Dify零基础入门:小白也能玩的AI应用开发

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个面向新手的Dify入门教程项目,包含:1)平台界面导览视频;2)创建第一个'天气查询机器人'的步骤详解;3)常见问题解答互动模块;4)学习进度跟踪功能。要求使用最简单的语言说明,每个步骤配有截图和操作提示,支持用户实时练习和测试。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近尝试用Dify做了个天气查询机器人,发现这个平台对新手特别友好。作为毫无技术背景的小白,我整理了一份超详细的入门指南,帮你半小时内搞定第一个AI应用。

1. 初识Dify:界面导览

Dify的界面就像搭积木一样直观。左侧是功能导航栏,中间是工作区,右侧能实时预览效果。注册后你会看到三个核心模块:

  • 应用创建区:就像新建文档一样简单
  • 流程编排区:用拖拽方式连接功能模块
  • 测试发布区:随时查看AI的应答效果

我第一次用时最惊喜的是,所有复杂的技术概念都被转化成了可视化的按钮和选项。

2. 创建天气机器人全流程

这个天气查询机器人只需要4个步骤,比点外卖还简单:

  1. 点击「新建应用」选择对话型AI
  2. 在技能库添加「天气查询」预制模块
  3. 设置触发词比如"查天气"
  4. 关联天气API(平台已内置常见接口)

测试时发现个小技巧:输入"北京明天会下雨吗",AI不仅能回答天气状况,还会自动补充穿衣建议——这就是Dify预制技能的智能之处。

3. 新手常见问题解决方案

遇到最多的问题是API连接报错,其实大多是因为:

  • 忘记开启地理位置权限
  • 输入城市名带有错别字
  • 查询未来超过7天的天气

平台有个特别贴心的「调试模式」,能像查快递一样看到AI思考的全过程,哪里出错一目了然。

4. 学习进度可视化跟踪

在个人中心可以看到:

  • 已完成的教程章节
  • 应用调用次数统计
  • 待解锁的高级功能

这种游戏化的进度条设计,让我这种拖延症患者也能保持学习动力。

体验建议

建议在InsCode(快马)平台同步练习,他们的在线编辑器能直接调试Dify的API调用代码,省去了配置本地环境的麻烦。我测试时发现,把做好的天气机器人部署到网页分享给朋友,整个过程只要点3次按钮:

示例图片

作为完全不懂编程的人,最震撼的是看到自己做的AI应用真的能上线运行。Dify把技术门槛降到最低的同时,InsCode又解决了部署的难题,这种组合对新手太友好了。

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
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    创建一个面向新手的Dify入门教程项目,包含:1)平台界面导览视频;2)创建第一个'天气查询机器人'的步骤详解;3)常见问题解答互动模块;4)学习进度跟踪功能。要求使用最简单的语言说明,每个步骤配有截图和操作提示,支持用户实时练习和测试。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位系统中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同时输出被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器系统,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器系统的基本架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突出的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整系统功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器系统中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器系统的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输出单元。 测量信号是系统需要检测的对象,参考信号则用于引导系统完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输出单元则负责输出被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,系统采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体系统效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能系统优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化系统延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同时可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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