还在为构建私有化AI应用犯愁吗?今天给大家介绍一款强大的开源利器——dify。这款被称为'AI应用开发神器'的平台,正在悄悄改变着开发者构建AI应用的方式。
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,专注于帮助用户快速构建、部署和管理生成式 AI 应用。通过结合后端即服务(BaaS)和LLMOps(大模型运维),它简化了复杂的技术流程,让没有深厚编程背景的开发者也能轻松参与 AI 应用开发。
git --version,看到版本号就代表成功啦!docker --version,完美收工!$git clone [git@github.com](<mailto:git@github.com>):langgenius/dify.git
$cd dify/dockers
$cp .env.example .env # .env是各种配置redis,sqldatabase,vector store,etc
$docker compose up -d
在浏览器中输入http://localhost, 默认的port是80, 跟我的其他有冲突,所以我改成了8088.
第四步:输入管理员的用户名和密码, 然后登录
然后可以在网页上进行设置了
选择大模型供应商,设置API-KEY, 我用的是硅基流动, 你也可以选择自己的。
可以创建知识库了。
添加文件
| 模型 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BGE-M3 | |||||||
| text-embedding-3-large | |||||||
| multilingual-e5-large |
| 维度 | BCE-Reranker-base_v1 | BGE-Reranker-v2-m3 |
|---|---|---|
| 模型架构 | ||
| 多语言支持 | ||
| 输入长度 | ||
| 训练数据 | ||
| 部署复杂度 | ||
| 开源支持 |
You are an AI assistant that strictly answers based on the given context. If the answer cannot be derived directly from the provided context, respond with: “I do not have enough information to answer that.”
您是一个 AI 助手,严格根据给定的上下文进行回答。如果无法直接从提供的上下文中得出答案,请回复:“我没有足够的信息来回答这个问题。”
通过以上步骤,我们已经成功搭建了一个基于Dify的智能知识库系统。这不仅仅是一个简单的RAG应用,更是一个能够真正理解并回答用户问题的AI助手。无论是处理企业文档、构建客服系统,还是打造专业知识库,Dify都能够帮助我们事半功倍。
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