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大家好, 我是船长的团队的缪斯，专注于模型算法与AI agent 开发多年，今天和各位分享另一个智能体搭建平台—Dify的入门基础文章，同时在本周日（8/25）晚20:00，给大家带来一场Dify技术直播分享
在分享前，需要对Dify有基础的了解，今天这篇文章对Dify的基础功能模块做了详细的介绍。
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认识Dify
首先要知道Dify是什么？
Dify 是一个搭建智能体的开源平台LLMOps，目前在github的start高达42.5k，Dify专门为开发大语言模型 (LLM) 应用而设计。它结合了后端即服务（Backend as a Service）和 LLMOps 的理念，可以帮助开发者迅速创建生产级生成式 AI 应用。即使是非技术人员，也能轻松参与到 AI 应用的定义与数据运营中。
Dify 集成了构建 LLM 应用所需的核心技术栈，支持数百种模型，提供直观的 Prompt 编排界面、高效的 RAG 引擎、强大的 Agent 框架和灵活的流程管理。这个平台不仅提供了易用的界面和 API，还让开发者避免了重复工作，将精力集中在创新和业务需求上。
LLMOps是什么？
LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。
LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
下表👇🏻说明了使用 Dify 前后开发 AI 应用的各环节差异：
同时 Dify 能做什么？
在Dify文档中明确指出了Dify的作用，同时这个作用也代表着dify前进的方向👇🏻：
Dify 一词源自 Define + Modify，意指定义并且持续的改进你的 AI 应用，它是为你而做的（Do it for you）。
创业，快速的将你的 AI 应用创意变成现实，无论成功和失败都需要加速。在真实世界，已经有几十个团队通过 Dify 构建 MVP（最小可用产品）获得投资，或通过 POC（概念验证）赢得了客户的订单。
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现有应用的能力，接入 Dify 的 RESTful API 从而实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界面是跟踪数据、成本和用量，持续改进应用效果。
作为企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将 Dify 部署为企业内的 LLM 网关，加速 GenAI 技术在企业内的推广，并实现中心化的监管。
探索 LLM 的能力边界，即使你是一个技术爱好者，通过 Dify 也可以轻松的实践 Prompt 工程和 Agent 技术，在 GPTs 推出以前就已经有超过 60,000 开发者在 Dify 上创建了自己的第一个应用。
为什么使用Dify？
Dify作为除了Coze、Fastgpt、Langchain等众多智能体开发平台中的一种，他有什么优势呢？请看如下👇🏻
！！！Dify分为云上平台和本地部署两种使用方式。
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Dify的基础功能模块展示
一：模型
Dify 是基于大语言模型的 AI 应用开发平台，初次使用时你需要先在 Dify 的 设置 -- 模型供应商 页面内添加并配置所需要的模型。
二：构建
在 Dify 中，一个"应用"是指基于 GPT 等大语言模型构建的实际场景应用。通过创建应用，您可以将智能 AI 技术应用于特定的需求。它既包含了开发 AI 应用的工程范式，也包含了具体的交付物。
简而言之，一个应用为开发者交付了：
封装友好的 API，可由后端或前端应用直接调用，通过 Token 鉴权
开箱即用、美观且托管的 WebApp，你可以 WebApp 的模版进行二次开发
一套包含提示词工程、上下文管理、日志分析和标注的易用界面
你可以任选其中之一或全部，来支撑你的 AI 应用开发。
三：应用类型
Dify 中提供了四种应用类型：
聊天助手：基于 LLM 构建对话式交互的助手
文本生成：构建面向文本生成类任务的助手，例如撰写故事、文本分类、翻译等
Agent：能够分解任务、推理思考、调用工具的对话式智能助手
工作流：基于流程编排的方式定义更加灵活的 LLM 工作流
四：Dify 工作流：
Dify 工作流分为两种类型：
Chatflow：针对对话类场景，适用于客户服务、语义搜索等需要多步逻辑构建响应的对话式应用程序。
Workflow：用于自动化和批处理场景，适合高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用。
为应对自然语言输入中用户意图识别的复杂性，Chatflow 提供了专门用于问题理解的节点。相比 Workflow，Chatflow 增加了支持 Chatbot 特性的功能，如对话历史（Memory）、标注回复、Answer 节点等。
五：知识库
在Dify中，知识库（Knowledge）是由多个文档（Documents）组成的集合。你可以将整个知识库集成到应用中，作为检索上下文使用。文档可以由开发者或运营人员上传，也可以通过其他数据源进行同步（通常对应于数据源中的一个文件）。
六：工具
工具的作用包括：
1. 工具使用户能够在 Dify 上创建更强大的 AI 应用。例如，你可以为智能助理型应用（Agent）编排合适的工具，使其能够通过任务推理、步骤拆解和调用工具来完成复杂任务。
2. 工具还方便将你的应用与其他系统或服务连接，从而与外部环境进行交互，比如执行代码或访问专属信息源等。
发布为公开 Web 站点
使用 Dify 创建 AI 应用的一个优势是，你可以在几分钟内发布一个可供用户公开访问的 Web 应用，该应用会根据你的 Prompt 和编排设置运行。
如果你使用的是自部署的开源版本，应用将运行在你的服务器上。
如果你选择云服务，应用将托管在网址：https://udify.app/。
日志与标注
监测
你可以在概览中监控和追踪应用程序在生产环境下的表现，在数据分析仪表盘中深入分析生产环境中的应用使用成本、延迟、用户反馈和性能等各项指标，并通过持续调试和迭代来不断优化你的应用程序。
确实要感谢很多小伙伴的支持，本次直播分享用"快闪活动规则进行参与"，希望能给大家带来帮助和感悟
谢谢各位的支持，船长团队会一直坚持更新AI的相关内容和教程
关注船长，不迷路~
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