深入解析大型应用架构:以dify为例进行分析

原文:https://juejin.cn/post/7437015214351286309

Dify 是一款开源的大语言模型(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。

它融合了后端即服务(Backend as a Service, BaaS)和 LLMOps 的理念,使开发者能够快速搭建生产级的生成式 AI 应用。

即使是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

本文主要从代码结构上进行分析以学习其基础架构设计

开源地址(截止写文章时已有5.1万stars):github.com/langgenius/…

让我们开始看代码吧(先摸清楚代码的“骨骼”)

第一层:最外层(前端与后端的分离)

根据目录结构可以推测:

  1. 核心代码的可能位置:通常在目录结构中,apisdks 和 web 目录是放置核心代码的常见位置。这些目录的功能可能如下:
    • api:通常用于存放后端 API 相关代码,是项目的核心业务逻辑部分。
    • sdks:存放用于与 API 或服务交互的开发工具包或客户端库,这可能包含用于不同编程语言的接口代码。
    • web:通常用于存放前端代码,处理用户界面及相关的逻辑,可能包含 HTML、CSS、JavaScript 或前端框架的代码。
  1. 辅助文件和目录
    • docker 和 docker-legacy:可能包含 Docker 配置文件,用于容器化部署。
    • dev:可能是开发环境相关的配置或脚本。
    • images:可能用于存放图像或媒体文件,但也可能是 Docker 的镜像构建文件。
    • Makefile:通常用于构建和自动化任务。
    • LICENSE 和 README 文件夹:用于项目文档和说明。
    • CONTRIBUTING* 文件:包含项目贡献指南。

基于以上推测,api  sdks 目录很可能包含了项目的核心逻辑,而 web 则可能负责项目的前端或用户界面逻辑。

第二层:查看/api服务端目录结构基础能力

在这类项目结构中,核心代码通常分布在一些特定的目录中,主要包含业务逻辑、数据模型、控制器以及服务层等部分。以下是对主要目录的解读及其潜在内容:

  1. app.py / app_factory.py: 这些文件通常是应用程序的入口点。app.py 可能用于直接运行应用,而 app_factory.py 则可能是用于创建应用实例的工厂函数,适合复杂配置或多实例情况。
  2. configs: 存储应用的配置文件或配置模块。核心配置代码,例如数据库配置、API密钥和其他环境参数,可能在这里。
  3. controllers: 这一目录通常存储路由或控制器,负责处理请求和响应。它包含核心业务逻辑的接口层,通过控制器将应用的不同模块整合在一起。
  4. core: 这个目录通常包含应用的核心功能和逻辑,是较为独立且核心的模块。它可以包含重要的业务逻辑、工具方法或通用的功能模块。
  5. models: 存储数据模型(可能是数据库表的ORM映射),通常包括核心的数据结构定义。这是涉及数据的核心模块,通常和数据库交互最频繁。
  6. services: 服务层,用于封装业务逻辑或与第三方服务交互。这部分代码的逻辑复杂度较高,可能包括了应用的核心功能。
  7. commands / tasks / schedule:
  • commands:存储管理命令或CLI命令,通常与Flask或Django等框架的命令行工具相关。
  • tasks:用于存储异步任务或批处理任务,可以是核心功能的辅助模块。
  • schedule:存储调度任务,可能用于定时任务。
  1. libs / extensions / factories:
  • libs:常见的工具库或自定义功能。
  • extensions:扩展模块,通常包括第三方库或插件的初始化代码。
  • factories:创建对象或服务实例的工厂函数。

基于这些目录的分工,可以初步推测核心业务逻辑代码可能分布在 controllerscoremodelsservices 四个目录中,其中 models 和 services 尤其可能承载着主要的核心逻辑。

看到这里,熟悉SpringBoot框架的朋友是不是就明白了,即使是Python代码,也是特别传统的基础架构设计模式(和Java一样)。

看前端/web目录结构

这个项目目录结构包含多个文件夹和文件,通常用于一个基于 Next.js 的前端或全栈项目。以下是对每个目录的解释,以及可能包含核心代码的目录。

目录说明
  • Dockerfile:用于 Docker 容器的构建文件。
  • app:这个目录一般是 Next.js 的应用入口,包含页面、路由和核心逻辑。核心代码通常会在这里,特别是如果这是 Next.js 项目。
  • config:存放项目的配置文件,如环境变量、API 端点、应用设置等。
  • global.d.ts:类型声明文件,通常用来为 TypeScript 添加全局类型定义。
  • jest.config.ts:Jest 测试配置文件。
  • next.config.js:Next.js 配置文件,用于设置项目的构建、路由和其他 Next.js 特性。
  • public:静态资源目录,存放图像、字体等可公开访问的文件。
  • themes:通常存放主题文件(样式、配色方案等),与项目的 UI 相关。
  • typography.js:可能是与排版样式相关的配置或逻辑文件。
  • README.md:项目说明文档。
  • assets:存放项目资源文件,如图片、SVG 图标等。
  • context:可能包含 React 的 Context API 定义,用于全局状态管理。
  • hooks:自定义 Hook 的文件夹,用于定义和组织项目的自定义逻辑。
  • middleware.ts:中间件文件,可能用于处理请求或应用层面的逻辑。
  • package.json:项目的依赖和脚本配置。
  • service:一般是服务逻辑的目录,可能包含 API 调用或业务逻辑代码。
  • tsconfig.json:TypeScript 配置文件。
  • utils:通常是通用的实用函数和工具库。
  • mocks:用于测试的 mock 文件。
  • bin:一般用于存放脚本文件或命令行工具。
  • docker:与 Docker 相关的配置或脚本。
  • i18n:国际化文件,通常用于多语言支持。
  • models:通常是数据模型相关的代码,例如数据库 schema 或数据类型定义。
  • postcss.config.jstailwind.config.js:PostCSS 和 Tailwind CSS 配置文件。
  • types:类型定义文件夹,用于定义 TypeScript 的类型。
核心代码所在位置

在这个项目结构中,核心代码通常会集中在以下几个目录中:

  1. app:包含主要的页面、路由和核心业务逻辑。
  2. service:如果项目有后端服务逻辑,相关的业务逻辑可能在此目录下。
  3. models:用于数据模型和 schema 定义,特别是项目涉及数据库的情况。

此外,hooks 和 context 也可能包含项目的一些核心逻辑。

总体来看:

  • 很明显,前端是NextJS,后端是类似于SpringBoot(controller-service...)
  • 看到这里,你是不是已经学会了如何看一个大型项目的基础架构?
  • 由于dify是多人协同的大型产品,因此在读代码时需要前端-后端的思维切换。如果要更易于看懂,当你在看后端代码时,忘掉所有前端范式;当你读前端代码时,要忘掉所有后端范式;当你设计DB或者服务化能力时,忘掉其他无关范式。
  • 不要看代码量大,其实每个人自己只是管好自己的‘域’,其实很容易,很简单。就像机器上的一个零件,管好自己、上游、下游就好,机器就能像齿轮一样往前滚。
  • 同样的分析方法,你也可以拿langchain、llama_index、elasticsearch、dubbo来试一试。搞明白了基础架构,再去导读代码,会更容易理解一些,花的时间也将会更少。
<think>好的,我现在需要处理用户关于“dify ollama ret IT相关含义”的查询。首先,我得分解这些关键词,逐个理解它们的含义以及组合起来可能指代的内容。 首先,“Dify”应该是指Dify.AI,这是一个低代码或无代码的AI应用开发平台,用户可以通过它快速构建和部署基于大语言模型的应用程序。我之前接触过这方面的资料,Dify提供了可视化的流程设计、数据集管理和模型微调功能,适合企业快速开发智能客服、内容生成等应用[^1]。 接下来是“Ollama”。Ollama是一个开源项目,专注于在本地运行和部署大型语言模型(LLMs)。它支持多种模型架构,允许开发者在自己的服务器或设备上运行模型,这对于数据隐私和定制化需求较高的场景非常有用。如,用户可能希望在企业内部部署模型而不依赖外部API,Ollama就能满足这种需求[^2]。 然后是“ret”。这个缩写可能有多种解释,但在IT领域常见的含义包括“检索”(Retrieval)或“返回”(Return)。结合上下文,如果涉及AI应用开发,“ret”很可能指的是“检索增强生成”(Retrieval-Augmented Generation, RAG),这是一种结合信息检索和文本生成的技术,通过从外部数据源检索相关信息来提升生成内容的准确性和相关性。这在Dify和Ollama的整合中可能用于优化模型输出的质量[^3]。 现在需要将这些部分组合起来分析用户的问题。用户可能想了解Dify与Ollama结合使用时,如何实现检索增强生成(RAG)相关的IT技术。如,利用Dify的平台搭建应用,结合Ollama本地部署的模型,并通过RAG技术提升应用性能。可能的场景包括企业内部的知识库问答系统,使用Ollama本地运行模型保证数据安全,Dify简化开发流程,RAG技术从内部文档中检索信息生成准确回答。 此外,用户提到的“ret”还可能涉及其他IT术语,如“正则表达式”(Regular Expression, Regex)的缩写“regex”或“ret”可能有拼写错误,但结合上下文更可能是RAG中的检索部分。需要进一步确认是否有其他可能的解释,但根据当前信息,RAG是更合理的推测。 总结用户的问题,他们可能希望了解如何将Dify、Ollama和检索技术结合应用于IT项目,或者这些术语在特定技术方案中的角色。接下来需要验证这些推测是否正确,并确保引用的信息准确。 最后,生成相关问题时要覆盖各个组件的功能、整合方法、应用场景及优化技术,帮助用户深入理解可能的解决方案。</think>关于“Dify Ollama ret IT相关含义”的解读如下: ### 1. 关键词解析 - **Dify**:低代码AI应用开发平台,支持通过可视化界面构建大语言模型应用,提供数据集管理、模型微调等功能[^1]。 - **Ollama**:开源工具,支持本地部署和运行大型语言模型(如Llama 2、GPT-NeoX等),适合私有化场景[^2]。 - **ret**:可能指代**检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)**,一种通过外部知识库提升生成内容准确性的技术[^3]。 ### 2. 组合含义推测 用户可能在询问如何通过**Dify整合Ollama本地模型**,结合**检索技术(RAG)**实现企业级AI应用。如: - 在Dify中调用Ollama部署的本地模型,保障数据隐私; - 通过RAG从企业文档库中检索信息,生成精准回答。 ### 3. 典型应用场景 - **企业内部知识库助手**:使用Ollama本地化运行模型,Dify构建交互界面,RAG从内部文档检索数据。 - **定制化客服系统**:结合Dify的流程设计、Ollama的模型可控性、RAG的动态知识更新。 ```python # 示Dify调用Ollama模型 + 检索增强 def rag_with_ollama(query, knowledge_base): # 1. 从知识库检索相关内容 retrieved_data = retrieve_from_knowledge_base(query, knowledge_base) # 2. 调用Ollama本地模型生成回答 prompt = f"基于以下信息回答问题:{retrieved_data}\n问题:{query}" response = ollama.generate(prompt, model="llama2-13b") return response ```
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