在当下人工智能飞速发展的时代，大模型技术成为了推动各行业变革的关键力量。而在众多围绕大模型构建应用的工具与平台中，Dify 脱颖而出，为开发者、研究人员以及企业提供了强大且便捷的解决方案。本文将深入探讨 Dify 是什么，它具有哪些独特的特点，在实际中有哪些应用，以及如何利用它来构建基于文档的检索增强生成（RAG）系统和搭建智能 Agent。

一、Dify 是什么

Dify 是一个开源平台，其核心目标是让大语言模型操作（LLMops）变得无缝且简单。它涵盖了从构建自定义大语言模型到大规模部署和管理模型的全生命周期流程。Dify 的诞生，充分考虑了灵活性和简洁性这两个核心要素，使得开发者、研究人员以及企业能够摆脱专有生态系统的束缚，自由地创建自定义的大语言模型。

从技术架构来看，Dify 的后端基于 Python/Flask/PostgreSQL 搭建，前端则采用了 Next.js 技术 ，拥有超过 130,000 行的代码库，并且平均每周会进行一次版本更新，以不断完善和提升其功能。

二、Dify 的特点

1、低代码/无代码开发：Dify通过可视化的方式允许开发者轻松定义Prompt、上下文和插件等，无需深入底层技术细节。

2、模块化设计：Dify采用模块化的设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。

3、丰富的功能组件：平台提供了包括AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理等丰富功能组件，帮助开发者从原型到生产的全过程。

4、支持多种大语言模型：Dify已支持主流的模型，开发者能够根据自己的需求选择最适合的模型来构建AI应用。

三、Dify 的应用

（一）自动化数据分析

在数据爆炸的时代，企业和研究机构面临着海量数据的分析挑战。Dify 能够利用大语言模型的强大能力，自动化地处理和分析数据，快速生成有价值的洞察。通过配置相应的工具和提示，Dify 可以对复杂的数据进行清洗、转换和分析，为决策提供有力的数据支持。例如，在金融领域，它可以对市场数据、财务报表等进行分析，预测市场趋势、评估风险等；在科研领域，能够帮助研究人员快速处理实验数据，发现潜在的规律和关系。

（二）内容生成

内容创作是许多行业的重要工作，Dify 为内容生成提供了高效的解决方案。无论是撰写文章、博客、社交媒体更新，还是生成创意文案、故事脚本等，都可以借助 Dify 构建的人工智能应用来完成。通过训练模型对特定领域的知识和语言风格的理解，Dify 能够生成高质量、符合要求的内容。比如，媒体机构可以利用它快速生成新闻稿件，电商平台可以用它为商品生成吸引人的描述，广告公司可以借助它创作富有创意的广告文案等。

（三）智能客户服务

客户服务是企业与客户沟通的重要窗口，提供高效、智能的客户服务能够显著提升客户满意度。Dify 可以用于构建人工智能驱动的客户服务应用，能够处理复杂的客户查询，并提供个性化的支持。它可以对接企业的知识库，快速准确地回答客户的问题，还可以根据客户的历史记录和实时需求，提供针对性的解决方案。例如，在在线购物平台上，Dify 可以解答客户关于商品信息、订单状态、退换货政策等方面的问题；在软件服务行业，能够帮助客户解决使用过程中遇到的技术问题，大大提高客户服务的效率和质量。

四、如何将文档上传到 Dify 知识库构建 RAG

1. 创建知识库：Dify主导航栏中的“知识”，在此页面可以看到已有的知识库。

• 创建新知识库：拖放或选择要上传的文件，支持批量上传，但数量受订阅计划限制。
• 空知识库选项：如果尚未准备文档，可选择创建空知识库。
• 外部数据源：使用外部数据源（如Notion或网站同步）时，知识库类型将固定，建议为每个数据源创建单独知识库。

2. 文本预处理与清理：内容上传到知识库之后，需要进行分块和数据清洗，这个阶段可以理解为内容的预处理和结构化。

• 自动模式：Dify自动分割和清理内容，简化文档准备流程。

• 自定义模式：对于需要更精细控制的情况，可选择自定义模式进行手动调整。

3. 索引模式：根据应用场景选择合适的索引模式，如高质量模式、经济模式或问答模式。

• 高质量模式：利用Embedding模型将文本转换为数值向量，支持向量检索、全文检索和混合检索。

• 经济模式：采用离线向量引擎和关键字索引，虽然准确率有所降低，但省去了额外的 token 消耗和相关成本。

• 问答模式： 系 统会进行文本分词，并通过摘要的方式，为每段生成QA问答对。

4. 检索设置：

（1）在高质量索引模式下，Dify 提供三种检索设置：向量搜索、全文搜索、混合搜索

• 向量搜索：将查询向量化，计算与知识库中文本向量的距离，识别最接近的文本块。

• 全文搜索：基于关键字匹配进行搜索。

• 混合搜索：结合向量搜索和全文搜索的优势。

• Rerank模型：对检索结果进行语义重排序，优化排序结果。

（2）在经济索引模式下，Dify 提供单一检索设置：倒排索引和TopK

• 倒排索引：一种为快速检索文档中的关键字而设计的索引结构。
• TopK和分数阈值：设置检索结果的数量和相似度阈值。

五、如何在 Dify 平台搭建 Agent

1. 探索与集成应用模板

Dify平台提供了丰富的“探索”（Explore）部分，其中包含多个代理助理的应用模板。用户可以直接将这些模板集成到自己的工作区中，快速开始使用。同时还允许用户创建自定义代理助理，以满足特定的个人或组织需求。

2. 选择推理模型

代理助理的任务完成能力很大程度上取决于所选LLM模型的推理能力。建议使用如GPT-4等更强大的模型系列，以获得更稳定、更精确的任务完成结果。

3. 编写提示与设置流程

在“说明”（Instructions）部分，用户可以详细编写代理助理的任务目标、工作流程、所需资源和限制条件等提示信息。这些信息将帮助代理助理更好地理解并执行任务。

4. 添加工具与知识库

• 工具集成：在“工具”（Tools）部分，用户可以添加各种内置或自定义工具，以增强代理助理的功能。这些工具可以包括互联网搜索、科学计算、图像创建等，帮助代理助理与现实世界进行更丰富的交互。
• 知识库：在“上下文”（Context）部分，用户可以整合知识库工具，为代理助理提供外部背景知识和信息检索能力。

5. 推理模式设置

Dify支持两种推理模式：Function Calling和ReAct。

• Function Calling：对于支持该模式的模型（如GPT-3.5、GPT-4），建议使用此模式以获得更好更稳定的性能。
• ReAct：对于不支持Function Calling的模型系列，Dify提供了ReAct推理框架作为替代方案，以实现类似的功能。

6. 配置对话开启器

用户可以为代理助理设置对话开场白和初始问题，以便在用户首次与代理助理交互时，展示其可以执行的任务类型和可以提出的问题示例。

7. 调试与预览

在将代理助理发布为应用程序之前，用户可以在Dify平台上进行调试和预览，以评估其完成任务的有效性和准确性。

8. 应用程序发布

一旦代理助理配置完成并经过调试，用户就可以将其发布为Web应用程序（Webapp），供更多人使用。这将使得代理助理的功能和服务能够跨平台、跨设备地提供给更广泛的用户群体。

通过以上对 Dify 的全面介绍，从其定义、特点、应用，到如何构建 RAG 和搭建 Agent，相信你已经对 Dify 有了深入的理解。Dify 为大模型应用开发提供了一站式的解决方案，无论你是人工智能领域的开发者、研究人员，还是希望利用人工智能提升业务效率的企业，Dify 都能为你提供强大的支持和便利，助力你在人工智能的浪潮中实现创新和发展。

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