dify 中多个llm 拼接成一个内容输出

最新推荐文章于 2025-03-31 19:15:58 发布
最新推荐文章于 2025-03-31 19:15:58 发布
阅读量766 收藏 3
点赞数 10
文章标签： 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nbspzs/article/details/146010471
版权

使用 Jinja2 模板语法，将多个 LLM 的输出动态组合成一个字符串或其他格式。例如：

{{ llm1_output }} + {{ llm2_output }} + {{ llm3_output }}

KillFuckBugs
关注
无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案
丨汀、的博客
08-17 2476
无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案
Agent实战系列：多Agent 编排的常见范式及实现方式[实现动态编排、静态编排]
丨汀、的博客
08-10 1085
Agent实战系列：多Agent 编排的常见范式及实现方式[实现动态编排、静态编排]
2025-02-10 Github 热点项目 Dify开源平台：一站式LLM应用开发指南
opentrending的博客
02-10 2309
Union 跨链协议，零知识证明技术加持，支持资产转移和NFT应用，不依赖第三方，安全高效。适合跨链资产管理和DeFi开发。browser-use 让AI代理自动化浏览器操作，Python代码轻松搞定，搜索、点击全自动，适合网页自动化测试和数据采集。AI-chatbot 基于Next.js，多模型支持，Tailwind CSS美化，一键部署，打造智能客服或聊天助手的不二之选。winutil Windows优化神器，快速修复问题，简化系统设置，提升电脑性能，新手老手都适用。
多方式集成Dify，低代码构建智能翻译服务
亚马逊云科技专栏
10-18 842
Dify是一个开源的LLM应用开发平台。提供从Agent构建到AI工作流编排、RAG检索、模型管理等能力，帮助开发者轻松构建和运营生成式AI原生应用。它为开发者提供了一套简单易用的低代码平台，并支持开发者通过界面执行或测试工作流，可视化地查看每个步骤的输入输出。除此以外，Dify还提供了现成的机制帮助开发者将一个工作流发布成一个API。Difyhttps://dify.ai/zh基于目前Dify提...
探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法
2401_85375186的博客
10-31 1092
领取方式在文末。
Dify工作流中的变量聚合节点
NLP工程化
07-10 3034
变量聚合节点（原变量赋值节点）负责整合不同分支的输出结果，确保无论哪个分支被执行，其结果都能通过一个统一的变量来引用和访问。这在多分支的情况下非常有用，可将不同分支下相同作用的变量映射为一个输出变量，避免下游节点重复定义。目的是将多路分支的变量聚合为一个变量，以实现下游节点统一配置。
使用 dify + vllm 创建一个AI应用
Michael是个半路程序员
11-28 6941
本文基于 dify 和 vllm 部署的本地大模型，创建了一个修复python代码的 LLM 应用
用AI+dify完成前后端开发+数据处理和数据清洗
BlueSocks152的博客
03-18 773
全程不需要自己写一行代码，我们就完成了前后端开发和数据处理、数据清洗，效率提升肉眼可见。实际上这也是未来的趋势，在AI的加持下，我们每一个人的能力都会被无限放大，早日尝试并习惯高效使用AI才能帮助我们在新时代的变革中保持竞争力。本文转自allv102，如有侵权，请联系删除。
LLM大语言模型私有化部署-使用Dify的工作流编排打造专属AI搜索引擎
Heartsuit的博客
12-21 2620
本文通过组合 Dify 的工作流编排、 Tavily Search 搜索引擎工具以及 Qwen2.5 模型，成功实现了一个能够回答实时问题的 AI 搜索引擎，步骤详细，极具可操作性。后续想办法解决模型对相对时间（今天、昨天、去年等）的理解存在局限性。这个 AI 搜索引擎能够回答一些实时新闻和事件相关的问题，展示了 Dify 工作流编排功能的便捷性、实用性。
【LLM大模型】2024开源项目汇总_dify chat2sql
2401_85773359的博客
08-08 2295
当大模型成本逐渐降低，可靠性提升后，这意味着越来越多的业务应用将会与 LLM 结合，为了让这种结合更加顺畅，需要有与现有来支撑 LLM 应用开发的快速开发对比说明可参考：开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。2.2 FastGPT：一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。
我们的接口调用dify接口时，需要传很多个参数，然后对这些参数去检索知识库，再通过LLm deepseek去处理，这个过程中如何传递参数保证
03-01
如果有多个参数需要参与检索，可能需要将这些参数组合成一个查询字符串，或者分别作为不同的检索条件。例如，将vuln_id和system拼接起来，或者分别作为向量检索的多个条件。 然后是大模型处理节点，这里使用的是...
LLM大模型综述
热门推荐
zh515858237的专栏
01-10 3万+
LLM其实就是large language model，大语言模型。如果对“最终任务”进一步进行分类，又大致可以分为两大不同类型的任务：自然语言理解类任务和自然语言生成类任务。如果排除掉“中间任务”的话，典型的自然语言理解类任务包括文本分类、句子关系判断、情感倾向判断等，这种任务本质上都是分类任务，就是说输入一个句子（文章），或者两个句子，模型参考所有输入内容，最后给出属于哪个类别的判断。自然语言生成也包含很多NLP研究子方向，比如聊天机器人、机器翻译、文本摘要、问答系统等。
深度学习篇---模型训练评估参数
2301_79556402的博客
03-29 1575
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。定义：预测为正例的样本中，真正为正例的比例。计算公式为：其中TP（True Positive）表示真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数量；FP（False Positive）表示假正例，即实际为负例但被预测为正例的样本数量。定义：实际为正例的样本中，被预测为正例的比例。
OpenAI宣布支持MCP协议#关于MCP和人工智能工具的未来
shadowcz007的博客
03-27 1245
MCP 超越 LSP 的地方在于其以Agent为中心的执行模型：LSP 主要是被动的（根据用户输入响应来自 IDE 的请求），而 MCP 旨在支持自主 AI 工作流。结果是一种新的 UX 模式，其中 MCP 客户端可以将生成的内容传输到任何选择的下游应用中。函数调用，LLM模型返回的是关于函数的输入参数，我们需要拿到LLM的回复后，把参数输入给对应的函数运行的到工具调用的结果。直接解析LLM的文本回复来提取需要的JSON数据，也没有工具调用功能，工具的选择是通过提示词实现的。有很多现成的工具可以直接使用。
oneDNN、oneMKL 和 oneTBB 介绍及使用
AI知识搬运工
03-28 1210
库名应用场景优势oneDNN深度学习推理/训练低延迟、高吞吐量，支持量化oneMKL科学计算、数值分析数学函数高度优化，跨硬件支持oneTBB多线程任务并行简化并行编程，动态负载均衡协作示例：在深度学习训练中，可用 oneTBB 管理线程池，oneMKL 加速矩阵运算，oneDNN 实现卷积层。共同点：均属于 oneAPI 生态，支持跨 CPU/GPU 异构计算。如需进一步优化，建议参考官方文档调整参数（如内存布局、线程数）。
YO-CSA-T：基于上下文与空间注意力的实时羽毛球轨迹追踪系统解析
最新发布
hasakie的博客
03-31 640
本文围绕羽毛球轨迹实时追踪问题展开，提出了一种基于改进YOLOv8的检测网络（YO-CSA）和集成多模块的3D轨迹追踪系统。全文结构如下：​摘要提出YO-CSA检测网络，结合上下文与空间注意力机制提升检测精度（mAP@0.75达90.43%）。构建实时3D轨迹追踪系统，集成检测、预测、补偿模块，帧率超130fps。​引言​背景：羽毛球高速飞行、易与环境混淆，传统检测方法精度不足。​挑战：实时性、3D轨迹重建、遮挡补偿。​贡献：轻量化检测网络、多维度时空约束策略、完整系统设计。​相关工作​。
【AI Infra】【RLHF框架】三、VeRL中的Rollout实现源码解析
bqw的博客
03-27 523
​ verl使用vllm、sglang等推理引擎来优化rollout过程，本文以vllm(<=0.6.3)为例来解析verl中涉及rollout的部分。下面的文章从设计者的视角对verl进行了深入的解析，而本文就当做从学习者视角对rollout部分的补充。
当前制造业为何不宜自行部署训练人工智能？
qq_35209305的博客
03-30 467
人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业，其在提高效率、降低成本、改善决策和创造新机会方面的潜力已被广泛认可。制造业作为国民经济的重要支柱，自然也对AI寄予厚望。AI在制造业中展现出巨大的应用价值，尤其是在质量控制、预测性维护、流程优化、供应链管理和产品设计等方面。然而，尽管AI的益处显而易见，当前绝大多数制造企业，尤其是传统制造企业，并不适合自己部署和训练AI模型。这主要是由于投资回报率不高、数字化基础薄弱、数据质量差、存在信息孤岛、缺乏相关AI人才和高人力成本等多重因素所致。
AWE 2025：当AI科技遇见智能家居
qqx51的博客
03-26 999
3月20日，以“AI科技、AI生活”为主题的AWE2025（中国家电及消费电子博览会）在上海新国际博览中心开幕。作为全球家电行业风向标，本届展会最大的亮点莫过于健康理念在家电领域的全面渗透。从食材保鲜到空气净化，从衣物清洁到个人护理，各大品牌通过技术创新与场景化设计，将健康需求深度融入产品内核，重新定义现代生活品质标准。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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