Dify+函数计算,快速搭建工作流应用

一、Dify简介

Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使您是非技术人员,也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。同时Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以更加专注在创新和业务需求上。

技术架构如下图所示。

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Dify的技术架构包括以下关键部分:

  1. 核心技术组件支撑:Dify集成了创建LLM应用程序的核心技术组件,涵盖了对众多模型的兼容支持、用户友好的Prompt设计界面、高性能的RAG(检索增强生成)系统,以及可自定义的Agent架构。

  2. 可视化编排和运营:Dify通过其直观的界面,实现了Prompt的可视化编排、运维流程及数据集的高效管理,极大地加速了AI应用程序的开发进程,使开发者能够在短时间内完成部署,或迅速将LLM融入现有系统中,并支持持续性的运维优化。

  3. 应用模板和编排框架:Dify为开发者配备了开箱即用的应用模板和编排架构,使得开发者能够依托这些资源迅速开发出基于大规模语言模型的生成式AI应用程序。此外,该平台还支持随业务需求变化即时、平滑地进行扩容,从而有力推动业务发展。

通过这些技术架构的关键组成部分,Dify为开发者提供了一个全面、灵活且易于使用的平台,以支持生成式AI应用的快速开发和部署。

二、为什么使用 Dify?

你可以将 LangChain 之类的库想象成带有锤子、钉子等的工具库。相比之下,Dify 提供了一个更加接近生产环境、开箱即用的完整解决方案 —— 例如,可以将 Dify 想象成一个经过精心工程设计和软件测试的脚手架系统,可以帮助开发者快速搭建 AI 应用。

重要的是, Dify 是开源的 ,由专业的全职团队和社区共同创建。您可以基于任何模型自主部署类似于 Assistants API 和 GPT 的功能,通过灵活的安全措施保持对数据的完全控制,所有这些都在一个易于使用的界面上完成。

三、Dify 能做什么?

  • 工作流 :Dify 提供了一个可视化的画布来构

### 集成Spring Boot和Vue.js与Dify及DeepSeek #### 背景概述 构建全栈AI驱动的应用程序涉及前端、后端以及机器学习模型的集成。以下是关于如何将 **Spring Boot** 和 **Vue.js** 作为技术堆栈的一部分,同时结合 **Dify** 和 **DeepSeek** 来实现人工智能功能的具体方法。 --- #### 后端:Spring Boot 设置 Spring Boot 是一个强大的 Java 框架,能够快速搭建 RESTful API 并与其他服务通信。可以通过以下方式设置: 1. 使用 GVM 或 Homebrew 安装 Spring Boot CLI 工具[^1]。 2. 创建一个新的 Spring Boot 项目并引入必要的依赖项(如 Web 支持、数据库连接等)。 3. 构建 REST 控制器以暴露 API 接口供前端调用。 示例代码展示如何创建一个简单的控制器: ```java @RestController @RequestMapping("/api") public class AiController { @GetMapping("/predict") public String predict(@RequestParam String input) { // 假设此处调用了 Dify 或 DeepSeek 的推理接口 return "Prediction result based on: " + input; } } ``` --- #### 前端:Vue.js 开发环境 Vue.js 提供了一种轻量级的方式来开发动态用户界面。可以按照以下步骤进行配置: 1. 初始化 Vue.js 项目使用 `vue-cli` 或 Vite。 2. 编写组件并与后端交互获取数据。 下面是一个简单的 Vue 组件例子,演示如何向后端发送请求: ```javascript <template> <div> <input v-model="query" placeholder="Enter text..." /> <button @click="fetchPrediction">Predict</button> <p>{{ prediction }}</p> </div> </template> <script> import axios from 'axios'; export default { data() { return { query: '', prediction: '' }; }, methods: { async fetchPrediction() { const response = await axios.get('http://localhost:8080/api/predict', { params: { input: this.query } }); this.prediction = response.data; } } }; </script> ``` --- #### AI 功能支持:Dify 和 DeepSeek 整合 - **Dify**: 这是一种开源工具,允许开发者轻松部署自己的大语言模型 (LLM),从而为用户提供定制化的对话体验。 - **DeepSeek**: 提供高性能预训练模型,适用于多种自然语言处理任务。 ##### 方法一:通过 HTTP 请求访问外部 API 假设已经拥有运行中的 Dify 实例或者托管好的 DeepSeek 模型服务器,那么可以在 Spring Boot 中封装这些远程调用逻辑。例如: ```java @Service public class AiService { private final RestTemplate restTemplate; public AiService(RestTemplateBuilder builder) { this.restTemplate = builder.build(); } public String getResponseFromAi(String userInput, String aiEndpointUrl) { Map<String, Object> requestBody = new HashMap<>(); requestBody.put("text", userInput); ResponseEntity<Map> responseEntity = restTemplate.postForEntity(aiEndpointUrl, requestBody, Map.class); if (responseEntity.getStatusCode().is2xxSuccessful()) { return (String) responseEntity.getBody().get("result"); } else { throw new RuntimeException("Failed to retrieve AI response."); } } } ``` 随后修改之前定义的 `/predict` 控制器函数,使其利用此服务类实例化对象发起实际查询操作即可。 ##### 方法二:本地加载模型至 JVM 内存中 对于某些场景下可能更倾向于直接嵌入 ML/DL 库而非频繁网络传输开销较大的情况,则可考虑采用 ONNX Runtime 等跨平台解决方案来加载转换后的 DeepSeek 模型文件到内存里头做实时推断运算工作流设计思路如下图所示: ![Architecture Diagram](https://via.placeholder.com/500x300?text=Diagram) 注意这里需要额外安装对应的语言绑定库比如 Python 版本下的 `onnxruntime-gpu`, 并编写桥接脚本来完成最终目标即把输入序列传递给底层神经元计算单元得出答案再返回至上层业务流程继续流转下去. --- ### 技术挑战与注意事项 1. 性能优化:当面对高并发请求时需评估现有架构瓶颈所在位置进而采取适当措施缓解压力; 2. 数据安全:确保敏感信息不会泄露出去遵循 GDPR 法规要求加密传输通道保护隐私权益不受侵害; 3. 可扩展性规划:随着需求增长应该预留足够的灵活性方便未来升级维护成本不至于过高; ---
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