点赞+关注+收藏=学会了本文简介在当今数字化时代，企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面，可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用Dify这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人，它可以当你企业的职能客服，

        本章开始对Dify最新版本（v0.10.2）源码进行解读。在Dify项目根目录下有如下几个目录：api、web、docker、docker-legacy、sdks等。        其中api是后台项目目录，核心的业务逻辑、模型调用、接口服务代码都在该目录下。web目录是前台项目目录，前台页面代码

本文使用Difyv0.10.2版本，在Dify中包括BearerToken与API-Key鉴权这2种方式。console（URL前缀/console/api）和web（URL前缀/api）蓝图使用的是BearerToken鉴权方式，而service_api（URL前缀/v1）蓝图使用的是API-Key鉴权方式。console蓝图通过login_required装饰

简介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。功能比较使用Dify1、Dify云服务版：任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能，并在沙盒计划中包含200次

这篇文章篇幅不大，并不是非常的技术向，主要为了提供一些弹药，把一些AI的“小事”给做好，给大家提供更多的调优上升空间。工作流如下：我们的工作流接受一个输入，即要翻译的英文，接着经过四个大模型节点（LLM节点），分别进行：找术语直接翻译指出直译的问题二次翻译搭建好

api/constants/model_template.pyimportjsonfrommodels.modelimportAppModedefault_app_templates={#workflowdefaultmodeAppMode.WORKFLOW:{"app":{"mode":AppMode.WORKFLOW.value,"

services/acount_service.py一、整体结构这段Python代码实现了与用户账户管理、租户管理和注册相关的功能，主要涉及到数据库操作、密码处理、令牌生成、邮件发送等任务。它包含了多个类，分别是AccountService、TenantService、RegisterService和CustomSignUpApi。二、AccountSe

在虚拟机里部署Dify模型的一般步骤：1. 准备虚拟机环境：选择操作系统：常见的选择有Ubuntu、CentOS等Linux发行版。确保虚拟机的配置满足Dify的最低系统要求，一般建议CPU核心数不少于2个，内存不少于4GB。安装必要软件：在虚拟机中安装Docker（用于容器化部署）、Git（用于拉

DifyDify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。由于Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈，包括

接上一篇文章： https://www.cnblogs.com/neozheng/p/18400589 我有一台10.xxx.20.162的内网服务器运行着dify的dockercompose服务，又起了一台10.xxx.41.11的内网服务器用来运行ollama大模型。我是通过手动的方式安装的ollama，在运行ollama的时候遇到一个问题：ollam

Dify-使用小记记录使用Dify创建小流程

参看：https://github.com/langgenius/dify1、安装下载安装：https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/docker-composegitclonehttps://github.com/langgenius/dify.gitcddify##docker安装cddockercp.env.example.envdockercomposeup-d

**Dify是一个用于构建AI应用程序的开源平台。****Dify融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps理念。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。**Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt

安装插件调用的接口：2024-09-2615:45:44.342INFO[Thread-89(process_request_thread)][_internal.py:97]-127.0.0.1--[26/Sep/202415:45:44]"OPTIONS/console/api/workspaces/current/tool-provider/builtin/azuredalle/updateHTTP/1.1"200-2024-09-2615:

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