Dify ai官网,LLMOps平台,提供AI 聊天机器人,代碼轉换器,SQL 生成器,資訊内容编寫,創意脚本等

什么是Dify ai?

Dify 是一个易于使用的 LLMOps 平台，提供了多种应用程式类型和模板，包括 AI 聊天机器人、代碼轉换器、SQL 生成器、資訊内容编寫、創意脚本等。團队使用 Dify，可以基于 GPT-4 等模型快速「開發+部署」 AI 应用程式并进行可視化操作，还可以將程式對外进行發布。Dify 这个名字来源于 Define 和 Modify 这两个词，Dify 可以理解為 Do it for you，代表了帮助開發人员不斷改进其 AI 应用程式的願景。

Dify ai官网: https://dify.ai

Dify ai githhub: https://github.com/langgenius/dify

帮助文档: https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted

什么是 LLMOps？

LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵蓋了大型语言模型（如GPT系列）開發、部署、维護和優化的一整套實践和流程。LLMOps 的目标是确保高效、可擴展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和運行實際应用程式。它涉及到模型訓练、部署、监控、更新、安全性和合規性等方面。
下表說明了使用 Dify 前后開發 AI 应用的各環節差異：
步驟
未使用 LLMOps 平台
使用 Dify LLMOps 平台
时间差異
開發应用前&后端
集成和封装 LLM 能力，花費較多时间開發前端应用
直接使用 Dify 的后端服務，可基于 WebApp 脚手架開發
-80%
Prompt Engineering
仅能透過调用 API 或 Playground 进行
結合用户输入資料所見即所得完成调試
-25%
資料准備与嵌入
编寫代碼實现长文本資料處理、嵌入
在平台上传文本或绑定資料源即可

-80%
应用日志与分析
编寫代碼記錄日志，訪問資料库查看
平台提供實时日志与分析
-70%
資料分析与微调
技術人员进行資料管理和創建微调队列
非技術人员可协同，可視化模型调整
-60%
AI 插件開發与集成
编寫代碼創建、集成 AI 插件
平台提供可視化工具創建、集成插件能力
-50%
在使用 LLMOps 平台如 Dify 之前，基于 LLM 開發应用的过程可能会非常繁瑣和耗时。開發者需要自行處理各个阶段的任務，这可能導致效率低下、难以擴展和安全性問题。以下是使用 LLMOps 平台前的開發过程：
資料准備：手动收集和预處理資料，可能涉及到复雜的資料清洗和标注工作，需要编寫較多代碼。
Prompt Engineering：開發者只能透過调用 API 或 Playground 进行 Prompt 编寫和调試，缺乏實时反馈和可視化调試。
嵌入和上下文管理：手动處理长上下文的嵌入和存儲，难以優化和擴展，需要不少编程工作，熟悉模型嵌入和向量資料库等技術。

Dify ai使用教程

应用监控与维護：手动收集和分析性能資料，可能無法實时發现和處理問题，甚至可能没有日志記錄。
模型微调：自行處理微调資料准備和訓练过程，可能導致效率低下，需要编寫更多代碼。
系統和運營：需要技術人员参与或花費成本開發管理后台，增加開發和维護成本，缺乏多人协同和對非技術人员的友好支持。
引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后，基于 LLM 開發应用的过程將變得更加高效、可擴展和安全。以下是使用 Dify 进行 LLM 应用開發的優势：
資料准備：平台提供資料收集和预處理工具，简化了資料清洗和标注的工作，最小化甚至消除了编碼工作。
Prompt Engineering：所見即所得的 Prompt 编輯和调試，可根据用户输入的資料进行實时優化和调整。
嵌入和上下文管理：自动處理长上下文的嵌入、存儲和管理，提高效率和擴展性，無需编寫大量代碼。
应用监控与维護：實时监控性能資料，快速發现和處理問题，确保应用程式的穩定運行，提供完整的日志記錄。
模型微调：平台提供一键微调功能，基于过去已标注的真實使用資料进行訓练，提高模型性能，減少编程工作。
系統和運營：易用的界面，非技術人员也可参与，支持多人协同，降低開發和维護成本。与传統開發方式相比，Dify 提供了更加透明和易于监控的应用管理，让團队成员更好地了解应用的運行情况。
另外，Dify 將提供 AI 插件開發和集成的功能，使得開發者可以轻松地為各种应用創建和部署基于 LLM 的插件，进一步提升了開發效率和应用的价值。