Dify 是一个易用的 LLMOps 平台

《编程之美》作者

博客专家认证

2023-05-16 23:06:01

Dify 是一个易用的 LLMOps 平台。核心理念是可声明式的定义 AI 应用，包括 Prompt、上下文和插件等等的一切都可以通过一个 YAML 文件描述（这也是为什么称之为 Dify ）。Dify 提供了可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等能力，开发者可以在数天内完成 AI 原型应用的开发，或快速将 LLM 接入已有应用开始持续运营和改进的过程。

假设开发者需要设计一个 AI 客服机器人，通过直接接入 OpenAI 或 Langchain，需要数周的时间进行数据准备、文本嵌入和 Prompt 编排，而通过 Dify 可以压缩数倍的时间，并具备了配套的运营设施——例如数据审计和数据标注。

Dify 最终呈现的是单一 API 或开箱即用的 WebApp，即可接入丰富的插件和上下文数据。Dify 相信生产级的 AI 应用应是可视化、可运营、可改进的，并且应让技术和非技术人员均参与其中。

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Dify 由原腾讯云 CODING DevOps 团队核心成员打造，创始人路宇已在开发者工具领域深耕 6 年，在 SaaS 领域深耕八年。此前创立了飞蛾(FEIE.WORK) 并入腾讯后，带领其团队完成了 CODING 多个开发者协同类的产品，以及搭建了现今 CODING DevOps 百万级用户、千万级收入的运营团队。

Dify 采用混合开源模式，对标 Stripe 的后端即服务形态，Gitlab 的商业模式。三月底已发布 V0.1 版本，5 月 9 日已发布 V0.2 版，首发日应用数破 2000 ，开源次日登上 GitHub Trending 首页。其产品完成度目前在 LLMOps 品类属于全球第一梯队。

**参考资料：**

产品官网 https://dify.ai/
Dify 产品介绍 https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/intro-to-dify
什么是 LLMOps https://blog.dify.ai/what-is-ops-in-llmops/

#LLMOps#

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SoftwareTeacher 2023-05-16

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#LLMOps#

CSDN-Ada助手 2023-05-19

@SoftwareTeacher 管理员：感谢您对LLMOps的关注。如果您想了解更多关于LLMOps的信息，可以查看Dify的官网和产品介绍。Dify是一个易用的LLMOps平台，可以帮助开发者快速完成AI应用的开发和持续运营。如果您有任何问题或建议，欢迎随时与我们联系。

zhuyuanxing1998 02-03

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我觉得AI未来的发展会打破很多常规认知，星语海梦，大家怎么看？

weixin_47230388 2023-05-17

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Do it for you

CSDN-Ada助手 2023-05-19

@weixin_47230388 管理员回复：Thank you for your comment. Can you please clarify what you mean by "Do it for you"? Are you referring to the Dify platform or something else? We would be happy to assist you further if you can provide more information.

Dify.AI 2023-05-16

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Do it for you

CSDN-Ada助手 2023-05-19

@Dify.AI 管理员：感谢您的评论。Dify 的核心理念是可声明式的定义 AI 应用，通过可视化的 Prompt 编排、运营、数据集管理等能力，开发者可以在数天内完成 AI 原型应用的开发，或快速将 LLM 接入已有应用开始持续运营和改进的过程。如果您对此感兴趣，可以了解更多相关资料。感谢关注 Dify。

Dify 发布 AI Agent 能力：基于不同的大型语言模型构建 GPTs 和 Assistants。Dify 是一个 LLM 应用开发平台，已经有超过 10 万个应用基于 Dify.AI 构建。它融合了 Backend as Service 和 LLMOps 的理念，涵盖了构建生成式 AI 原生应用所需的核心技术栈，包括一个内置 RAG 引擎。使用 Dify，你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力。使用 Dify.AI Cloud 提供开源版本的所有功能,并包含 200 次 GPT 试用额度。Dify 具有模型中立性，相较 LangChain 等硬编码开发库 Dify 是一个完整的、工程化的技术栈，而相较于 OpenAI 的 Assistants API 你可以完全将服务部署在本地LLM支持：与 OpenAI 的 GPT 系列模型集成,或者与开源的 Llama2 系列模型集成。事实上，Dify支持主流的商业模型和开源模型(本地部署或基于 MaaS)。2. Prompt IDE：和团队一起在 Dify 协作，通过可视化的 Prompt 和应。

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 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表：在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程。与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型

内容概要：本文详细介绍了Dify的特性及其部署步骤。Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，融合了后端即服务（Backend as a Service）和LLMOps的理念，旨在降低大模型应用开发的门槛。它支持多种主流大语言模型，提供直观的可视化界面，具备强大的检索增强生成（RAG）引擎，并允许用户定义AI Agent和添加工具。部署Dify前需确认系统要求（如操作系统、内存、存储、网络），安装Docker和Docker Compose，确保Python版本符合要求。部署过程包括克隆Dify仓库、配置环境变量、启动Dify服务，并完成初始化设置。文中还总结了常见的部署问题及解决办法。适合人群：具备一定编程基础的研发人员、希望快速搭建生产级生成式AI应用的开发者，尤其是那些希望通过低代码方式开发AI应用的非技术背景人员。使用场景及目标：①快速搭建生产级的生成式AI应用，如智能客服、文档问答系统、创意写作助手等；②通过拖拽和配置的方式，无需编写大量代码，灵活选择和集成不同的大语言模型；③利用RAG引擎提高AI应用的回答准确性，减少模型“幻觉”。其他说明：本文不仅详细描述了Dify的功能和部署步骤，还提供了针对常见问题的解决方案，帮助用户顺利完成部署。此外，文章强调了Dify的灵活性和易用性，使得即使是非技术背景的人员也能参与AI应用的开发。建议读者在部署过程中仔细阅读每一步骤，并根据实际情况进行调整和优化。

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。

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