Dify
Dify从0到1构建AI应用?这个开源神器让开发者直呼“真香”!
导语:当AI开发进入“效率时代”,你还在重复造轮子吗? 在大模型落地的黄金时代,企业和开发者面临着“甜蜜的烦恼”:如何快速将LLM能力转化为可用的AI应用? 从模型对接、工作流设计到RAG开发、Agent构建,每一步都可能陷入繁琐的技术细节。
4/27/2025 10:06:52 AM
前端组件开发
基于MiniO存储的RAGFlow+Dify图片处理方案
上篇文章中介绍了如何基于 RAGFlow 知识库,通过 Dify 的 HTTP 请求获取映射 Code 节点替换,将占位符解析为最终的 img 标签,来稳定的实现问答中图片正常显示问题。 Dify RAGFLow:基于占位符的图片问答升级方案(最佳实践)其中的"占位符"和"实际图片访问 URL"映射关系的存储使用了阿里云的 OSS 存储服务。 初期选择阿里云 OSS 作为存储,主要是方便大家快速验证和迭代 RAG 应用的核心逻辑,避免过早陷入基础设施的维护细节。
4/25/2025 1:30:00 AM
韦东东
Dify+RAGFLow:基于占位符的图片问答升级方案
4/2 号时写了一篇 RAGFlow 实现图片问答的原理解析,后续在知识星球内有星友陆续反馈在使用我提供的源码复现时,会出现知识库中能渲染图片,但回答中图片无法正常加载的问题。 知识库预览和引用文件部分是直接展示原始数据或进行简单渲染,它们能正确显示图片,证明原始上传的增强文本中的 URL 是正确的,并且图片服务器和网络配置是通的,问题出在聊天内容生成这个环节。 我当时提供了三种选择选择,分别是:更强的 prompt 指令、更强的 LLM 和”占位符 后处理“的方案,鉴于后续大家反馈前两种效果依然不够稳定,这篇我来系统的分享下如何实现第三种更符合实际生产场景的 RAG 富文本处理方案。
4/17/2025 1:00:00 AM
韦东东
Dify+MCP: 泵类设备的预测性维护案例 (升级版 )
上篇文章中,给大家分享了一个使用 Dify RAGFlow 实现的泵类设备的预测性维护案例,过去两天里有很多盆友在后台私信我了一些实现细节,比如:HTTP 请求的数据存在哪里? IoT 平台的数据能否直接实时“流”入 Dify? 以及如何使用 MCP 的方案实现四个数据源(IoT, CMMS, MES, ERP)的智能查询。
4/14/2025 12:40:00 AM
韦东东
本地部署DeepSeek+DiFy平台构建智能体应用
在大模型实际应用落地时候,利用智能体平台,构建本地的向量化知识库,基于RAG知识增强技术和大模型的推理能力,提升效率。 本文简要介绍RAG、大模型微调和大模型蒸馏的特点,通用智能体平台,并在本地部署DiFy智能体平台,利用本地部署的DeepSeek模型和知识库构建智能体应用。 1、RAG、微调和蒸馏大模型的落地使用主要有RAG、微调和蒸馏几种方式,每种方式有各自的特点和适用场景。
4/14/2025 12:22:00 AM
大唐小少
Dify+RAGFlow:泵类设备预测维护系统案例分享
上篇文章介绍到的 Dify RAGFLow 的协同使用文章里,提到了一个泵类设备预测性维护智能系统。 后来陆续有人私信咨询实施细节,这篇做个统一的介绍。 Dify RAGFlow:1 1>2的混合架构,详细教程 实施案例项目定位是,利用 Dify 的工作流编排能力和 RAGFlow 的知识库组件,结合模拟的设备传感器数据 (IoT) 和企业资源数据 (CMMS, MES, ERP),构建一个针对离心式冷却液泵的预测性维护系统原型。
4/11/2025 9:02:47 AM
韦东东
深度干货:DeepSeek+Dify强强联合,打造企业专属私有化AI知识库
在数字化转型的浪潮中,人工智能正以前所未有的速度渗透到企业运营的各个环节。 尤其对于算力需求旺盛的企业,例如那些关注Nvidia GPU、A800、H100等高性能计算资源的公司,以及积极探索AI Agent(如AutoGen、Devin AI)和低代码平台潜力的组织,如何安全、高效地利用AI提升内部知识管理和对外服务能力,成为其保持竞争力的关键。 本文将深入探讨如何通过DeepSeek强大的语言模型,结合Dify便捷的AI应用开发平台,构建一个私有化部署的企业知识库,为企业带来更智能、更安全、更高效的知识管理体验。
4/9/2025 8:00:46 AM
康焕新
Dify+RAGFlow:1+1>2的混合架构,详细教程+实施案例
企业在落地 RAG 知识库时, Dify 和 RAGFlow 这两个开源框架应该选择哪个? 这也是我一直以来做RAG咨询时,经常被企业方问到的问题之一。 一般来说,如果需要处理特别复杂的文档和非结构化数据,RAGFlow 是优选。
4/7/2025 7:00:00 AM
韦东东
Dify+大模型:重构企业基因的“数智引擎”——解锁AI工业化落地新范式
当AI开发进入“流水线时代”2025年,全球企业AI应用开发呈现“冰火两重天”:一边是OpenAI、DeepSeek等大模型参数突破百万亿级,另一边却是78%的企业困在“PPT智能”阶段——AI应用开发周期长、场景碎片化、数据孤岛难破。 Dify与大模型的结合,正在打破这一僵局。 它不仅是工具,更是企业AI能力工业化的流水线,让大模型从“技术狂欢”走向“价值落地”。
4/3/2025 1:07:50 PM
推推君
从零到一,用 Dify 打造 NL2SQL
近期 AI 大火,朋友圈很多都在晒成果。 我也禁不住尝试,使用Dify这一开发平台做了第一个 AI 应用。 整体感觉下来还是非常方便的,也是由于Dify的出现大大降低了构建 AI 应用的门槛,相信未来真的可以解放人的双手,让 AI 帮助我们解决更多的问题。
4/2/2025 7:30:37 AM
韩锋
基于Dify与DeepSeek:零门槛训练自己的专属AI大模型
在人工智能(AI)技术日益普及的今天,训练属于自己的AI大模型不再是遥不可及的梦想。 随着DeepSeek R1的发布,其部署成本仅为ChatGPT的十分之一,这一突破让更多企业和个人能够轻松参与AI开发。 未来,垂直领域的AI大模型和应用将如雨后春笋般涌现,这无疑是一个巨大的机遇。
3/11/2025 10:51:35 AM
冰河技术
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