【人工智能】通过 Dify 构建智能助手

1.定义

智能助手(Agent Assistant),利用大语言模型的推理能力,能够自主对复杂的人类任务进行 目标规划任务拆解工具调用过程迭代,并在没有人类干预的情况下完成任务。

🌞 Dify 官网:https://dify.ai/zh

2.如何使用智能助手

为了方便快速上手使用,你可以在 “探索” 中找到智能助手的应用模板,添加到自己的工作区,或者在此基础上进行自定义。在全新的 Dify 工作室中,你也可以从零编排一个专属于你自己的智能助手,帮助你完成 财务报表分析撰写报告Logo 设计旅程规划 等任务。

选择智能助手的推理模型,智能助手的任务完成能力取决于模型推理能力,我们建议在使用智能助手时选择推理能力更强的模型系列如 gpt-4 以获得更稳定的任务完成效果。

选择智能助手的推理模型

你可以在 “提示词” 中编写智能助手的指令,为了能够达到更优的预期效果,你可以在指令中明确它的 任务目标工作流程资源和限制 等。

编排智能助手的指令提示词

3.添加助手需要的工具

在 “上下文” 中,你可以添加智能助手可以用于查询的知识库工具,这将帮助它获取外部背景知识。

在 “工具” 中,你可以添加需要使用的工具。工具可以扩展 LLM 的能力,比如联网搜索、科学计算或绘制图片,赋予并增强了 LLM 连接外部世界的能力。Dify 提供了两种工具类型:第一方工具自定义工具

你可以直接使用 Dify 生态提供的第一方内置工具,或者轻松导入自定义的 API 工具(目前支持 OpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范)。

添加助手需要的工具

工具” 功能允许用户借助外部能力,在 Dify 上创建出更加强大的 AI 应用。例如你可以为智能助理型应用(Agent)编排合适的工具,它可以通过任务推理、步骤拆解、调用工具完成复杂任务。

另外工具也可以方便将你的应用与其他系统或服务连接,与外部环境交互。例如代码执行、对专属信息源的访问等。你只需要在对话框中谈及需要调用的某个工具的名字,即可自动调用该工具。

4.配置 Agent

在 Dify 上为智能助手提供了 Function calling(函数调用)和 ReAct 两种推理模式。已支持 Function Call 的模型系列如 gpt-3.5 / gpt-4 拥有效果更佳、更稳定的表现,尚未支持 Function calling 的模型系列,我们支持了 ReAct 推理框架实现类似的效果。

在 Agent 配置中,你可以修改助手的迭代次数限制。

Function Calling 模式

ReAct 模式

5.配置对话开场白

你可以为智能助手配置一套会话开场白和开场问题,配置的对话开场白将在每次用户初次对话中展示助手可以完成什么样的任务,以及可以提出的问题示例。

配置会话开场白和开场问题

6.添加文件上传

部分多模态 LLM 已原生支持处理文件,例如 Claude 3.5 SonnetGemini 1.5 Pro。你可以在 LLM 的官方网站了解文件上传能力的支持情况。

选择具备读取文件的 LLM,开启 “文档” 功能。无需复杂配置即可让当前 Chatbot 具备文件识别能力。

7.调试与预览

编排完智能助手之后,你可以在发布成应用之前进行调试与预览,查看助手的任务完成效果。

调试与预览

8.应用发布

应用发布为 Webapp

<think>好的,用户让我介绍《Dify构建AI智能体的架构设计与实践》这份PPT的内容,但可能他们并没有直接访问这个PPT的途径。首先,我需要确定Dify是什么。根据之前的知识,Dify可能是一个低代码或无代码平台,用于构建AI应用或智能体。接下来,我需要整理常见的架构设计要素,比如系统架构、核心组件、工作流程等。 用户的需求可能是想了解Dify构建AI智能体时的架构设计理念、技术实现方法以及实际应用案例。他们可能是开发者、产品经理或技术决策者,希望评估Dify是否适合他们的项目。深层需求可能包括如何高效构建AI应用,降低技术门槛,或者集成不同的AI模型。 接下来,我应该分模块介绍PPT可能涵盖的内容。首先是概述,解释Dify的目标和核心价值。然后是架构设计,分层说明各个组件,如前端、后端、模型层等。核心功能部分需要突出可视化编排、模型管理、数据管道等。实践案例部分可以举例说明不同行业的应用场景,增强说服力。 需要确保使用正确的中文术语,结构清晰,逐步引导用户理解。同时,避免使用专业术语过多,保持解释的易懂性。最后,总结Dify的优势,帮助用户评估其适用性。整个过程要注意逻辑连贯,覆盖用户可能关心的各个方面。</think>关于《Dify构建AI智能体的架构设计与实践》的PPT内容,由于我无法直接访问该文件,但基于对AI智能体开发框架和Dify公开技术文档的理解,我将从以下模块为您梳理其可能的架构设计与实践经验: --- ### 一、Dify平台定位与核心价值 1. **目标定位** - 低代码/无代码AI应用开发平台 - 支持快速构建、部署和管理AI智能体Agent) - 降低开发者使用大模型(如GPT、Claude等)的技术门槛 2. **核心价值** - **可视化编排**:通过图形化界面配置智能体流程 - **多模型支持**:兼容主流大语言模型LLM)和第三方API - **数据闭环**:支持知识库增强、持续训练与反馈优化 --- ### 二、Dify架构设计解析 #### 1. 分层架构示意图(简化版) $$ \begin{aligned} &\text{用户接口层} \rightarrow \text{应用逻辑层} \rightarrow \text{模型服务层} \rightarrow \text{基础设施层} \end{aligned} $$ #### 2. 关键组件说明 - **前端交互层** - 提供可视化编排工具(如拖拽式工作流设计器) - 支持Prompt工程调试与效果预览 - **应用逻辑层** - **流程引擎**:解析用户定义的逻辑流程(如条件分支、循环控制) - **记忆管理**:实现对话历史跟踪与上下文保持 - **工具集成**:调用外部API、数据库或自定义函数 - **模型服务层** - **模型路由**:动态选择最优模型(例如根据成本/性能平衡) - **缓存机制**:通过向量数据库加速知识检索 - **评估模块**:监控模型输出质量与稳定性 - **基础设施层** - 容器化部署(如Kubernetes集群) - 弹性扩缩容与负载均衡 --- ### 三、核心功能实现 1. **智能体工作流编排** - 支持通过节点连接定义处理逻辑(如`用户输入 → 意图识别 → 知识库检索 → 模型生成 → 结果过滤`) - 示例代码片段(伪代码): ```python workflow = Workflow() workflow.add_node("input_parser", InputParser()) workflow.add_node("knowledge_retriever", VectorDBSearch()) workflow.link("input_parser", "knowledge_retriever") ``` 2. **多模态扩展能力** - 通过插件机制集成图像生成(如Stable Diffusion)、语音合成等模块 - 使用统一接口规范: $$ \text{请求格式} = \{ "type": "image", "params": \{ "prompt": "..." \} \} $$ 3. **持续学习机制** - 用户反馈数据自动收集(如标注偏好结果) - 增量微调模型参数: $$ \theta_{new} = \theta_{old} - \eta \nabla_\theta L(\theta; D_{new}) $$ --- ### 四、典型应用场景 1. **企业知识助手** - 对接内部文档库,实现精准问答 - 使用RAG(检索增强生成)技术提升准确率 2. **自动化客服系统** - 结合业务规则引擎处理复杂流程 - 通过意图识别准确率公式评估效果: $$ \text{Accuracy} = \frac{\text{正确识别数}}{\text{总样本数}} \times 100\% $$ 3. **AI Copilot开发** - 为开发工具嵌入代码补全、错误诊断等能力 - 利用抽象语法树(AST)进行代码分析 --- ### 五、最佳实践经验 1. **性能优化策略** - 使用异步处理提高吞吐量: $$ \text{并发量} = \frac{\text{系统最大QPS}}{\text{单请求延迟}} $$ - 模型响应缓存(TTL设置需平衡实时性与资源消耗) 2. **安全防护措施** - 输入输出过滤(正则表达式匹配敏感词) - 限流机制防止API滥用:令牌桶算法实现 3. **可观测性建设** - 监控指标包括:请求成功率、平均响应时间、Token消耗统计 - 日志结构示例: ```json { "timestamp": "2024-03-15T10:00:00Z", "model": "gpt-4", "input_tokens": 256, "latency_ms": 1203 } ``` --- ### 六、未来演进方向 1. **多智能体协作** - 实现角色化智能体分工(如`分析师+执行者+审核员`协作链) 2. **增强现实集成** - 结合AR设备开发空间感知型智能体 3. **去中心化部署** - 支持联邦学习框架下的分布式模型训练 --- 如需更具体的技术细节,建议参考Dify官方文档或联系其技术团队获取PPT原文。实际开发中应根据业务需求调整架构设计,例如是否需要强化实时性(选择WebSocket协议)或注重批处理能力(采用消息队列缓冲)。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

大数据与AI实验室

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值