Dify接入大模型

Dify接入自建大模型[代码]

本文详细介绍了如何在Dify平台上接入自定义或公司内部的大模型，特别是通过OpenAI-API兼容接口的方式。首先，用户需要在设置中选择模型供应商界面，找到并安装OpenAI-API-compatible供应商。安装后，点击添加模型按钮，输入公司或本地部署的大模型名称和URL，以及可选的API密钥。文章还提到了一些常见问题，如安装后未显示供应商或添加模型后未立即显示的解决方案，建议用户多刷新或等待几分钟。

Dify 第 6 篇 Dify 接入大模型并使用

这篇文章介绍了Dify平台如何接入和使用大模型。主要内容包括：1）在Dify设置中添加大模型API Key进行配置；2）模型分类：系统推理模型（用于应用开发）、Embedding模型（知识库处理）、Rerank模型（增强检索能力）和语音转文字模型；3）模型供应商分为自有模型（自动接入）和托管模型（需单独添加）；4）配置完成后可直接在应用中选择使用模型。文章还提供了相关参考文档和系列博文链接。

本地部署Dify接入大模型[代码]

本文详细介绍了如何在本地环境中部署Dify应用开发平台，并通过Ollama框架接入本地大语言模型（如Llava）。文章涵盖了从Dify的Docker Compose部署、Ollama的安装与配置，到在Dify中集成Ollama模型的完整步骤。此外，还提供了通过cpolar内网穿透实现公网远程访问Dify的方法，包括创建随机域名和固定二级子域名的配置。最后，文章还分享了大模型学习资料包，适合从零基础入门到实战应用的开发者参考。

私有化部署大模型接入dify[项目代码]

本文详细介绍了如何使用Ollama框架在本地设备上私有化部署大型语言模型（LLM），并将其接入dify平台。Ollama是一个开源的大语言模型运行框架，支持在Windows、MacOS、Linux等系统本地运行模型，无需依赖云端，保障数据隐私。文章从Ollama的安装、模型下载到dify平台的配置，一步步指导用户完成整个流程。Ollama支持多模型，如Llama 3、DeepSeek - R1、Qwen、Mistral等，并提供了轻量化与高效的运行方式。此外，文章还提供了针对不同部署环境的解决方案，包括Linux服务器和本地Mac电脑的部署步骤。

Dify+Vue+Java接入大模型流式输出[源码]

本文详细介绍了如何通过Dify、Vue和Java技术栈实现大模型的流式输出。后端采用Spring Boot框架，结合WebFlux和SseEmitter技术，实现了流式数据的处理和传输。前端则使用fetch-event-source框架，解决了SSE不支持POST方法的问题，实现了与后端的交互。文章提供了完整的代码示例，包括后端的Controller层和Service层实现，以及前端的fetchEventSource调用方法，为开发者提供了实用的技术参考。