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Dify是苏州语灵人工智能科技公司的一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。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。由于Dify内置了构建L

入口选择工具duckduckgo发送消息后，后台的接口：1.chat-messages:https://cloud.dify.ai/console/api/apps/a21e7956-378f-47ea-9ce6-3d390d4674b4/chat-messages载荷{"response_mode":"streaming","conversation_id":"","query":"

pdb:python内置模块，最近将程序部署到linuxserver运行后，出现问题不知道如何调试，用这个模块应该有办法。pytest:最近看dify源码，增加一个供应商后编写的测试用例，代码基本看不懂，需要好好学习一下此模块。docker:最近想本地部署dify，用源码调试，于是接触了一下docker。但需要花时间

作者：老余捞鱼原创不易，转载请标明出处及原作者。写在前面的话：     本文介绍如何利用Dify和Notion构建一个轻量级金融数据库。首先，我们将会把策略选股结果从服务器同步到Notion，形成表格数据。接着，我们在Dify中创建知识库，选择从Notion同步数据，期间还进行了数据处

在线体验：https://dify.ai/开源地址：https://github.com/langgenius/dify官方文档：https://docs.dify.ai/v/zh-hans2.Dify私有化部署参考文档：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose首先，克隆Dify源代码至本地，然后进入dock

我的dify服务器是在内网环境，首先它需要通过代理去调用LLM，但打开代理后调用difyweaviate服务会报错：Metaendpoint!Unexpectedstatuscode:502,withresponsebody:None.所以，需要做的是：既要在调用LLM的时候走代理，又要调用difyweaviate服务的时候不走代理。配置如下：di

基本介绍基础信息GPU服务器获取基础安装基础信息安装显卡驱动配置显卡检查下载禁用nouveau系统自带驱动显卡驱动安装安装nvidia-docker下载配置验证Xinference部署docker部署官方文档模型下载glm-4-9b-chatEmbedding（向量）模型Rerank模型模型部署Embedding（向量）模型

之前我的文章里写的是通过langchain来构建RAG应用，对于很多人来说。langchain作为一个框架上手难度大，代码不够直观。但是通过dify你将学会可视化搭建工作流。什么是dify？Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps的

Dify简介Dify是一个开源的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（BackendasaService,BaaS）和LLMOps的理念，旨在帮助开发者，甚至是非技术人员，能够快速搭建和部署生成式AI应用程序。Dify的主要特点包括：简化开发流程：通过提供一系列工具和服务来简

Dify与FastGPT流程编排能力对比分析一、引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）应用平台正在重塑各行各业的工作流程。其中，Dify和FastGPT作为两款具有重要影响力的工具，凭借各自独特的流程编排能力，为开发者和使用者提供了强大的支持。流程编排的优劣直接影响着

谈谈这两天用Dify写小说想赚稿费的事最近这两天，我尝试着自己构建Dify工作流，去给我写小说，可能是自己小说看的少，看了Ai写的小说，感觉还不错啊，比我以前高中作文写的要好的多啊。然后我就幻想着靠AI写小说赚稿费了。今天就聊下，这两天我是怎么设计工作流，来实现长篇小说的编写的，以

Xinference实战指南：全面解析LLM大模型部署流程，携手Dify打造高效AI应用实践案例，加速AI项目落地进程XorbitsInference(Xinference)是一个开源平台，用于简化各种AI模型的运行和集成。借助Xinference，您可以使用任何开源LLM、嵌入模型和多模态模型在云端或本地环境中运行推理，并

LLM大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发1.Ollama部署的本地模型(

无缝融入，即刻智能[一]：Dify-LLM大模型平台，零编码集成嵌入第三方系统，42K+星标见证专属智能方案1.Dify简介1.1功能情况Dify，一款引领未来的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，革新性地融合了后端即服务(BackendasaService,BaaS）与LLMOps的精髓，为开发者铺设了一条从创意原型到

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RAG+AI工作流+Agent：LLM框架该如何选择，全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐1.MaxKBMaxKB=MaxKnowledgeBase，是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识，并提供智能问答功能。想象一

在检查dify-on-wechat项目时，发现存在数据乱串的问题。在前后端交互过程中，数据未能正确对应，导致信息错乱。经过调查分析，发现该问题出现在前后端使用的大语言模型不一致的情况下。当前后端的模型不匹配时，数据在传输过程中可能会发生串数据的现象。为了解决这个问题，我们将前后端的大

在检查dify-on-wechat应用中的数据乱串问题时，我们发现了一个关键因素：当前端和后端使用的大语言模型不一致时，会导致数据串扰问题。在深入调查和测试后，我们采取了将前后端的大语言模型改为一致的策略。在实施这一改变后，数据乱串的问题得到了有效解决。以下是详细的记录：问题现象：在dif

一.前置条件克隆Difyv0.6.9代码：gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git在启用业务服务之前，需要先部署PostgresSQL/Redis/Weaviate（如果本地没有的话），可以通过以下命令启动：cddockerdockercompose-fdocker-compose.middleware.yamlup-d增加数据

本地启动dify拉取dify文件gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.git启动底层服务cddify/dockerdocker-compose-fdocker-compose.middleware.yaml-pdifyup-d启动后端API安装poetrybrewinstallpoetry配置cd../apicp.env.example.env

 Dify与之前的MaxKB不同，MaxKB可以实现基础的问答以及知识库功能，但是如果要开发一个Agent，或者工作流就还是需要额外开发，而Dify是一个开源LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，让您可以快速从原型开发到生产。以下

前言Dify是一个易于使用的LLMOps平台，提供了多种应用程序类型和模板，包括AI聊天机器人、代码转换器、SQL生成器、新闻内容编写、创意脚本等。团队使用Dify，可以基于GPT-4等模型快速「开发+部署」AI应用程序并进行可视化操作，还可以将程序对外进行发布。Dify这个名字来

介绍Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。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。资源编排服务（ResourceOrchestrationService，ROS）

介绍Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。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。资源编排服务（ResourceOrchestrationService，ROS）是阿里