一文弄懂开源大型语言模型 (LLM) 应用程序开发平台--Dify

Dify 简介

Dify 是一个开源大型语言模型 (LLM) 应用程序开发平台，旨在弥合 AI 应用程序原型设计与生产部署之间的差距。本文为希望了解或扩展该平台的开发者和技术用户提供了 Dify 架构、组件和功能的技术概述。

平台概述

Dify 提供端到端解决方案，通过可视化工具和 API 的组合，构建基于 LLM 的应用程序。其架构旨在支持 AI 应用程序开发的整个生命周期，包括模型集成、提示、知识管理、工作流编排和部署。

主要特点

Dify 提供了多项核心功能，使其在 LLM 应用程序开发生态系统中脱颖而出：

• 可视化工作流构建器 ：在可视化画布上构建和测试 AI 应用程序工作流

• 全面的模型支持 ：与来自不同供应商的专有和开源 LLM 集成

• 提示管理 ：用于制作、测试和优化提示的 IDE

• RAG Pipeline ：端到端检索增强生成功能

• Agent 功能 ：支持基于 LLM 的代理，并集成工具

• 可观察性 ：人工智能应用的监控和分析

• API-First 架构 ：所有功能均可通过 REST API 使用

系统架构

Dify 遵循现代 Web 应用程序架构，前端和后端组件之间有明确的分离。

核心组件

Web 前端

Web 前端为应用程序开发人员和最终用户提供了用户界面。它提供了各种工具，包括工作流构建器、提示编辑器、数据集管理和应用程序测试。

API 后端

API 后端是 Dify 的核心组件，提供 REST API 来支持前端并实现外部集成。它管理对话、知识检索、工作流和模型交互。

对话系统

对话系统处理聊天会话和消息管理，支持各种类型的应用程序运行器：

RAG 知识系统

RAG（检索增强生成）知识系统使应用程序能够通过以下方式利用基于文档的知识：

• 文档提取 ：处理各种文档格式

• 分块和嵌入 ：将文本转换为矢量表示

• 知识检索 ：查找与用户查询相关的信息

模型提供者系统

模型提供程序系统抽象了与各种 LLM 提供程序的交互，为以下方面提供了统一的接口：

• LLM 文本生成 ：完成和聊天完成

• 文本嵌入 ：文本的矢量表示

• 文本转语音和语音转文本 ：语音功能

• 重新排序 ：提高 RAG 结果的相关性

工作流系统

工作流系统支持可视化创建和执行复杂的 AI 应用程序流程，将不同的组件连接成有凝聚力的应用程序。

部署选项

根据您的需求，Dify 可以通过多种方式部署：

• Dify Cloud ：无需设置的托管服务

• 自托管社区版 ：基于 Docker 部署

• 企业版 ：增强组织使用功能

标准部署使用 Docker Compose 并包括以下服务：

代码结构

Dify 代码库分为几个主要目录：

Directory  目录	Description  描述
/api	Backend API service code  后端 API 服务代码
/web	Frontend React application   前端 React 应用程序
/docker	Deployment configuration files   部署配置文件
/sandbox	Code  execution service  代码执行服务

后端遵循面向服务的架构，不同模块之间的关注点明确分离。

结论

Dify 提供了一个全面的平台，用于开发基于 LLM 的应用程序，从简单的聊天机器人到复杂的基于代理的系统，应有尽有。其架构支持可视化开发和基于 API 的集成，适用于各种用例和开发方法。

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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