上文《大模型学习系列（四）大模型开发工具之 Flowise》介绍了Flowise工具，本文介绍下在国内非常受欢迎的工具-Dify。
一、Dify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（Backend as Service）和 LLMOps[4] 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，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
二、Dify核心功能
提示词与变量插入：允许用户在提示词中插入变量，如{{input}}，以动态生成对话内容，实现个性化交互。
应用编排：用户可以轻松编排对话流程，添加不同的对话开场白，调整对话逻辑，满足特定场景需求。
上下文管理：支持设置对话上下文，限制AI的响应范围，确保对话内容的专业性和准确性，可引用知识库来增强对话质量。
调试与优化：提供实时调试功能，用户可以直接输入测试内容，查看AI的响应，并根据需要调整提示词或切换底层模型，以优化对话效果。
发布与集成：完成应用设计后，可以一键发布，生成独立的AI应用。支持通过APIs进行二次开发，轻松嵌入网站或应用中。
模板与工作流：提供多种应用模板快速启动项目，包括聊天助手、文本生成等。Chatflow支持记忆功能，而工作流则针对单轮任务自动化。
三、Dify技术原理
Dify架构采用分层设计[5],自上而下可分为四层:
数据层：包含Dataset(数据集)和Prompts(提示词)两个输入源,通过ETL进行数据处理,并由RAG Pipeline实现知识检索增强。
开发层：提供Prompts IDE和Agent DSL两大开发工具,前者用于提示词的编写和管理,后者用于构建智能代理。
编排层：以Orchestration Studio为核心,负责协调各个组件的运行,并通过Moderation System(审核系统)和Cache System(缓存系统)保障应用质量。
基础层：包括Storage(存储系统)和LLMs(语言模型)两大基础设施,为上层提供支撑。
备注：
1、这里暂时不过多介绍Dify相关的内容了，在前面的文中我们介绍过dify的使用，可查看《Dify使用》。
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