐使用此模式以获得更优的性能和稳定性。

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。

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。

如何学习大模型AI？

随着技术的进步，掌握最新的人工智能（AI）技能对于保持个人的职业竞争力至关重要。特别是在大模型AI领域，那些率先掌握相关知识与技能的人将比后来者占据更有利的位置。这一原则不仅适用于当今的大模型时代，在计算机、互联网以及移动互联网兴起之初也同样适用。

在我过去十余年的职业生涯中，有幸在一线互联网企业工作，并指导了许多同行后辈的成长与发展。基于这些经历，我深刻体会到分享经验和知识的重要性，它可以帮助更多人克服学习过程中的障碍。尽管日常工作繁忙，但我仍致力于整理和分享有价值的资源，希望能够帮助到更多想要深入学习AI大模型的朋友。

为了让更多人能够接触到高质量的学习资料，特别准备了一系列关于AI大模型的学习材料供免费下载使用，其中包括：

  • AI大模型入门学习思维导图

  • 提供了一个结构化的概览，帮助初学者快速理解该领域的关键概念。

  • 精品AI大模型学习书籍手册

  • 汇集了行业内专家撰写的优秀著作，适合不同水平的学习者。

  • 视频教程

  • 包含基础理论讲解及实际案例分析，适合视觉型学习者。

  • 实战学习录播视频

  • 通过参与项目实践来巩固所学知识，提高解决问题的能力。

希望通过上述资源的分享，能够助力大家在AI大模型的学习道路上走得更加顺利。
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大模型 AI 学习路线图

第一阶段（10天）：初阶应用

在这个阶段，你将获得对大模型 AI 的前沿认识，理解将超越95%的人。你将学会如何调教 AI，以及如何将 AI 与业务结合。

  • 大模型 AI 的能力

  • 智能的来源

  • 高效使用 AI 的核心技巧

  • 业务与技术架构

  • 代码示例：向 GPT-3.5 传授新知识

  • 提示工程

  • Prompt 的构成

  • 指令调优

  • 思维链与思维树

  • Prompt 安全

第二阶段（30天）：高阶应用

进入实战阶段，你将学会构建私有知识库，开发基于 agent 的对话机器人，并掌握大模型开发框架。

  • RAG 的重要性

  • 构建 ChatPDF

  • 检索基础

  • 向量表示

  • 向量数据库与检索

  • RAG 系统扩展

  • 混合检索与 RAG-Fusion

  • 向量模型本地部署

第三阶段（30天）：模型训练

在这一阶段，你将能够训练自己的大模型，掌握微调和训练技术，成为一名合格的 AI 工程师。

  • RAG 的应用

  • 模型基础

  • 模型训练

  • 求解器与损失函数

  • 简单神经网络的编写与训练

  • 训练/预训练/微调/轻量化微调

  • Transformer 结构

  • 轻量化微调

  • 实验数据集构建

第四阶段（20天）：商业闭环

最后阶段，你将了解大模型在全球范围内的性能与成本，并能够在不同环境下部署大模型，成为一名 AI 产品经理。

  • 硬件选型

  • 全球大模型概览

  • 国产大模型服务

  • OpenAI 代理搭建

  • 阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

  • 本地计算机运行大模型

  • 大模型私有化部署

  • vLLM 部署

  • 阿里云私有部署开源大模型案例

  • 开源 LLM 项目部署

  • 内容安全与算法备案 学习是一个不断挑战自我的过程。只要你努力学习，就能成为更优秀的自己。如果你能在15天内完成所有任务，那么你就是天才。即使只完成60-70%的内容，你也已经具备了成为大模型 AI 专家的潜质。
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