一文搞懂大模型的智能体开发平台(FastGPT和Dify)

在大模型智能体快速发展的今天,FastGPT和Dify作为两个最具代表性的开源智能体开发平台。FastGPT专注于知识库问答和RAG场景的深度优化,而Dify则致力于构建基于LLM的Agent智能体应用程序,降低开发门槛,支持多种应用类型。

一、FastGPT + RAG知识库

*什么是FastGPT?FastGPT是一个基于LLM大语言模型的专业知识库问答系统,专注于RAG(检索增强生成)场景的开源平台,帮助开发者快速构建企业级知识库应用,在检索精度和响应速度方面*表现卓越。**

1. 知识库管理:文档上传、分片处理、向量化存储**

2. 智能问答:基于RAG的高精度问答系统**

3. 工作流编排:可视化Flow设计器,支持复杂业务逻辑**

4. 引用溯源:可追溯的答案来源,确保信息可信度

FastGPT: Your Quick Guide to Lightning-Fast AI Conversations | by Gajanan  Rajput💚 | Coffee☕ And Code💚 | Medium

*如何在FastGPT中构建RAG知识库?* FastGPT的RAG实现涉及文档预处理、向量化、检索优化等多个关键步骤,旨在构建一个高精度、高可用的企业知识检索系统。

1. 知识库创建与文档管理

  • 创建知识库:在FastGPT主界面选择"知识库",点击"新建知识库"开始创建流程。
  • 文档上传:支持Word、PDF、Excel、Markdown、TXT等格式,可批量上传文档。
  • 网页抓取:支持URL导入和整站数据同步,自动提取网页内容。

*2. 文档预处理与分片策略*

  • 自动分片:FastGPT提供智能分片算法,根据文档结构自动切分内容。

  • 语义分片:基于语义理解的分片方式,保持内容的完整性和连贯性。

  • QA分割:自动识别问答对结构,提升问答场景的检索效果。

*3. 向量化与索引策略*

  • 混合检索:结合向量检索和全文检索,通过RRF算法重排结果。
  • 向量模型选择:支持多种embedding模型,可根据场景选择最适合的模型。
  • 索引优化:针对不同文档类型和查询模式进行索引优化。

*4. 检索配置与优化*

  • 相似度阈值:设置合适的相似度阈值,平衡召回率和准确率。
  • TopK设置:配置返回结果数量,控制检索范围。
  • 重排序算法:利用RRF(Reciprocal Rank Fusion)算法优化结果排序。

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二、Dify + Agent智能体

*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。

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

1. 选择推理模型

Agent智能体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。

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2. 编写提示与设置流程

在“说明”(Instructions)部分,用户可以详细编写Agent智能体的任务目标、工作流程等提示信息。这些信息将帮助Agent智能体更好地理解并执行任务。

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3. 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Agent智能体的功能。这些工具可以包括互联网搜索、科学计算、图像创建等,帮助Agent智能体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Agent智能体提供外部背景知识和信息检索能力。**

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4. 配置对话开启器

用户可以为Agent智能体设置对话开场白和初始问题,以便在用户首次与Agent智能体交互时,展示其可以执行的任务类型和可以提出的问题示例。

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5. 调试与预览

在将Agent智能体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。

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6. 应用程序发布

一旦Agent智能体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Agent智能体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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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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费

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