Kā lietot Dify: praktisks ceļvedis AI lietotņu un aģentu ātrai izveidei
Ja esat kādreiz vēlējies izveidot ražošanai gatavu AI tērzēšanas robotu, uzlabotu QA sistēmu vai automatizētu aģentu, necīnoties ar sarežģītu kodu, tad Dify ir radīts jums. Tas apvieno vizuālu darbplūsmas veidotāju, uzvedņu pārvaldību, RAG (uzlabotu paaudzi) un rīku integrācijas vienotā, racionalizētā platformā. Šajā praktiskajā, uz risinājumiem orientētajā ceļvedī jūs uzzināsiet, kā precīzi lietot Dify — no pirmās pieteikšanās līdz spodras AI lietotnes izvēršanai.
Ir vērts atzīmēt: Dify pozicionē sevi kā vadošo agentu AI izstrādes platformu ar darbplūsmām un lietotņu veidnēm, kas dramatiski paātrina laiku līdz vērtībai. Ja vēlaties praktisku soli pa solim pamācību, ir pieejamas labas, iesācējiem draudzīgas apmācības, kas parāda pilnīgu izveidi tērzēšanas lietotnēm un datu kopu atbalstītiem palīgiem, kā arī kopienas pārraudzīti ceļveži, lai apgūtu galvenos blokus, piemēram, HTTP mezglus un JSON apstrādi. Lai iegūtu strukturētu demonstrācijas projekta pieredzi, ir pieejama arī soli pa solim pamācība.
Šajā rokasgrāmatā mēs apskatīsim:
- Kas ir Dify un kur tas spīd
- Darba telpas un atslēgu iestatīšana
- Pirmās lietotnes izveide (tērzēšanas robots un RAG palīgs)
- Vizuālas darbplūsmas, rīki un savienotāji
- Aģenti un daudzpakāpju spriešana
- Vērtēšana, novērojamība un atkārtošana
- Izvēršanas labākā prakse un komandas darbplūsmas
Mēs arī iepīsim praktiskus padomus, biežākās kļūdas un laiku taupošus modeļus, lai jūs varētu ātrāk un pārliecinošāk nosūtīt.
Kas ir Dify un kāpēc to lietot?
Dify ir zema/bez koda platforma AI lietojumprogrammu komponēšanai, izmantojot vizuālu kanvu, ar iebūvētu ātru orķestrāciju, stāvokļa apstrādi, RAG un aģenta iespējām. Tas ievērojami samazina santehnikas darbus un palīdz jums:
- Izveidot tērzēšanas robotus, palīgus un daudzpakāpju automatizācijas
- Ieviest Retrieval-Augmented Generation (RAG) ar savu zināšanu bāzi
- Integrēt rīkus (meklēšana tīmeklī, API, datubāzes) bez pielāgota līmēšanas koda
- Atkārtot uzvednes, izsekot veiktspēju un novērot izsekojamību no gala līdz galam
Dify vizuālās darbplūsmas un lietotņu veidnes padara to īpaši pievilcīgu komandām, kurām jāprototipē ātri un jāattīstās virzienā uz ražošanu. Trešo pušu apmācības un demonstrācijas var palīdzēt ātri pāriet no nulles līdz darbam ar lietotni, un to bieži izmanto aģentu modeļiem ar datu izgūšanu. Novērojamības integrācijas ir pieejamas arī tad, kad esat gatavs novērtēt un mērogot.
Ātrā uzsākšana: konts, modeļi un atslēgas
- Izveidojiet savu Dify darba telpu
- Reģistrējieties un izveidojiet jaunu darba telpu.
- Izvēlieties mākoni (ātrākais) vai sagatavojieties pašmitināšanai vēlāk, ja jums nepieciešama pilnīga kontrole.
- Pievienojiet modeļu nodrošinātājus
- Iestatījumos izveidojiet savienojumu ar vēlamajiem LLM (piemēram, OpenAI, Anthropic utt.).
- Droši pievienojiet API atslēgas. Pārbaudiet ar mazām uzvednēm, lai pārliecinātos par savienojamību.
- Organizējiet savu projektu
- Izveidojiet jaunu lietotni vai darbplūsmu. Nosauciet to skaidri (piemēram, "Klientu atbalsta RAG" vai "Potenciālo klientu atlases aģents").
- Izlemiet par savu pirmo piegādājamo vienumu: tērzēšanas lietotni, iekšējo rīku vai aģentu.
Padoms. Sāciet ar bāzes modeli, lai ātri atkārtotu, un pēc tam nomainiet to ar uzlabotiem modeļiem.
Izveidojiet savu pirmo tērzēšanas lietotni dažu minūšu laikā
Šeit ir vienkāršs veids, kā izveidot noderīgu tērzēšanas palīgu.
- Lietotņu galerijā izvēlieties veidni "Tērzēšana". Tas nodrošina ziņojumapmaiņas sastatnes ārpus kastes.
- Izveidojiet savu sistēmas uzvedni
- Definējiet lomu, toni, robežas un izvades formātu. Piemērs:
"Jūs esat kodolīgs, draudzīgs produktu palīgs. Vienmēr norādiet avotus, izmantojiet aizzīmju punktus darbībām un uzdodiet vienu precizējošu jautājumu, ja lietotāja pieprasījums ir neskaidrs."
- Pievienojiet piemērus (dažu kadru uzvednes)
- Parādiet paraugjautājumu un atbilžu pārus, lai rosinātu konsekventu uzvedību.
- Saglabājiet tos īsus un reprezentatīvus.
- Izmantojiet iebūvēto tērzēšanas testeri, lai izmēģinātu reālus vaicājumus.
- Pielāgojiet sistēmas uzvedni stilam un temperatūru radošumam.
- Pievienojiet aizsargmargas
- Pēc vajadzības definējiet apturēšanas secības, maksimālos žetonus un satura filtrus.
- Iespējojiet lietotnes koplietošanas saiti vai ieguliet, izmantojot logrīku.
Mācīšanās darot ir visātrākā — video pamācības var palīdzēt vizualizēt katru klikšķi.
Pārvērtiet to par RAG palīgu (tērzēšana, kas informēta par zināšanām)
RAG ļauj jūsu palīgam atbildēt ar jūsu privātajiem dokumentiem, FAQ vai wiki saturu.
- Izveidojiet datu kopu (zināšanu bāzi)
- Augšupielādējiet PDF failus, markdown vai izveidojiet savienojumu ar datu avotu.
- Dify sadalīs, ieguls un indeksēs jūsu saturu.
- Precizējiet sadalīšanu un iegulšanu
- Izvēlieties iegulšanas modeli un gabalu izmērus. Lielāki gabali saglabā kontekstu; mazāki gabali uzlabo granularitāti. Sāciet ar 400–800 žetoniem.
- Atlasiet top-k rezultātus (piemēram, 4–8), atbilstības slieksni un papildu pārkārtošanu.
- Pievienojiet filtrus (piemēram, pēc atzīmes vai dokumenta veida) precizitātei.
- Savienojiet izgūšanu lietotnē
- Izmantojiet darbplūsmas audeklu vai lietotnes RAG pārslēgu, lai ievietotu izgūto kontekstu uzvednē. Iekļaujiet citātus galīgajā atbildes veidnē.
- Pārbaudiet ar reāliem jautājumiem
- Izmēģiniet gan vienkāršus, gan sarežģītus vaicājumus. Validējiet citātus, formatējumu un latentumu.
Ja izmantojat vektoru datubāzi, piemēram, Milvus, ir pieejamas soli pa solim pamācības par Dify integrēšanu robustām RAG cauruļvadiem.
Vizuālas darbplūsmas: automatizējiet daudzpakāpju loģiku
Dify audekls ļauj ķēdīt darbības, sadalīt loģiku un zvanīt rīkiem.
Bieži bloki:
- Ievade/izvade: definējiet shēmu ienākošajiem lietotāja datiem un galīgajai atbildei.
- LLM mezgls: izveidojiet uzvednes, iestatiet modeļus, kontrolējiet temperatūru.
- Izgūšanas mezgls: vaicājiet savas datu kopas.
- HTTP mezgls: zvaniet ārējām API (meklēšana, CRM, iekšējie pakalpojumi).
- Koda mezgls: palaidiet vieglus pārveidojumus, parsēšanu vai validāciju.
- Nosacījums/atdalīšana: maršrutēšanas ceļi, pamatojoties uz lietotāja nodomu vai datiem.
Piemērs: tīmekļa pētījumu palīgs
- Atklājiet nodomu → Ja "pētījums", zvaniet HTTP mezglam meklēšanai → Apkopojiet rezultātus ar LLM → Atgrieziet aizzīmju punktu secinājumus ar avotiem.
Lai iegūtu konkrētus norādījumus par HTTP mezglu savienošanu un JSON atbilžu parsēšanu, noder kopienas apmācības.
Aģenti: rīkus izmantojoša, daudzpakāpju spriešana
Aģenti Dify apvieno plānošanu, rīku atlasi un iteratīvu spriešanu, lai pabeigtu mērķus.
Kad izmantot aģentus:
- Uzdevumiem ir nepieciešami daudzpakāpju plāni ("pētījums → salīdzināt → apkopot").
- Palīgam jāzvana rīkiem: tīmekļa meklēšana, datubāzes, kalkulatori, iekšējās API.
- Jūs vēlaties, lai modelis dinamiski izlemtu par nākamajām darbībām.
Izveidojiet aģentu:
- Definējiet mērķi un ierobežojumus sistēmas uzvednē.
- Reģistrējiet rīkus (HTTP, meklēšana, datu izgūšana, pielāgotas funkcijas).
- Iespējojiet plānošanu: ļaujiet modelim ierosināt darbības un kritizēt savu darbu.
- Iestatiet maksimālo darbību skaitu, taimautus un rīku budžetus.
- Pārbaudiet ar dažādiem uzdevumiem un vērojiet izsekojamību, lai diagnosticētu cilpas.
Ja jūsu lietošanas gadījumam ir nepieciešama precīza tīmekļa datu izgūšana, varat savienot Dify ar specializētiem datu spraudņiem, lai bagātinātu aģenta iespējas.
Savienotāji un rīki: iekļaujiet savu steku
Dify integrējas ar ārējiem pakalpojumiem, izmantojot savienotājus un HTTP mezglus:
- Tīmekļa meklēšana, skrāpēšana vai zināšanu API
- CRM un palīdzības dienesti (piemēram, Salesforce, Zendesk)
- Iekšējie REST/GraphQL galapunkti
- Vektoru krātuves un datu noliktavas
Labākā prakse:
- Normalizējiet atbildes JSON un validējiet shēmas.
- Saglabājiet rīku aprakstus kodolīgus, lai modelis zinātu, kad tos izmantot.
- Pievienojiet ātruma ierobežojumus un atkārtotus mēģinājumus.
Uzvedņu inženierija Dify
Padariet uzvednes modulāras un pārbaudāmas:
- Izmantojiet mainīgos lietotāja ievadei, izgūtajam kontekstam un rīku izvadei.
- Standartizējiet izvades formātu ar JSON vai aizzīmju sarakstiem pakārtotai parsēšanai.
- Nodrošiniet soli pa solim rubrikas (piemēram, "Domājiet numurētos soļos"), lai samazinātu kļūdas.
- Iekļaujiet atteikuma politikas un stila vadlīnijas sistēmas uzvednē.
Atkārtošanas cilpa:
- Pievienojiet reprezentatīvu uzvedņu testa kopu.
- Palaidiet pakešu vērtējumus un salīdziniet modeļa iestatījumus.
- Reģistrējiet kļūmju gadījumus un izveidojiet jaunus paraugus vai atdalījumus.
Novērojamība, testēšana un optimizācija
Kad pārejat no prototipa uz izmēģinājuma versiju, ir svarīga novērojamība un izsekošana. Varat pievienot izsekošanu, lai redzētu žetonu izmantošanu, latentumus un soli pa solim pieņemtos lēmumus, lai atkļūdotu un uzlabotu kvalitāti.
Galvenās pārbaudes pirms palaišanas:
- Halucināciju līmenis ar un bez RAG
- Latentuma budžets vienam pieprasījumam un vienam rīka zvanam
- Izmaksas par 100 pieprasījumiem
- Ekstrēmi gadījumi: tukša ievade, gara ievade, vaicājumi ārpus tēmas
Izvēršana lietotājiem
Dify atbalsta vairākus izvēršanas ceļus:
- Kopīgojiet mitinātu tērzēšanas lietotāja interfeisu iekšējai testēšanai
- Ieguliet logrīku savā vietnē vai produktā
- Atklājiet API galapunktu, lai jūsu lietojumprogramma varētu zvanīt
Darbības padomi:
- Pievienojiet analītiku: sesijas, CSAT, atkāpšanās rādītāji
- Kešatmiņā saglabājiet biežas atbildes un iepriekš ielādējiet izgūšanu
- Iestatiet brīdinājumus par taimautiem un augšupējiem modeļa kļūdām
Komandas sadarbība un pārvaldība
Kad jūsu lietotne aug:
- Izmantojiet uz lomām balstītu piekļuves kontroli un atdaliet izstrādes/iestatīšanas/ražošanas vidi
- Versijas uzvednes/darbplūsmas; atzīmējiet izlaidumus
- Izveidojiet darbību rokasgrāmatu incidentiem un rīku dīkstāvēm
- Dokumentējiet rīku līgumus (ievades/izvades) un SLA
Uzlaboti modeļi, ko izmēģināt nākamreiz
- Funkciju izsaukšana ar stingrām JSON shēmām strukturētām izvadei
- Hibrīda meklēšana (BM25 + iegulšana) labākai atsaukšanai
- Vairāku vektoru RAG (virsraksts, pamatteksts, metadatu iegulšana)
- Pārkārtošana, lai uzlabotu fragmentu precizitāti
- Pašatspoguļojuma cilpas sarežģītiem uzdevumiem
- Aizsargmargas ar regex vai JSON shēmas validāciju
Traucējummeklēšana: biežākās kļūdas un labojumi
- Aģents cilpo vai aizņem pārāk ilgu laiku
- Samaziniet maksimālo darbību skaitu, pastipriniet rīku aprakstus, pievienojiet apturēšanas nosacījumus.
- Nesaistīti izgūšanas fragmenti
- Pielāgojiet sadalīšanu, pievienojiet metadatu filtrus, izmēģiniet pārkārtošanu, noregulējiet top-k.
- Nekārtīgas vai nekonsekventas izvades
- Ieviesiet JSON shēmu, pievienojiet piemērus, samaziniet temperatūru.
- Kešatmiņā saglabājiet izgūšanu, paralelizējiet rīku zvanus, pārslēdzieties uz ātrākiem modeļiem.
- Pastipriniet sistēmas ierobežojumus, vienmēr norādiet avotus, dodiet priekšroku RAG un verifikācijas darbībām.
Starp citu: satura darbplūsmu paātrināšana
Ja jūsu mērķis ir satura ideju ģenerēšana, izstrāde un pētījumu sintēze, ir vērts atzīmēt, ka palīgi, kas izveidoti ar Dify, labi sader ar produktivitātes rīkiem, piemēram, Sider.AI ikdienas rakstīšanai un apkopošanai. Sider var atrasties blakus jūsu pārlūkprogrammai, lai palīdzētu ātri izstrādāt, tulkot un analizēt saturu; apvienojumā ar Dify nodrošinātu RAG aizmugursistēmu jūs iegūstat gan precīzu domēna kontekstu, gan vienmērīgu autorēšanas pieredzi (https://sider.ai/). Galvenās atziņas
- Sāciet vienkārši ar tērzēšanas veidni, pēc tam pievienojiet RAG un rīkus.
- Izmantojiet darbplūsmas audeklu, lai vizualizētu loģiku un izvairītos no trausla koda.
- Izturieties pret uzvednēm kā pret kodu: versija, pārbaude un novērtēšana.
- Novērojiet visu — izsekojamību, izmaksas, latentumus —, lai pārliecinoši mērogotu.
- Aģenti ir spēcīgi, taču aizsargmargas un budžeti nodrošina to uzticamību.
Papildu resursi
- Dify pārskats un pozicionēšana.
- Iesācējiem draudzīga video pamācība AI lietotnes izveidei.
- Kopienas ceļvedis HTTP mezgliem un JSON apstrādei.
- Strukturēta pamācība ar demonstrācijas projektu.
- Aģentu izveide ar tīmekļa datu izgūšanas spraudņiem.
- Novērojamība un izsekošana Dify lietotnēm.
- RAG ar Dify un Milvus pamācību.
FAQ
Q1: Kam tiek izmantots Dify?
Dify ir platforma AI lietotņu un aģentu izveidei, izmantojot vizuālas darbplūsmas, ātru orķestrāciju un RAG. Tas palīdz komandām ātri izveidot tērzēšanas robotus, zināšanu palīgus un automatizācijas.
Q2: Kā izveidot RAG tērzēšanas robotu Dify?
Izveidojiet datu kopu, konfigurējiet iegulšanu un izgūšanu, pēc tam ievietojiet izgūto kontekstu savā uzvednē, izmantojot darbplūsmu. Pārbaudiet top-k, gabalu izmērus un pārkārtošanu, lai optimizētu precizitāti.
Q3: Vai Dify var izveidot savienojumu ar manām API un rīkiem?
Jā. Izmantojiet HTTP mezglus un savienotājus, lai zvanītu tīmekļa pakalpojumiem, datubāzēm un meklēšanas API. Saglabājiet atbildes JSON un definējiet skaidrus rīku aprakstus, lai aģents tos pareizi izmantotu.
Q4: Kā apturēt aģenta cilpošanu?
Samaziniet maksimālo darbību skaitu, pievienojiet izbeigšanas kritērijus un pastipriniet rīku instrukcijas. Novērojamība un izsekošana palīdz identificēt, kur notiek cilpa, lai jūs varētu pielāgot uzvednes un rīku loģiku.
Q5: Kāds ir labākais veids, kā novērtēt savu Dify darbplūsmu?
Izveidojiet testa kopu, palaidiet pakešu vērtējumus un pārbaudiet izsekojamību attiecībā uz latentumu un izmaksām. Izsekojiet halucinācijas, ieviesiet strukturētu izvadi un atkārtojiet uzvednes ar piemēriem.
