文章目录
- 关于Dify
- 使用方法
- 组成模块
- 使用形式
- AI大模型说明
- 提示词类型
- 大模型的参数
- 节点讲解
- 工具导入方式
- 案例
- 小红书文案助手
- 文生图工作流
- 文档搜索
- 做一个3d生成的agent
- 参考案例
关于Dify
dify提供了一套完整的使用工具,包括LLM大语言模型,RAG,以及自定义工具,就类似一个超级大脑,可以整合各个功能,同时LLM充当了大脑的核心,用于调度各个资源。
使用dify可以实现:
-
RAG智能问答
Api文档搜索问答、知识库搜索问答
-
Agent 智能体
图像生成、文本生成、3D生成
-
ChatFlow 工作流
api工具人
使用方法
1、发布独立网址
2、嵌入网站(支持iframe,script)
3、api请求
组成模块
1、RAG检索
通过向量嵌入的模式将文档变成可检索的数据格式,根据用户需要进行文档搜索匹配(算法:余弦相似度、点积)
2、LLM 大语言模型
利用LLM理解用户的输入,更好的输出,关键在于prompt的写法,常用的如:chatgpt、deepseek、qwen
3、第三方工具
ComfyUI、Hunyuan3d、FireCrawl、钉钉、企业微信
- api 导入,使用openai-swagger 规范,可以直接导入api接口和参数
- 工具插件,需要涉及到源码的工具编写,可以实现更复杂的逻辑
使用形式
1、ChatFlow(专注于人机之间的对话和互动)
- 优点:对话模型,适用于简单任务
- 缺点: 需要编排复杂的工作流程,对复杂的任务,需要复杂的逻辑,功能相对单一死板
- 使用场景:客服支持、个人助理、在线购物助手、互动问答
2、Agent
- 优点:自主性强:能够独立地处理任务,做出决策,LLM充当了ai的大脑,相对灵活,我们只需要把知识库和工具给到Agent,它可以自动推理出需要的参数,然后进行工具调用,同时合理输出结果
- 缺点:可能不够稳定,可能会误解用户的意图
- 使用场景:客服系统、个人助理、数据监测
3、文本生成助手
- 优点: 使用简单、稳定
- 缺点: 功能单一
- 使用场景:撰写论文、报告、编写博客
4、Workflow(一系列任务或操作的有序流程)
- 优点:逻辑性强,任务和过程的管理到位
- 使用场景:项目管理、业务流程自动化、工作流管理系统、文档审批
- tips: Workflow可以作为工具集成在其他系统中,以实现更复杂的应用场景。
AI大模型说明
参考:大模式参数使用说明
提示词类型
1、系统(System): 指定世界整体框架和设置,包括AI行为规范和任务指令。系统部分可以设定模型的操作规则或者给出初步的指引,指导用户如何与助手进行交互。
2、用户(User): 指的是与助手进行互动的个人或实体。用户提出问题、请求或任务,目的是获得信息、解决问题或完成某项工作。
3、助手(Assistant): 是指大语言模型本身,它根据用户的输入提供响应、信息或服务。助手的任务是理解用户的需求,并尽可能准确、及时地提供相关的帮助。
大模型的参数
1、Temperature(温度):控制输出的词概率分布来控制低概率的词被选中,0-1,越接近0越精确
2、Top P:阈值 P,0-1,越大代表出现的词的累积概率越大,0.9代表低概率的词被丢弃
3、Frequency Penalty(频率惩罚): 对出现的频率增加惩罚,频次越多,惩罚越大,1代表惩罚加大
4、Presence Penalty(存在惩罚): 对出现过的词语进行惩罚,1代表惩罚越大
5、Max Tokens:即输出的最大token值,不要太大,不然输入可能不够
节点讲解
- LLM 大模型
关键内容在于,提示词的写法还有我们需要处理的变量,以及输出的内容,比如,输出json格式
- 输入的文件或变量定义
工具导入方式
1、通过api的openai-swagger 方式直接导入
2、通过编辑插件定制化,如3d生成、图像生成
案例
小红书文案助手
- 提示词
<instruction>
你是一个小红书高级文案写手,根据用户输入的{{query}},进行小红书文案的生成,包括标题,内容文案
</instruction><output>
内容文案加上✨🚀🌞这类的表情文字,内容文案需要加上你认为最合适的3个标签,以#开始
</output>
文生图工作流
结合comfyui
输入文本-》翻译成英文-》进行提示词润色-》生成对应的提示词-》参数输入到comfyui工具-》输出图像
1、插入comfy节点
2、插入LLM节点,编写提示词,也可以让ai自动生成
参考提示词
<instruction>
你是一个ai提示词高手,针对comfyui,flux dev1.0,我会给你提示词,帮我优化下提示词,如果是中文的,你需要转换成英文,只要输出英文提示词就可以了
</instructions><examples>
Input: 一只红色的龙在云中飞行
Output: a red dragon, flying in the clouds, detailed scales, wings spread, dynamic pose, fantasy style
</example>
<example>
Input: 一个女孩在森林里弹吉他
Output: a girl, playing guitar, in a forest, soft lighting, green trees, peaceful atmosphere, realistic style
</example>
<example>
Input: 未来城市的夜景
Output: futuristic city, night scene, neon lights, skyscrapers, flying cars, cyberpunk style, detailed architecture
</example>
文档搜索
构建平台文档助手
1、将编写好的结构化文档进行知识库向量编码
点击知识库 ->创建知识库->上传现有文档
2、分段的话,推荐父子分段,搜索效果更好,文档需要进行规范化
3、索引方式默认选择高质量检索就行了
4、嵌入完毕,可以测试下召回的效果,可能会出现搜出来不匹配
5、使用文档
- 新建一个Agent或者ChatFlow
- 使用知识检索节点
- 在LLM中引入上下文变量
- LLM会根据文档作出回答
如果是Agent, 直接选择上下文
Tips:关键在于文档的结构化标准
工作流文档,可以参考:https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/workflow
做一个3d生成的agent
参考案例
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ChatFlow 实战:搭建 Twitter 账号分析助手
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