admin管理员组文章数量:1532361
一、Dify介绍
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 [LLMOps]的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎以及灵活的 Agent 框架,并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上。
二、为什么接入Dify
Dify 可以方面的管理多个大模型,方面用户快速使用和切换多个大模型,此外,Dify可以很方便的查看应用的使用数据:
以及可以方便查看历史对话记录等:
三、接入流程
1、新增model_config配置
LLM_MODELS = ["qianfan-api","dify-api"] # "Qwen-1_8B-Chat",
ONLINE_LLM_MODEL = {
"dify-api": {
# "version": "SkyChat-MegaVerse",
"api_key": Dify应用的apiKey,
"secret_key": "",
"provider": "DifyWorker", #对应 __init__.py中的名称
},
}
2、server_config新增dify应用的启动端口
"dify-api": {
"port": 21010,
},
3、新增Dify应用的model_work
#自定义Dify的model_work,这里文件名为dify.py
from fastchat.conversation import Conversation
from server.model_workers.base import *
from server.utils import get_httpx_client
from fastchat import conversation as conv
import json
import sys
from typing import List, Dict
import uvicorn
from streamlit_javascript import st_javascript
class DifyWorker(ApiModelWorker):
conversation_id = ""
def __init__(
self,
*,
controller_addr: str = None,
worker_addr: str = None,
model_names: List[str] = ["dify-api"],
# version: Literal["SkyChat-MegaVerse"] = "SkyChat-MegaVerse",
**kwargs,
):
kwargs.update(model_names=model_names, controller_addr=controller_addr, worker_addr=worker_addr)
kwargs.setdefault("context_len", 16384)
super().__init__(**kwargs)
# self.version = version
def do_chat(self, params: ApiChatParams) -> Dict:
params.load_config(self.model_names[0])
url = 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages'
data = {
"inputs": {},
"query": params.messages[-1].get("content"),
"response_mode": "streaming",
"conversation_id": self.conversation_id,
"user": "testUser",
"files": []
}
headers = {
'Authorization': f'Bearer {params.api_key}',
'Content-Type': 'application/json'
}
text = ""
with get_httpx_client() as client:
with client.stream("POST", url, headers=headers, json=data) as response:
for line in response.iter_lines():
#如果该行为空,则跳过
if not line.strip():
continue
if line.startswith("data: "):
line = line[6:]
if line == 'event: ping':
continue
resp = json.loads(line)
self.conversation_id = resp["conversation_id"]
if "answer" in resp.keys():
text += resp["answer"]
yield {
"error_code": 0,
"text": text
}
else:
data = {
"error_code": resp["code"],
"text": resp["code_msg"]
}
self.logger.error(f"请求Dify-API 时发生错误:{data}")
yield data
def get_embeddings(self, params):
# TODO: 支持embeddings
print("embedding")
print(params)
def make_conv_template(self, conv_template: str = None, model_path: str = None) -> Conversation:
# TODO: 确认模板是否需要修改
return conv.Conversation(
name=self.model_names[0],
system_message="",
messages=[],
roles=["user", "system"],
sep="\n### ",
stop_str="###",
)
if __name__ == "__main__":
from server.utils import MakeFastAPIOffline
from fastchat.serve.model_worker import app
worker = DifyWorker(
controller_addr="http://127.0.0.1:20001",
worker_addr="http://127.0.0.1:21010" #对应Dify的应用端口
)
sys.modules["fastchat.serve.model_worker"].worker = worker
MakeFastAPIOffline(app)
uvicorn.run(app, port=21010)
然后在model_woeks目录下的init.py文件中把自己定义的dify.py导入:
from .dify import DifyWorker
需要注意的是,Dify创建的应用分为文本生成应用类型和对话类型,这两种应用的post请求参数不相同,详情可以参考Dify应用的访问API说明即可。
如何系统的去学习大模型LLM ?
作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。
但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的 AI大模型资料
包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
😝有需要的小伙伴,可以V扫描下方二维码免费领取🆓
一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!
二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。
三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。
四、AI大模型商业化落地方案
阶段1:AI大模型时代的基础理解
- 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
- 内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
- 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
- 内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
- 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
- 内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
- 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
- 内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划:
- 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
这份完整版的大模型 LLM 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费
】
😝有需要的小伙伴,可以Vx扫描下方二维码免费领取🆓
本文标签: 手把手教你LangChainDifychatchat
版权声明:本文标题:手把手教你Langchain-chatchat 接入Dify 内容由热心网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人, 转载请联系作者并注明出处:https://m.elefans.com/xitong/1725457144a1024331.html, 本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容,一经查实,本站将立刻删除。
发表评论