AI Dify + 大模型+ Agent 详细教程 从0-1教你构建小助手

07-11 1205阅读

前言

Dify 是一个易于使用的 LLMOps 平台,提供了多种应用程序类型和模板,包括 AI 聊天机器人、代码转换器、SQL 生成器、新闻内容编写、创意脚本等。团队使用 Dify,可以基于 GPT-4 等模型快速「开发+部署」 AI 应用程序并进行可视化操作,还可以将程序对外进行发布。Dify 这个名字来源于 Define 和 Modify 这两个词,Dify 可以理解为 Do it for you,代表了帮助开发人员不断改进其 AI 应用程序的愿景。

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

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首次,第一次初始化,需要设置管理员邮箱账户以及密码:

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然后   账户+密码,登录Dify:

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进入之后,我们可以看到菜单栏目:

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构建你的本地的知识库:

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把你的文件拖到下方框里也可以或者说上传上去也可以的

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下一步,点击保存并处理,待平台响应 100%:

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上述,一个简易的个人知识库搭建完成,输入源就是私有化文件或其他知识内容。

其中,大模型(LLM)的选择性也是有很多:

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构建人工智能体 Agent

智能体是一种能够自主决策和行动的软件实体,它可以与环境和用户进行交互,实现任务的自动化处理。在本项目中,我们将使用智能体作为智能助手的核心组件,负责处理用户的请求和生成响应。

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构建智能体,输入名称跟描述内容,设置相应功能:

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单独创建 Agent 或 执行工作流:

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选择你需要的内置工具:

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后端调用API:

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Agent构建历程

四种Agent程序:

• Simple reflex agents(简单反射)

• Model-based reflex agents(基于模型)

• Goal-based agents(基于目标)

• Utility-based agents(基于效用)

数据准备:收集并整理大量的语料数据,用于训练 LLM 模型和智能体。

模型训练:使用 Dify 框架对 LLM 模型进行训练,提高模型在自然语言处理任务上的性能。

智能体开发:基于 Dify 和训练好的 LLM 模型,开发智能体的核心功能,包括自然语言理解、对话管理、知识推理等。

系统集成:将训练好的 LLM 模型和智能体集成到私有化智能助手中,实现用户与智能助手的交互。

测试与优化:对私有化智能助手进行详细的测试,发现并修复潜在的问题。根据测试结果进行优化,提高智能助手的性能和用户体验。

结语:通过上述的介绍,可以了解如何基于 Dify、大模型(LLM)和智能体(Agent)

        需要注意到数据安全,隐私安全,确保人工智能能更好的造福社会,也希望人工智能可以不断的向前发展!

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