Dify Nasıl Kullanılır: Yapay Zeka Uygulamaları ve Aracıları Hızla Oluşturmak İçin Pratik Bir Kılavuz
Karmaşık kodlarla uğraşmadan üretime hazır bir yapay zeka sohbet robotu, iyileştirilmiş bir QA sistemi veya otomatik bir aracı oluşturabilmeyi dilediyseniz, Dify sizin için tasarlandı. Görsel bir iş akışı oluşturucuyu, istem yönetimini, RAG'ı (iyileştirilmiş üretimi) ve araç entegrasyonlarını tek bir akıcı platformda birleştirir. Bu pratik, çözüm odaklı kılavuzda, ilk oturum açmanızdan cilalı bir yapay zeka uygulamasını dağıtmaya kadar Dify'ı tam olarak nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
Belirtmekte fayda var: Dify, sürükle ve bırak iş akışları ve değer elde etme süresini önemli ölçüde hızlandıran uygulama şablonlarıyla önde gelen bir agentic yapay zeka geliştirme platformu olarak konumlanıyor. Uygulamalı bir kılavuzu tercih ederseniz, sohbet uygulamaları ve veri kümesi destekli asistanlar için uçtan uca derlemeler gösteren sağlam, yeni başlayanlar için uygun öğreticiler ve HTTP düğümleri ve JSON işleme gibi temel bloklarda uzmanlaşmak için topluluk tarafından derlenmiş kılavuzlar bulunmaktadır. Yapılandırılmış bir demo projesi deneyimi için adım adım bir öğretici de mevcuttur.
Bu kılavuzda şunları ele alacağız:
- Dify nedir ve nerede parlar
- Çalışma alanınızı ve anahtarlarınızı ayarlama
- İlk uygulamanızı oluşturma (sohbet robotu ve RAG asistanı)
- Görsel iş akışları, araçlar ve bağlayıcılar
- Aracılar ve çok adımlı akıl yürütme
- Değerlendirme, gözlemlenebilirlik ve yineleme
- Dağıtım en iyi uygulamaları ve ekip iş akışları
Ayrıca, pratik ipuçları, yaygın tuzaklar ve zaman kazandıran kalıpları da entegre edeceğiz; böylece daha hızlı ve güvenle gönderim yapabilirsiniz.
Dify Nedir ve Neden Kullanmalısınız?
Dify, yerleşik istem düzenlemesi, durum işleme, RAG ve aracı yetenekleriyle görsel bir tuval aracılığıyla yapay zeka uygulamaları oluşturmak için kullanılan düşük/kodsuz bir platformdur. Tesisat işlerini önemli ölçüde azaltır ve şunlara yardımcı olur:
- Sohbet robotları, asistanlar ve çok adımlı otomasyonlar oluşturma
- Kendi bilgi tabanınızla İyileştirilmiş Üretim (RAG) uygulama
- Özel yapıştırma kodu olmadan araçları (web araması, API'ler, veritabanları) entegre etme
- İstemleri yineleme, performansı izleme ve uçtan uca izlemeleri gözlemleme
Dify'ın görsel iş akışları ve uygulama şablonları, hızlı bir şekilde prototip oluşturması ve üretime doğru evrilmesi gereken ekipler için özellikle ilgi çekicidir. Üçüncü taraf öğreticiler ve demolar, sıfırdan çalışan bir uygulamaya hızlı bir şekilde geçmenize yardımcı olabilir ve genellikle veri alımı ile agentic kalıplar için kullanılır. Değerlendirmeye ve ölçeklendirmeye hazır olduğunuzda gözlemlenebilirlik entegrasyonları da mevcuttur.
Hızlı Başlangıç: Hesap, Modeller ve Anahtarlar
- Dify çalışma alanınızı oluşturun
- Kaydolun ve yeni bir çalışma alanı oluşturun.
- Bulutu (en hızlısı) seçin veya tam kontrol gerekiyorsa daha sonra kendi kendine barındırmaya hazırlanın.
- Model sağlayıcıları ekleyin
- Ayarlar'da tercih ettiğiniz LLM'lere (örneğin, OpenAI, Anthropic, vb.) bağlanın.
- API anahtarlarını güvenli bir şekilde ekleyin. Bağlantıyı doğrulamak için küçük istemlerle test edin.
- Yeni bir Uygulama veya İş Akışı oluşturun. Açıkça adlandırın (örneğin, "Müşteri Desteği RAG" veya "Potansiyel Müşteri Nitelendirme Aracısı").
- İlk teslimatınıza karar verin: sohbet uygulaması, dahili araç veya aracı.
İpucu: Hızlı yineleme için bir temel modelle başlayın, ardından daha sonra gelişmiş modellerle değiştirin.
Dakikalar İçinde İlk Sohbet Uygulamanızı Oluşturun
İşte yardımcı bir sohbet asistanı oluşturmanın basit bir yolu.
- Uygulama Galerisi'nde bir "Sohbet" şablonu seçin. Bu, kullanıma hazır mesajlaşma iskelesi sağlar.
- Sistem isteminizi taslağını hazırlayın
- Rolü, tonu, sınırları ve çıktı biçimini tanımlayın. Örnek:
"Siz özlü, arkadaş canlısı bir ürün asistanısınız. Her zaman kaynakları belirtin, adımlar için madde işaretleri kullanın ve kullanıcının isteği belirsizse bir açıklayıcı soru sorun."
- Örnek dönüşler ekleyin (az sayıda çekim istemi)
- Tutarlı davranışı teşvik etmek için örnek Soru-Cevap çiftleri gösterin.
- Bunları kısa ve temsili tutun.
- Etkileşimli olarak test edin
- Gerçek sorguları denemek için yerleşik sohbet test cihazını kullanın.
- Stil için sistem istemini ve yaratıcılık için sıcaklığı ayarlayın.
- Gerektiğinde durdurma dizileri, maksimum belirteçler ve içerik filtreleri tanımlayın.
- Uygulamanın paylaşım bağlantısını etkinleştirin veya widget aracılığıyla yerleştirin.
Yaparak öğrenmek en hızlısıdır; video kılavuzları her tıklamayı görselleştirmenize yardımcı olabilir.
Bunu Bir RAG Asistanına Dönüştürün (Bilgiye Duyarlı Sohbet)
RAG, asistanınızın özel belgeleriniz, SSS'leriniz veya wiki içeriğinizle yanıtlamasına olanak tanır.
- Bir Veri Kümesi Oluşturun (Bilgi Tabanı)
- PDF'leri, markdown'u yükleyin veya bir veri kaynağına bağlanın.
- Dify içeriğinizi parçalayacak, gömecek ve indeksleyecektir.
- Parçalama ve gömmeyi ayarlayın
- Gömme modelini ve parça boyutlarını seçin. Daha büyük parçalar bağlamı korur; daha küçük parçalar ayrıntıyı iyileştirir. 400–800 belirteçle başlayın.
- En iyi-k sonuçlarını (örneğin, 4–8), alaka düzeyi eşiğini ve isteğe bağlı yeniden sıralamayı seçin.
- Hassasiyet için filtreler (örneğin, etiket veya belge türüne göre) ekleyin.
- Alımı uygulamaya bağlayın
- Alınan bağlamı isteme enjekte etmek için iş akışı tuvalini veya uygulamanın RAG değiştiricisini kullanın. Son yanıt şablonuna alıntıları ekleyin.
- Gerçek sorularla test edin
- Hem kolay hem de zor sorguları deneyin. Alıntıları, biçimlendirmeyi ve gecikmeyi doğrulayın.
Milvus gibi bir vektör veritabanı kullanıyorsanız, sağlam RAG işlem hatları için Dify'ı entegre etme adımları bulunmaktadır.
Görsel İş Akışları: Çok Adımlı Mantığı Otomatikleştirin
Dify'ın tuvali, adımları zincirlemenize, mantığı dallandırmanıza ve araçları çağırmanıza olanak tanır.
Yaygın bloklar:
- Giriş/Çıkış: gelen kullanıcı verileri ve nihai yanıt için şema tanımlayın.
- LLM Düğümü: istemler oluşturun, modeller ayarlayın, sıcaklığı kontrol edin.
- Alma Düğümü: veri kümelerinizi sorgulayın.
- HTTP Düğümü: harici API'leri (arama, CRM, dahili hizmetler) çağırın.
- Kod Düğümü: hafif dönüştürmeler, ayrıştırma veya doğrulama çalıştırın.
- Koşul/Dal: kullanıcı amacına veya verilerine göre yolları yönlendirin.
Örnek: Web araştırma asistanı
- Amacı tespit et → "araştırma" ise, arama için HTTP düğümünü çağır → Bir LLM ile sonuçları özetle → Madde işaretiyle belirtilmiş bulguları kaynaklarla birlikte döndür.
HTTP düğümlerini bağlama ve JSON yanıtlarını ayrıştırma hakkında somut nasıl yapılırlar için topluluk öğreticileri yardımcı olur.
Aracılar: Araç Kullanan, Çok Adımlı Akıl Yürütme
Dify'daki aracılar, hedefleri tamamlamak için planlama, araç seçimi ve yinelemeli akıl yürütmeyi birleştirir.
Aracıları ne zaman kullanmalı:
- Görevlerin çok adımlı planlara ihtiyacı var ("araştırma → karşılaştırma → özetleme").
- Asistanın araçları çağırması gerekir: web araması, veritabanları, hesap makineleri, dahili API'ler.
- Modelin sonraki eylemlere dinamik olarak karar vermesini istiyorsunuz.
Bir aracı oluşturun:
- Sistem isteminde hedefi ve kısıtlamaları tanımlayın.
- Araçları kaydedin (HTTP, arama, veri alma, özel fonksiyonlar).
- Planlamayı etkinleştirin: modelin adımlar önermesine ve çalışmasını eleştirmesine izin verin.
- Maksimum adım sayısını, zaman aşımlarını ve araç bütçelerini ayarlayın.
- Çeşitli görevlerle test edin ve döngüleri teşhis etmek için izlemeleri izleyin.
Kullanım durumunuz doğru web verisi alımını gerektiriyorsa, aracı yeteneklerini zenginleştirmek için Dify'ı özel veri eklentileriyle eşleştirebilirsiniz.
Bağlayıcılar ve Araçlar: Yığınınızı Getirin
Dify, bağlayıcılar ve HTTP düğümleri aracılığıyla harici hizmetlerle entegre olur:
- Web araması, kazıma veya bilgi API'leri
- CRM'ler ve yardım masaları (örneğin, Salesforce, Zendesk)
- Dahili REST/GraphQL uç noktaları
- Vektör depoları ve veri ambarları
En iyi uygulamalar:
- Yanıtları JSON'a normalleştirin ve şemaları doğrulayın.
- Modelin bunları ne zaman kullanacağını bilmesi için araç açıklamalarını öz tutun.
- Hız sınırları ve yeniden denemeler ekleyin.
Dify'da İstek Mühendisliği
İstemleri modüler ve test edilebilir hale getirin:
- Kullanıcı girişi, alınan bağlam ve araç çıktıları için değişkenler kullanın.
- Aşağı akış ayrıştırması için JSON veya madde listeleriyle çıktı biçimini standartlaştırın.
- Hataları azaltmak için adım adım yönergeler sağlayın (örneğin, "Numaralandırılmış adımlarda düşünün").
- Sistem istemine ret politikaları ve stil kılavuzları ekleyin.
Yineleme döngüsü:
- Temsili istemlerden oluşan bir test kümesi ekleyin.
- Toplu değerlendirmeler çalıştırın ve model ayarlarını karşılaştırın.
- Başarısızlık durumlarını günlüğe kaydedin ve yeni örnekler veya dallar oluşturun.
Gözlemlenebilirlik, Test ve Optimizasyon
Prototipden pilota geçtiğinizde, gözlemlenebilirlik ve izleme önemlidir. Hata ayıklamak ve kaliteyi artırmak için belirteç kullanımını, gecikmeleri ve adım adım kararları görmek için izleme ekleyebilirsiniz.
Başlatmadan önce temel kontroller:
- RAG ile ve RAG olmadan halüsinasyon oranı
- İstek başına ve araç çağrısı başına gecikme bütçesi
- Uç durumlar: boş giriş, uzun giriş, konu dışı sorgular
Kullanıcılara Dağıtma
Dify birden fazla dağıtım yolunu destekler:
- Dahili test için barındırılan bir sohbet kullanıcı arayüzünü paylaşın
- Web sitenizde veya ürününüzde bir widget yerleştirin
- Uygulamanızın çağırması için bir API uç noktası açın
Operasyonel ipuçları:
- Analiz ekleyin: oturumlar, CSAT, geri dönüş oranları
- Sık sorulan soruları önbelleğe alın ve alımı önceden getirin
- Zaman aşımları ve yukarı akış model hataları için uyarılar ayarlayın
Ekip İşbirliği ve Yönetişim
Uygulamanız büyüdükçe:
- Rol tabanlı erişim kontrolleri kullanın ve geliştirme/aşamalandırma/prod ayırın
- İstemleri/iş akışlarını sürümleyin; sürümleri etiketleyin
- Olaylar ve araç kesintileri için bir çalışma kitabı oluşturun
- Araç sözleşmelerini (girişler/çıkışlar) ve SLA'ları belgeleyin
Denenecek Gelişmiş Kalıplar
- Yapılandırılmış çıktılar için katı JSON şemalarıyla fonksiyon çağırma
- Daha iyi geri çağırma için hibrit arama (BM25 + gömmeler)
- Çok vektörlü RAG (başlık, gövde, meta veri gömmeleri)
- Snippet hassasiyetini artırmak için yeniden sıralama
- Karmaşık görevler için öz yansıtma döngüleri
- Regex veya JSON şema doğrulamasıyla koruyucu raylar
Sorun Giderme: Yaygın Tuzaklar ve Düzeltmeler
- Aracı döngüye giriyor veya çok uzun sürüyor
- Maksimum adım sayısını azaltın, araç açıklamalarını sıkılaştırın, durdurma koşulları ekleyin.
- Alakasız alma snippet'leri
- Parçalamayı ayarlayın, meta veri filtreleri ekleyin, yeniden sıralamayı deneyin, en iyi-k'yı ayarlayın.
- Dağınık veya tutarsız çıktılar
- JSON şemasını zorlayın, örnekler ekleyin, sıcaklığı azaltın.
- Alımı önbelleğe alın, araç çağrılarını paralelleştirin, daha hızlı modellere geçin.
- Sistem kısıtlamalarını güçlendirin, her zaman kaynakları belirtin, RAG ve doğrulama adımlarını tercih edin.
Bu Arada: İçerik İş Akışlarını Hızlandırma
Amacınız içerik fikir üretimi, taslak hazırlama ve araştırma sentezi ise, Dify ile oluşturulan asistanların günlük yazma ve özetleme için Sider.AI gibi üretkenlik araçlarıyla güzel bir şekilde eşleştiğini belirtmekte fayda var. Sider, içerik oluşturmanıza, çevirmenize ve analiz etmenize yardımcı olmak için tarayıcınızın yanında oturabilir; Dify destekli bir RAG arka ucu ile birleştirildiğinde, hem doğru alan bağlamı hem de sorunsuz bir yazma deneyimi elde edersiniz (https://sider.ai/). Temel Çıkarımlar
- Bir sohbet şablonuyla basit başlayın, ardından RAG ve araçları katmanlayın.
- Mantığı görselleştirmek ve kırılgan koddan kaçınmak için iş akışı tuvalini kullanın.
- İstemlere kod gibi davranın: sürümleyin, test edin ve değerlendirin.
- Her şeyi gözlemleyin; izlemeler, maliyetler, gecikmeler; güvenle ölçeklendirin.
- Aracılar güçlüdür, ancak koruyucu raylar ve bütçeler onları güvenilir tutar.
Ek Kaynaklar
- Dify'a genel bakış ve konumlandırma.
- Bir yapay zeka uygulaması oluşturmak için yeni başlayanlar için uygun video öğretici.
- HTTP düğümleri ve JSON işleme için topluluk kılavuzu.
- Bir demo projesiyle yapılandırılmış öğretici.
- Web verisi alımı eklentileriyle aracı oluşturma.
- Dify uygulamaları için gözlemlenebilirlik ve izleme.
- Dify ve Milvus ile RAG kılavuzu.
SSS
S1:Dify ne için kullanılır?
Dify, görsel iş akışları, istem düzenlemesi ve RAG kullanarak yapay zeka uygulamaları ve aracıları oluşturmak için bir platformdur. Ekiplerin sohbet robotları, bilgi asistanları ve otomasyonları hızlı bir şekilde oluşturmasına yardımcı olur.
S2:Dify'da nasıl bir RAG sohbet robotu oluştururum?
Bir veri kümesi oluşturun, gömmeleri ve alımı yapılandırın, ardından alınan bağlamı iş akışı aracılığıyla isteminize enjekte edin. Doğruluğu optimize etmek için en iyi-k, parça boyutlarını ve yeniden sıralamayı test edin.
S3:Dify API'lerime ve araçlarıma bağlanabilir mi?
Evet. Web hizmetlerini, veritabanlarını ve arama API'lerini çağırmak için HTTP düğümlerini ve bağlayıcıları kullanın. Yanıtları JSON'da tutun ve aracının bunları doğru şekilde kullanması için net araç açıklamaları tanımlayın.
S4:Aracımın döngüye girmesini nasıl durdururum?
Maksimum adım sayısını azaltın, sonlandırma kriterleri ekleyin ve araç talimatlarını sıkılaştırın. Gözlemlenebilirlik ve izleme, döngünün nerede oluştuğunu belirlemenize yardımcı olur, böylece istemleri ve araç mantığını ayarlayabilirsiniz.
S5:Dify iş akışımı değerlendirmenin en iyi yolu nedir?
Bir test kümesi oluşturun, toplu değerlendirmeler çalıştırın ve gecikme ve maliyet için izlemeleri inceleyin. Halüsinasyonları izleyin, yapılandırılmış çıktıları zorlayın ve istemleri örneklerle yineleyin.
