Dify-生成式 AI 应用创新引擎,本地搭建以及使用

Dify-生成式 AI 应用创新引擎,本地搭建以及使用

前言

Dify 是一个LLM应用开发平台开源。其绘图的界面结合了 AI工作流程、RAG 管道、代理、模型管理、可安装性功能等,让我们可以快速从原型到生产。

Dify LLMOps 平台,它拥有可视化的工作流,在开源上构建和测试功能增强的AI工作流程,支持非常全面的大模型,基本包含了市面上的主流模型,自定义的提示工程,广泛的 Rag 检索能力,还有现在强大的Agent智能体,为智能体提供了丰富的内置工具,以及可以监听日志和性能,和丰富的 Api 集成。

一 、本地搭建Dify

Dify 的官方 git 地址是 https://github.com/langgenius/dify ,我们在构建本地环境的时候,需要拉取 Dify 项目。

我们这里由于用的是 docker ,所以还需要提前准备好 docker 环境。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

然后进入我们刚刚拉取的 dify-main 的根目录,可以看到下面结构:

### 使用 Dify 和 LangChain 开发聊天应用 #### 什么是 DifyDify 是一种用于构建对话式人工智能应用程序的框架,它提供了强大的工具集来简化自然语言处理 (NLP) 的实现过程[^1]。通过集成多种预训练模型以及灵活的数据管道设计,开发者可以快速搭建具备复杂功能的应用程序。 #### 关于 LangChain LangChain 则是一个专注于连接大型语言模型与其他数据源(如数据库、文件系统等)之间的桥梁库。其核心理念在于让 LLM 不仅限于生成文本,还能利用外部知识增强响应质量并提高准确性。 两者结合能够创建更加强大且实用性的聊天机器人解决方案: - **Dify 提供整体架构支持**:负责管理会话状态跟踪、用户界面渲染等功能; - **LangChain 实现具体业务逻辑**:比如查询企业内部文档资料作为回复依据或者调用第三方 API 获取实时信息等内容补充服务。 以下是基于 Python 编写的一个简单例子展示如何将这两个技术栈结合起来完成基本的任务需求: ```python from langchain import OpenAI, SQLDatabase, SQLDatabaseChain import dify # 初始化LLM实例 llm = OpenAI(temperature=0) # 建立到SQL数据库链接 db = SQLDatabase.from_uri("sqlite:///example.db") db_chain = SQLDatabaseChain(llm=llm, database=db, verbose=True) def handle_message(message): response = db_chain.run(message) return {"response": response} app = dify.ChatApplication() app.add_handler(handle_message) app.start_server(port=8000) ``` 上述脚本定义了一个小型Web服务器,该服务器接收来自前端的消息请求并通过 `handle_message` 函数将其传递给由 LangChain 构建好的链路对象执行实际操作后再返回结果给客户端显示出来。 请注意,在真实项目部署前还需要考虑安全性设置等问题,例如隐藏敏感参数值等等措施保障整个系统的稳定运行。
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