Dify开发平台实战

Dify 是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它拥有直观的界面,集成了智能体 AI 工作流、检索增强生成(RAG)流程、智能体能力、模型管理、可观测性功能等,能让你快速从原型阶段过渡到产品上线阶段。

GitHub Difyhttps://github.com/langgenius/dify

一 .安装

参考:Docker Compose 部署 | Dify

提示:默认端口80,需要配置云服务器的安全策略,80端口的访问权限。

二.配置

1.设置语言

2. 配置模型供应商

这里以Ollama为例,安装参考:

Alibaba Cloud Linux 基于Ollama部署DeepSeek R1:7B版本

基础URL:填写安装的Ollama的,页面可以向下滚动

### 关于 Dify 框架的开发实战教程 Dify 是一个用于快速部署和管理大型语言模型 (LLM) 的平台,支持多种开源模型并提供便捷的接口调用方式[^1]。对于开发者而言,掌握如何利用该框架创建实际应用至关重要。 #### 创建基于 Dify 的应用程序实例 为了帮助理解具体实现过程,下面给出一段 Python 代码片段展示怎样通过 API 请求来加载预训练好的 BaiChuan 模型: ```python import requests def load_model(model_name="baichuan"): url = f"http://localhost:8090/api/v1/models/{model_name}/load" response = requests.post(url) if response.status_code == 200: print(f"{model_name} model loaded successfully.") else: print("Failed to load the model.") if __name__ == "__main__": load_model() ``` 这段脚本演示了向本地运行的服务发送 POST 请求以装载指定名称的语言模型的过程。 #### 构建对话机器人服务 除了简单的模型加载外,还可以进一步扩展功能,比如建立一个能够处理自然语言输入并与用户交互的应用程序。这通常涉及到定义意图识别逻辑、设计回复模板以及集成外部数据源等内容。 ```json { "intent": { "greeting": ["hi", "hello"], "farewell": ["bye", "goodbye"] }, "responses": { "default": "I didn't understand that.", "greeting": "Hello! How can I assist you today?", "farewell": "Goodbye! Have a great day!" } } ``` 上述 JSON 片段展示了配置文件的一部分,其中包含了不同类型的意图及其对应的响应消息。
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