【AI开源项目】Dify- 轻松打造可持续运营的 GPT 系列的 AI应用 —— 全面解析LLMOps平台
文章目录
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- 什么是Dify？
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- Dify的名称由来
- 了解LLMOps
- Dify的核心功能
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- 兼容多种LLMs
- Dify的优势
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- 完全开源
- 核心能力
- 如何安装Dify
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- 快速启动
- 使用Helm Chart在Kubernetes上部署
- 自定义配置
- 使用Dify创建AI应用
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- 第一步：创建应用程序
- 第二步：编写和调试提示词
- 第三步：集成私有数据或API功能
- 第四步：监控和改进
- 常见问题解答
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- Q1: 我能用Dify做什么？
- Q2: 如何使用Dify“训练”自己的模型？
- Q3: 如果要创建一个自己的应用，我需要准备什么？
- Q4: Dify支持哪些界面语言？
- Q5: LLMOps和MLOps有什么区别？
- Q6: 除了Dify还有其他的平台代替吗？
- Q7: 如何获取OpenAI API KEY？
- 结语
随着大型语言模型（LLMs）如GPT-4的迅速发展，越来越多的开发者和非开发者希望利用这些强大的工具创建有用的应用。然而，如何高效地开发、部署和维护这些应用，避免常见的技术难题，成为了亟待解决的问题。今天，我们将介绍一个强大的LLMOps平台——Dify，它致力于让更多人能够轻松创建可持续运营的原生AI应用。
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什么是Dify？
Dify 是一个易用的LLMOps平台，旨在帮助开发者（甚至非开发者）快速基于大型语言模型构建和运营AI应用。Dify提供多种类型应用的可视化编排，支持开箱即用的Web站点以及后端即服务（API）的形式提供服务。其核心理念是通过可视化界面简化应用创建、配置和改进的过程，让用户能够专注于应用的创新和优化，而无需担心复杂的后台开发工作。
Dify的名称由来
Dify源自于“Define + Modify”，意指定义并持续改进你的AI应用。Dify致力于为用户提供一个持续优化的平台，确保AI应用在实际运营中能够不断提升性能和用户体验。
了解LLMOps
LLMOps（Large Language Model Operations） 是一套涵盖大型语言模型（如GPT系列）的开发、部署、维护和优化的实践和流程。LLMOps的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的AI模型来构建和运行实际应用程序。其主要涉及以下几个方面：
- 模型训练：根据特定需求对模型进行训练和微调。
- 部署：将训练好的模型部署到生产环境中，确保其稳定运行。
- 监控：实时监控模型的性能，及时发现和解决问题。
- 更新：根据反馈和新数据不断更新模型，提升其表现。
- 安全性和合规性：确保模型的使用符合相关法律法规和伦理标准。
Dify正是基于LLMOps理念，提供了一整套工具和服务，帮助用户轻松应对这些挑战。
Dify的核心功能
通过Dify创建的应用具备以下主要特点：
- 开箱即用的Web站点：支持表单模式和聊天对话模式，用户无需编写前端代码即可快速上线应用。
- 强大的API支持：只需一套API即可包含插件、上下文增强等功能，省去了后端代码的编写工作。
- 可视化数据分析：直观的界面支持对应用进行数据分析，查阅日志或进行数据标注，帮助用户持续优化AI应用。
兼容多种LLMs
Dify兼容Langchain，这意味着平台将逐步支持多种LLMs。当前支持的模型服务包括：
- OpenAI：GPT-4、GPT-3.5-turbo、GPT-3.5-turbo-16k、text-davinci-003
- Azure OpenAI Service
- Anthropic：Claude2、Claude-instant
此外，Dify还计划与优秀的开源模型如Llama合作，通过平台提供这些模型作为选项，或用于进一步的微调，释放大语言模型的无限潜力。
Dify的优势
完全开源
自5月9日云版本正式上线以来，Dify.AI受到了开发者的广泛好评和分享。不到一周的时间，Dify平台上就创建了4000多个应用程序，GitHub Star数量在开源之前已超过700个。自3月1日编写第一行代码以来，Dify在两个多月内在GitHub上完全开源，共有46,558行代码开放源代码，其中约30%的代码是由GPT生成的。
核心能力
- 可视化提示词编排：通过可视化界面创建和调试提示词，几分钟内发布AI应用程序。
- 长上下文集成：使用自有数据作为上下文自动完成文本预处理，无需理解模糊概念和技术处理。
- 基于API的开发：后端即服务，直接访问Web应用程序或将API集成到现有应用中，无需担心复杂的后端架构和部署流程。
- 数据标注和改进：通过可视化审查AI日志并改善数据标注，观察AI推理过程并持续提高性能。
如何安装Dify
在安装Dify之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：
- CPU：≥1 Core
- RAM：≥4GB
快速启动
启动Dify服务器的最简单方法是运行官方提供的docker-compose.yml文件。在运行安装命令之前，请保证您的机器上已经安装了Docker和Docker Compose。
cd docker
docker compose up -d
运行后，您可以在浏览器中访问 http://localhost/install 进入Dify控制台并开始初始化安装操作。
使用Helm Chart在Kubernetes上部署
感谢@BorisPolonsky为Dify提供了一个Helm Chart版本，可以在Kubernetes上轻松部署Dify。详细部署信息可访问GitHub仓库。
自定义配置
如果需要自定义配置，请参考docker-compose.yml文件中的注释，并手动设置环境配置。修改完毕后，重新执行以下命令以应用更改：
docker-compose up -d
使用Dify创建AI应用
只需四个简单步骤，您就可以创建适应各种场景的AI应用，例如个性化聊天机器人、AI客服、基于专业知识的文本生成等。
第一步：创建应用程序
您可以选择从零开始创建应用程序，或使用Dify提供的模板。这为不同需求的用户提供了极大的灵活性。
第二步：编写和调试提示词
通过可视化的方式编写提示词，并即时调试您的AI应用，确保其表现符合预期。
第三步：集成私有数据或API功能
将您的私有数据或API功能集成到AI应用中，以增强上下文信息，提升应用的智能化水平。
第四步：监控和改进
持续监控您的应用程序运行情况，标记数据并不断改进AI模型，确保应用始终保持最佳性能。
目前，Dify已完成对OpenAI GPT系列的支持，并已经集成Azure OpenAI Service、Claude以及Hugging Face Hub模型。
常见问题解答
Q1: 我能用Dify做什么？
A: Dify是一个功能丰富且易用的LLM开发和运营工具。您可以使用Dify搭建商用级应用、个人助理等。如果您希望自己开发应用，Dify还能为您省去接入OpenAI后端的工作，并通过可视化运营能力，持续改进和训练您的GPT模型。
Q2: 如何使用Dify“训练”自己的模型？
A: 一个有价值的应用由提示词工程（Prompt Engineering）、上下文增强和微调（Fine-tuning）三个环节组成。Dify提供了一种结合编程语言的混合编程方式，您可以轻松完成长文本嵌入，或者抓取用户输入的YouTube视频字幕等，这些都将作为上下文提交给LLMs进行计算。Dify注重应用的可运营性，用户在使用App期间产生的数据可进行分析、标记和持续训练，极大地节省了时间和资源。
Q3: 如果要创建一个自己的应用，我需要准备什么？
A: 您需要拥有一个OpenAI API Key，如果还没有，建议先注册一个。此外，如果您已经有一些内容可以作为训练上下文，将更有助于提升AI应用的表现。
Q4: Dify支持哪些界面语言？
A: 当前Dify支持英文和中文，欢迎开发者为Dify贡献更多的语言包。
Q5: LLMOps和MLOps有什么区别？
A: 传统的MLOps主要关注让开发者从零开始训练模型，而LLMOps则是在诸如GPT-4这样的强大预训练模型基础上，开发AI原生应用，简化了模型训练的复杂性，专注于应用的开发和运营。
Q6: 除了Dify还有其他的平台代替吗？
A: fastgpt，coze都可以
Q7: 如何获取OpenAI API KEY？
A: 获取OpenAI API：获取OpenAI API KEY的两种方式，开发者必看全方面教程！
结语
Dify作为一个全面的LLMOps平台，通过其强大的可视化编排、API支持和持续优化能力，为开发者和非开发者提供了一个简便高效的AI应用开发工具。无论您是希望快速搭建一个AI客服，还是打造一个个性化的聊天机器人，Dify都能帮助您轻松实现目标。
希望这篇文章能够帮助您更好地了解Dify平台，并激发您在AI应用开发中的创意与热情。欢迎在评论区分享您的使用体验和建议！