图片物联网软件开发公司
跨度分析：上期跨度上升开出1路、偶数70，近10期跨度012路比为2：4：4，奇偶比为7：3，升降平次数比为5：5：0，本期预计偶数跨度连出，关注跨度78。
杨光快乐8第2024182期奖号冷温热分析(定义：遗漏0-1期号码为热码，遗漏2-4期号码为温码，遗漏4期以上号码为冷码)
原文连气儿（更好排版、视频播放、社群换取）：https://mp.weixin.qq.com/s/zwSIyquN2P4IhKEQTa8RBQ
28.6k Star！Dify：完善生态、维持Ollama与土产货常识库、企业级拖放式UI构建AI Agent、API集成进业务！原创 Aitrainee AI锻练生
Dify 是一款开源的诳言语模子(LLM) 应用开荒平台， 它和会了后端即劳动和 LLMOps 的理念，使开荒者不错快速搭建分娩级的生成式 AI 应用。
即使你曲直时期东谈主员，也能参与到 AI 应用的界说和数据运营过程中， 使用拖放式 UI 构 建 AI 应用圭臬和 RAG 使命过程！
体验地址：https://cloud.dify.ai/apps为什么使用 Dify？你约略不错把 LangChain 这类的开荒库（Library）思象为有着锤子、钉子的器具箱。与之比拟，Dify 提供了更接近分娩需要的圆善决议，Dify 好比是一套脚手架，况且经过了良好的工程联想和软件测试。
在可视化画布上构建和测试强大的 AI 使命过程，愚弄以下统统功能偏激他功能。
咱们的社区用户对 Dify 的家具评价不错归结为通俗、克制、迭代连忙。——路宇，Dify.AI CEO
Dify 能作念什么？Dify 一词源自 Define + Modify，意指界说况且络续的改良你的 AI 应用，它是为你而作念的（Do it for you）。
创业，快速的将你的 AI 应用创意变成执行，不管得胜和失败都需要加快。在着实寰球，也曾有几十个团队通过 Dify 构建 MVP（最小可用家具）获取投资，或通过 POC（见地考据）赢得了客户的订单。
将 LLM 集成至已有业务，通过引入 LLM 增强现存应用的才智，接入 Dify 的 RESTful API 从而竣事 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的经管界面是追踪数据、资本和用量，络续改良应用恶果。
动作企业级 LLM 基础设施，一些银行和大型互联网公司正在将 Dify 部署为企业内的 LLM 网关，加快 GenAI 时期在企业内的实践，并竣事中心化的监管。
探索 LLM 的才智畛域，即使你是一个时期醉心者，通过 Dify 也不错纯粹的实践 Prompt 工程和 Agent 时期，在 GPTs 推出畴昔就也曾有进步 60,000 开荒者在 Dify 上创建了我方的第一个应用。
常识库从 Notion 导入数据Dify 数据集维持从 Notion 导入，并建造 同步 使得数据在 Notion 更新后便自动同步到 Dify。
图片
通过 API 赞好意思数据集Dify中存在常识库数据集的单独API，这与他的劳动api不同，你不错单独的使用数据集的API：
图片
使命流使命运动过将复杂的任务领会成较小的设施，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能。
Dify 使命流按应用状况分裂为两种类型：
· Chatflow：面向多步逻辑的对话式应用圭臬。
· Workflow：面向自动化和批处理状况，相宜高质地翻译、数据分析、实质生成、电子邮件自动化等应用圭臬。· 常见案例 ：
图片
官方文档中驻守的先容了各式使用的节点，以及最终变成的使命流是维持导出的，便捷咱们团队合营。
图片
接入繁多LLM模子竖立Dify 现在已维持主流的模子供应商，举例 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 系列等。
图片
模子竖立教程：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/model-configuration
请稽查公众号往期著述（关系于免费OpenAI API调用的先容、部署项指标时候如何进行API竖立）
在 Dify 的 建造 > 模子供应商 中建造要接入的模子。
图片
竖立完模子后，就不错在应用中使用这些模子了：
图片
除此之外，Dify关于各式基础LLM，进行强大的兼容维持，维持各式土产货如ollama以考中三方的模子，致使维持你自界说的模子（需要我方重写类，和编写竖立yaml）
图片
发布你的应用发布为公开 Web 站点Dify还挺过劲，用它创建AI应用，几分钟就能弄出一个Web应用，用户平直用，多便捷。
发布AI站点 ：
· 不管你是我方部署如故用云劳动，比如Udify.app，都能快速上线。· 在应用概览页里，找到阿谁AI站点（WebApp）的卡片，开启探听，就有连气儿不错共享了。共享应用 ：
· 不管是文本生成如故对话型应用，Dify都提供了好意思瞻念的WebApp界面。就像是应用的脸，物联网app开发看起来得漂亮。建造你的AI站点 ：
· 点击WebApp卡片上的建造，不错弄一些东西，比如图标、称号、应用描写、界面话语、版权信息，还有诡秘计谋连气儿。这些都是最终用户会看到的。镶嵌你的AI站点 ：
· Dify维持把你的AI应用镶嵌到你的交易网站里。比如思作念个AI客服或者问答系统，独一丝击WebApp的镶嵌按钮，复制阿谁镶嵌代码，然后粘贴到你网站的合适位置。· 用 iframe 标签，把代码放到网站的 <div> 、 <section> 这么的场地。· 或者用 script 标签，复制代码到网站的 <head> 或 <body> 中。比如说，你把script代码粘贴到官网的 <body> 里，这么就能有个官网AI机器东谈主了。
图片
基于 APIs 开荒Dify API基于“后端即劳动”的理念，它让统统应用开荒者都能纯粹把大型话语模子的才智塞到前端应用里。思象一下，无须搞复杂的后端架构，平直在前端科罚一切。
这Dify API的公正多着呢：
· 平直在前端安全调用LLM，免去一堆后端开荒忙绿。· 联想应用时候，你看到的可视化界面，改啥都能及时反应到统统客户端。· 经管LLM供应商和密钥？都帮你封装得妥妥的，思换就换。· 还有器具、插件、数据集络续更新，保证你的应用老是跟得上递次。怎样用呢？通俗得很：
1. 在应用的左侧导航找到“API Access”。2. 望望Dify提供的API文档，经管下你的API把柄。思具体操作望望吗？比如你是开荒部的，要用公司的数据库给结尾用户提供AI才智，但你又不思外东谈主摸清你的数据和AI逻辑。这时候，API密钥得后端调用，保证安全，让步被销耗。
搞文本生成型应用？调用 completion-messages 接口，输入点什么，文本收尾就出来了。底下是个调用示例：
curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/completion-messages' --header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{ 'inputs': {}, 'response_mode': 'streaming', 'user': 'abc-123' }'或者是对话型应用，遴荐一问一答格式，络续对话的那种。启动对话的API调用看这里：
curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages' --header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' --header 'Content-Type: application/json' --data-raw '{
'inputs': {},
'query': 'eh',
'response_mode': 'streaming',
'conversation_id': '1c7e55fb-1ba2-4e10-81b5-30addcea2276'
'user': 'abc-123'
}'底下提供Dify官方的 文档先容、关系资源、部署教程 等，进一步复旧你的行动，以擢升本文的匡助力。
快速动手Dify 是一个开源的 LLM 应用开荒平台。其直不雅的界面勾搭了 AI 使命流、RAG 管谈、Agent、模子经管、可不雅测性功能等，让您不错快速从原型到分娩。以下是其中枢功能列表：
1. 使命流 : 在画布上构建和测试功能强大的 AI 使命过程，愚弄以下统统功能以及更多功能。
https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa
2. 全面的模子维持 : 与数百种迥殊/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决决议无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模子。圆善的维持模子提供商列表可在 此处 找到。
图片
3. Prompt IDE : 用于制作教唆、比较模子性能以及向基于聊天的应用圭臬添加其他功能（如文本转语音）的直不雅界面。
4. RAG Pipeline : 无为的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的统统实质，维持从 PDF、PPT 和其他常见文档体式中索取文本的开箱即用的维持。
5. Agent 智能体 : 您不错基于 LLM 函数调用或 ReAct 界说 Agent，并为 Agent 添加预构建或自界说器具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置器具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
6. LLMOps : 随时候监视和分析应用圭臬日记和性能。您不错根据分娩数据和标注络续改良教唆、数据集和模子。
7. 后端即劳动 : 统统 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您不错纯粹地将 Dify 集成到我方的业务逻辑中。
使用 Dify· 云咱们提供[ Dify 云劳动]:(https://dify.ai)，任何东谈主都不错零建造尝试。它提供了自部署版块的统统功能，并在沙盒策动中包含 200 次免费的 GPT-4 调用。· 自托管 Dify 社区版使用这个 初学指南 快速在您的环境中运行 Dify。使用咱们的[文档]:(https://docs.dify.ai)进行进一步的参考和更深化的施展。· 面向企业/组织的 Dify咱们提供非常的面向企业的功能。 与咱们安排会议 或 给咱们发送电子邮件 讨论企业需求。关于使用 AWS 的初创公司和中袖珍企业，请稽查 AWS Marketplace 上的 Dify 高档版 ，并使用一键部署到您我方的 AWS VPC。它是一个价钱实惠的 AMI 家具，提供了使用自界说徽标和品牌创建应用圭臬的选项。
装配社区版系统条款在装配 Dify 之前，请确保您的机器舒适以下最低系统条款：
· CPU >= 2 Core· RAM >= 4GB快速启动启动 Dify 劳动器的最通俗方法是运行咱们的 docker-compose.yml 文献。在运行装配号令之前，请确保您的机器上装配了 Docker 和 Docker Compose ：
cd docker docker compose up -d运行后，不错在浏览器上探听 http://localhost/install 参预 Dify 截止台并动手运行化装配操作。
图片
使用 Helm Chart 部署使用 Helm Chart 版块，不错在 Kubernetes 上部署 Dify。
· Helm Chart by @LeoQuote· Helm Chart by @BorisPolonsky竖立淌若您需要自界说竖立，请参考咱们的 docker-compose.yml 文献中的注目，并手动建造环境竖立。调动后，请再次运行 docker-compose up -d 。您不错在咱们的 文档 中稽查统统环境变量的圆善列表。
参考连气儿：
[1] https://gi thub.com/langgenius/ dify/[2] h ttps://cloud.dify.ai/apps[3] https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/
小程序开发知交难求，自我修都亦艰
收拢前沿时期的机遇，与咱们通盘成为转变的超等个体
（把捏AIGC期间的个东谈主力量）
— 完 —
点这里 关心我，铭记标星哦～
一键三连「共享」、「点赞」和「在看」
科技前沿阐扬日日相遇 ~物联网软件开发公司
本站仅提供存储劳动，统统实质均由用户发布，如发现存害或侵权实质，请点击举报。