LLMops

实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎

公众号：dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。
超人阿亚·2025-07-28 19:47

AI工程师必备：AI原生应用开发的系统思维框架

AI工程师必备：AI原生应用开发的系统思维框架副标题：从工具使用者到架构师的思维跃迁关键词AI原生应用,系统思维框架,AI应用架构,机器学习工程,提示工程,向量数据库,LLMOps摘要在生成式AI爆发的时代
AI天才研究院·2025-07-25 12:21

开源的大语言模型（LLM）应用开发平台Dify

概述Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，结合了后端即服务（Backend-as-a-Service）和LLMOps的理念，旨在帮助开发者快速构建生产级的生成式AI应用。
·2025-07-23 13:38

详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发

大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战，数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS，专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想，并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践，从而在语言模型的开发和部署过程中，提升工作效率和成果的
·2025-07-11 19:01

Dify小白入门指南：通过官方文档学习工作流编排和API调用

作为一个强大的LLMOps平台，Dify已成为众多开发者构建AI应用的首选工具，尤其适合想要快速开发AI应用但缺
伟大无须多言·2025-07-11 12:39

AI时代下的架构设计：从传统到智能化的技术演进

2025年6月关键词：架构设计、AI原生、微服务、云原生、MLOps文章目录第一章：AI架构设计概述第二章：AI原生应用架构模式第三章：微服务在AI系统中的演进第四章：云原生AI架构实践第五章：MLOps与LLMOps
·2025-06-27 09:04

Dify：让AI应用开发变得简单又高效

它结合了后端即服务（Backend-as-a-Service）和LLMOps的理念，旨在帮助开发者快速构建生产级的生成式AI应用。简单来说，D
聪明的墨菲特i·2025-06-23 19:32

【AI应用】10 分钟搭建一个本地运行的 Dify 环境？

前言：你是否想快速体验Dify（一个强大的开源LLMOps平台），但又不想折腾复杂的配置？本文将带你10分钟内在本地运行Dify，让你轻松搭建AI应用开发环境！
码农垦荒笔记·2025-06-13 17:23

大语言模型实战：从零构建AI原生应用的完整指南

大语言模型实战：从零构建AI原生应用的完整指南关键词：大语言模型、AI原生应用、Prompt工程、微调、RAG、LangChain、LLMOps摘要：本文将带领读者从零开始构建一个完整的AI原生应用。
AI原生应用开发·2025-06-13 11:15

Windows下调试Dify相关组件(1)--前端Web

它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。
myepicure888·2025-06-10 12:47

dify: 易用的 LLMOps 平台

GitHub：https://github.com/langgenius/dify更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIDify是一个易用的LLMOps平台
小众AI·2025-05-25 18:38

Dify 安装与使用常见错误及解决方案大全

公众号：dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。
超人阿亚·2025-05-21 09:04

人工智能杂谈（三）Dify与Coze平台对比分析

其核心目标是降低AI应用开发门槛，融合了后端即服务（BaaS）和LLMOps理念，支持从原型设计到生产部署的全流程管理。
技术流浪者·2025-05-14 04:20

官方发布｜dify v1.3.1正式上线，支持VTT转文档&Vastbase数据库！

v1.3.1版本现已发布，带来了多项更新，旨在提升您在大语言模型运维（LLMOps）中的操作和工作流程。让我们来详细看看新版本都包含了什么吧：新功能VTT转文档转换：文档提取器现在支持VTT数据格式。
福大大架构师每日一题·2025-04-29 08:31

用Dify 3步为你打造专属AI企业知识库（附实操指南）

公众号：dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。打造专属AI知识库，只需三步走！
超人阿亚·2025-04-09 22:27

企业知识库落地案例：构建支持权限与多场景查询的 Dify 企业知识库助手

公众号：dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。
超人阿亚·2025-04-07 12:48

告别选择困难！Dify、Coze、RAGFlow、fastgpt、文心智能体，五大 AI 平台终极选型指南

一、Dify产品定位解读:Dify将自身定位为“一个LLM应用开发平台”，强调应用编排、后端即服务(BaaS)和LLMOps概念。平台突出其覆盖AI应用开发、部署、运营全生命周
超人阿亚·2025-04-01 23:03

大模型 | 三大智能体平台Dify、Coze、FastGPT对比分析

平台提供声明式开发环境（通过YAML定义应用）、模块化设计、LLMOps功能（监控和优化应用性能）以及
大模型面试·2025-03-30 08:05

LLMOps 是什么？

1.LLMOps是什么？LLMOps（LargeLanguageModelOperations）指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型（LLMs）的操作和实践。
AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

Dify 项目开源大模型应用开发平台

以下从多个维度对该项目进行详细介绍：一、项目定义与核心功能Dify的核心定位是结合后端即服务（BaaS）和LLMOps理念，为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。
魔王阿卡纳兹·2025-03-20 23:30

minikube 的 Kubernetes 入门教程--Dify

它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。
NightReader·2025-03-03 16:14

手把手教你用Docker部署Dify平台，打造可视化LLM应用环境

它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。
脱泥不tony·2025-02-27 22:40

【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

文章目录什么是Dify？Dify的名称由来了解LLMOpsDify的核心功能兼容多种LLMsDify的优势完全开源核心能力如何安装Dify快速启动使用HelmChart在Kubernetes上部署自定义配置使用Dify创建AI应用第一步：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Q1:我能用Dify做什么？Q2:如何使用Dify“训练”自己的
ChatGPT-千鑫·2025-02-04 13:02

全面解析大模型产品经理岗位职责：从入门到精通，一篇全懂！收藏我这篇就够了！

1.产品及公司介绍产品：开源企业级LLMops（大模型应用开发平台）：毕昇BISHENG。
大模型入门教程·2025-02-01 20:15

Windows10环境下使用docker部署Dify

它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生
南南的sky·2025-01-25 10:14

Dify: 轻松助你创建基于 GPT-4 的 AI 原生应用

Dify是一个易用的LLMOps平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生AI应用。Dify提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以后端即服务的API提供服务。
运维之美·2024-01-25 12:49

Dify.AI：简单易用的 LLMOps 平台，可视化创造和运营你的 AI 原生应用

Dify一词源自Define+Modify，意指定义并持续改进你的AI应用。随着大型语言模型（LLM）不断涌现的各种能力，AI应用的场景变得更加广阔。然而，对于大多数开发者而言，基于GPT等大型语言模型、Langchain等技术框架开发AI应用仍然是一项门槛极高的任务。开发者必须花费大量时间学习各种晦涩的概念和技术研究，也无法进行AI应用的持续运营。是否有这样一个工具，开发者无需关注基础设施的底层
Dify.AI·2024-01-25 12:48

Dify学习笔记-基础介绍（一）

1、简介DifyAI是一款强大的LLMOps（LanguageModelOperations）平台，专为用户提供便捷的人工智能应用程序开发体验。
有语忆语·2024-01-23 20:25

Dify学习笔记-入门学习（二）

它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。
有语忆语·2024-01-23 20:24

#LLMOps##AIGC# Dify_构建本地知识库问答应用-生成Al应用的创新引擎 用于构建助手API和GPT的开源开发平台

开源的大语言模型（LLM）应用开发平台融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的理念使开发者可以快速搭建生产级
向日葵花籽儿·2024-01-16 09:53

一切为了应用！九章云极DataCanvas大模型系列成果重磅发布！

发布会上重磅发布围绕DataCanvasAlaya九章元识大模型的开源底层LLMOps大模型工具链，开源Alaya-7B大
九章云极DataCanvas·2023-11-30 00:01

如何快速落地LLM应用？通过Langchain接入千帆SDK

千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，我们可基于千帆SDK通过代码接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，轻松实现LLMOps全流程的落地，快速构建自己的大语言模型应用
陈老老老板·2023-11-11 09:36

Dify 用户直面会:「Dify x 开源模型」的无限可能 & Baichuan 模型详解

本次线上直面会我们邀请了百川智能的Alex老师和Dify创始人张路宇和大家一起探讨关于开源LLMOps和Baichuan开源模型结合的最佳实践、当前模型技术及市场的发展趋势等话题。直面会上
·2023-09-07 18:56

Dify 用户直面会:「Dify x 开源模型」的无限可能 & Baichuan 模型详解

本次线上直面会我们邀请了百川智能的Alex老师和Dify创始人张路宇和大家一起探讨关于开源LLMOps和Baichuan开源模型结合的最佳实践、当前模型技术及市场的发展趋势等话题。直面会上
·2023-08-31 14:17

AIGC：【LLM（六）】——Dify：一个易用的 LLMOps 平台

文章目录一.简介1.1LLMOps1.2Dify二.核心能力三.Dify安装3.1快速启动3.2配置四.Dify使用五.调用开源模型六.接通闭源模型七.在Dify.AI探索不同模型潜力7.1快速切换，测验不同模型的表现
J_Xiong0117·2023-08-18 22:11

大模型时代和传统机器学习时代工具栈侧重点有所不同

大模型时代和传统机器学习时代工具栈侧重点有所不同本章从企业训练模型、构建AI赋能应用的工作流视角出发，详解涉及的主要环节，并关注LLMOps和MLOps在流程上的侧重点差异。
LCHub低代码社区·2023-08-15 15:13

Dify.AI：简单易用的 LLMOps 平台，可视化创造和运营你的 AI 原生应用

Dify一词源自Define+Modify，意指定义并持续改进你的AI应用。随着大型语言模型（LLM）不断涌现的各种能力，AI应用的场景变得更加广阔。然而，对于大多数开发者而言，基于GPT等大型语言模型、Langchain等技术框架开发AI应用仍然是一项门槛极高的任务。开发者必须花费大量时间学习各种晦涩的概念和技术研究，也无法进行AI应用的持续运营。是否有这样一个工具，开发者无需关注基础设施的底层
·2023-06-06 21:08
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