华为云Flexus+DeepSeek征文|基于华为云Flexus云服务的Dify 快速构建智能问数应用

目录

一、基于智能问数智能体构建

1.1 创建问数智能体

1.2 创建知识库

1.3 召回测试

1.4 Chatflow添加知识库

1.5 配置大模型

1.6 应用发布

二、访问智能问数

三、总结


在当今这个数据驱动的时代,企业每天都会产生海量的数据,如何高效地处理、分析并从中挖掘出有价值的信息,成为了提升竞争力的关键。智能问数应用,作为连接数据与决策的桥梁,正逐渐成为企业数字化转型不可或缺的一环。华为云Flexus云服务,以其强大的计算能力、灵活的资源调配以及卓越的稳定性,为智能问数应用的构建提供了坚实的底层支撑。而Dify平台,作为一款专注于AI Agent开发的应用平台,更是以其简洁易用的界面、丰富的功能模块以及强大的扩展性,让开发者能够迅速上手,快速构建出满足业务需求的智能问数应用。

本文将深入剖析如何基于华为云Flexus云服务,利用Dify平台快速构建一个智能问数应用的全过程。接下来,就让我们一同踏上这场探索之旅,看看Dify平台是如何在华为云Flexus云服务的助力下,开启智能问数应用的新纪元的。

一、基于智能问数智能体构建

1.1 创建问数智能体

首先,需要基于华为云Flexus云服务器部署Dify,按照文章基于华为云Flexus云服务器部署Dify过程进行部署,使用华为云Flexus很快即可部署完Dify。部署完 Dify 平台后,点击【工作室】标签,如下图1所示。

图1 Dify平台首页 

点击上图中的【空白应用】,进入应用创建界面,如下图2所示。

图2 创建空白应用界面 

选择 【Chatflow 应用】,填写应用名称和描述,应用描述可以根据需要填写,如下图3所示。

图3 创建应用界面

创建成功后,自动进入智能问数智能体【编排】界面,如下图所示。

图4 智能体编排界面

如上图所示, 初始的智能问数智能体包含三个基本组件,包括:开始组件、LLM组件、直接回复组件。

1.2 创建知识库

在Dify主界面,点击【知识库】,进入【知识库】界面,如下图所示。

图5 知识库界面

点击【创建知识库】,进入知识库配置界面,如下图所示。 

图6 知识库配置界面 

知识库部分数据如下所示。

机构:北京分行  新增开户数:100  注销开户数:5
机构:山东分行  新增开户数:82  注销开户数:3
机构:上海分行  新增开户数:112  注销开户数:8
机构:河南分行  新增开户数:81  注销开户数:2
机构:河北分行  新增开户数:73  注销开户数:4
机构:山西分行  新增开户数:88  注销开户数:7
机构:广东分行  新增开户数:109  注销开户数:6
机构:辽宁分行  新增开户数:83  注销开户数:1

然后,开始上传文件,将文件拖拽至上传文本文件框中,如下图所示。

图7 选择文件界面 

然后,点击【下一步】按钮,进入【知识库配置】界面,如下图所示。

图8 知识库配置界面

因为上传的文件是以换行符为标志,所以将【分段标识符】修改为一个换行符,如下图所示。

图9 分段标识界面 

其他不需要修改,然后,点击【预览块】,如下图所示。

图10 预览块界面 

如上所示,将上传的文件的每一行分为一个块,符合预期。然后,点击【保存并处理】进入知识库块处理页面,如下图所示。

图11 知识库创建成功界面 

当前正在对智能问数中的块进行向量化的处理,一般处理比较快,稍等片刻,处理完成如下图所示。

图12 嵌入完成界面 

如上所示,显示嵌入已完成,并在【智能问数.txt】右侧有一个绿色的对号,表示嵌入已经处理完成,然后点击【前往文档】即可。如下图所示。

图13 文档界面

创建成功后可以看到智能问数文档,状态显示可用表示已处理完成,并处于【可用】状态。可以对当前文档进行重命名、归档以及删除等操作,如下图所示。

图14 文档操作界面 

 点击智能问数文档,进入文档分段界面,如下图所示。

图15 知识库预览界面 

如上所示,可以看到一共分了8个分段,每个分段一个块,【向量模型】已经对这些分段进行了embedding操作。

1.3 召回测试

为了测试嵌入分块效果,可以在【召回测试】中测试效果,点击【召回测试】,如下图所示。

图16 召回测试界面 

 如上图所示,进入【召回测试】界面。在源文本框中输入“北京分行”,点击【测试】

图17 召回测试界面 

如上图所示,在右侧显示1个召回段落,召回的内容是正确的。

1.4 Chatflow添加知识库

 进入智能问数智能体编排界面,在开始组件后添加【知识检索】组件,如下图所示。

图18 智能体编排界面 

点击【知识检索】组件,在知识库部分点击“+”,选择引用的知识库,如下图所示。

图19 知识检索界面 

图20 选择引用知识库界面 

点击智能问数知识库,点击【添加】即可。添加后如下图所示。

图21 知识检索配置界面 

1.5 配置大模型

点击【大模型】组件,如下图所示。

图22 配置大模型界面 

在 USER 中输入“请根据知识库内容:回答用户问题。”,如下图所示。

图23 用户信息配置界面 

1.6 应用发布

到这里,编排工作已经基本完成,然后点击【发布】->【发布更新】,发布应用,如下图所示。

图24 应用发布界面 

二、访问智能问数

依次点击【发布】【运行】,进入对话界面,如下图所示。

图25 智能体对话界面 

在对话框中输入“北京分行新增开户多少?”,执行结果如下所示。

图26 智能体问答界面 

可以看到,大模型回答的内容是正确的,还可以查看检索过程,点击【Workflow Process】,如下图所示。

图27 智能体调用界面 

 再问一个问题,例如:“上海分行新增开户数是多少?”,如下图所示。

图28 智能体对话界面 

可以看到,回答还是正确的。

三、总结

通过本文的详细介绍,我们不仅见证了华为云Flexus云服务强大的计算能力与稳定性,为智能问数应用提供了坚实的底层支撑;更深刻体验到了Dify平台在AI Agent开发领域的便捷性与高效性,其简洁易用的界面、丰富的功能模块,让开发者能够迅速上手,轻松构建出满足业务需求的智能问数应用。

在开发实践中,我们成功构建了一个功能完整的智能问数AI Agent,它能够自动解析用户问题、执行数据查询,并以清晰易懂的方式返回结果,极大地提升了数据处理效率与用户体验。同时,通过性能测试,我们也验证了Dify平台在处理高并发请求时的稳定表现,为未来实际应用中的扩展与优化提供了有力保障。

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在算力云平台上部署和运行Dify服务。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看有没有相关的信息。 根据引用[2],同事在部署DeepSeek时遇到了服务器繁忙的题,所以转向使用AutoDL算力平台。他们的大体思路是租用GPU服务器,安装Ollama,拉取模型,并配置WebUI。这可能与部署Dify有相似之处,因为都是私有化部署。 引用[3]提到所有环境需要算力云,本地需要Python、Docker等工具。安装步骤分阶段进行,可能需要在算力云上逐步配置环境。这提示在部署Dify时,可能需要先在算力云上准备基础环境,如Docker。 引用[4]直接提到了Dify平台的私有化部署,并给出了启动Docker的命令。这说明Dify的部署依赖于Docker,所以用户需要在算力云实例上安装和配置Docker环境。 接下来,我需要整合这些信息,形成一个清晰的步骤指南。首先,用户需要选择并创建算力云实例,确保GPU资源可用。然后安装必要的依赖,如Docker,接着拉取Dify的镜像并启动容器。可能还需要配置网络和持久化存储,最后进行访验证。 还需要考虑可能的注意事项,比如算力云平台的网络配置是否需要开放端口,据持久化的方法,以及如何根据需求调整配置。此外,用户可能需要参考Dify的官方文档进行更详细的配置,比如设置环境变量或挂载配置文件。 用户可能会遇到的题包括Docker安装失败、端口冲突、持久化存储配置错误等,需要在步骤中提醒常见题和解决方法。例如,检查Docker服务状态,使用sudo权限运行命令,确保端口不被占用等。 最后,生成相关题,帮助用户进一步了解优化部署、迁移据、监控维护等高级操作。这些题需要基于部署过程中的步骤和可能的需求来设计,确保覆盖用户可能关心的其他方面。</think>### 如何在算力云平台上部署和运行 Dify 服务? #### **步骤说明** 1. **准备算力云环境** - 登录算力云平台(如 AutoDL、华为云 Flexus 等),创建 GPU 实例(若需 GPU 加速),选择适合的操作系统(推荐 Ubuntu 22.04 LTS)。 - 确保实例已安装 Python、Docker、Docker Compose 等基础环境[^3][^4]。 2. **安装 Docker 并配置** ```bash # 安装 Docker curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker # 启动 Docker 服务并设置开机自启 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker ``` - 验证 Docker 是否安装成功:`docker --version`[^4]。 3. **拉取并运行 Dify 镜像** - 使用 Docker Compose 部署(推荐): ```bash # 创建项目目录 mkdir dify && cd dify # 下载官方 docker-compose.yml wget https://github.com/langgenius/dify/blob/main/docker/docker-compose.yml # 启动服务 docker-compose up -d ``` - 若需自定义配置,可修改 `docker-compose.yml` 中的环境变量(如据库、端口等)。 4. **配置网络与持久化存储** - **端口映射**:默认使用 `80:80`(HTTP)和 `443:443`(HTTPS),需确保算力云安全组开放对应端口。 - **据持久化**:通过 Docker 卷挂载据库和日志目录,避免据丢失: ```yaml # 在 docker-compose.yml 中配置卷 volumes: - ./data:/data ``` 5. **访 Dify 服务** - 部署完成后,通过算力云实例的公网 IP 访 Web 界面(如 `http://<实例IP>:80`)。 - 首次访需初始化管理员账号和基础配置。 --- #### **注意事项** - **GPU 支持**:若需 GPU 加速,确保算力云实例已分配 GPU 资源,并在 Docker 配置中启用 GPU 驱动。 - **备份与升级**:定期备份 Docker 卷据,升级时通过 `docker-compose pull` 拉取最新镜像。 - **性能优化**:调整实例规格(CPU/内存)或使用负载均衡,应对高并发场景[^1]。 ---
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