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棄坑 Coze,我把 Dify 接入了個(gè)人微信,AI小助理太強(qiáng)了

    有沒有類似 Coze 的開源項(xiàng)目?

    目前有兩個(gè) Coze 的開源平替,同樣支持智能體搭建:FastGPT 和 Dify。

    就目前的體驗(yàn)來看,二者各有優(yōu)劣:

    • FastGPT:在知識(shí)庫召回上更優(yōu);
    • Dify:支持的大模型更豐富,插件生態(tài)更完善。

    關(guān)于 FastGPT,可以看之前的教程:0基礎(chǔ)搭建本地私有知識(shí)庫,給 GPT 插上翅膀

    今日分享,將手把手帶大家私有化部署體驗(yàn) Dify,并把它接入個(gè)人微信。

    1. Dify 簡介

    ?

    在線體驗(yàn):https://dify.ai/

    開源地址:https://github.com/langgenius/dify

    官方文檔:https://docs.dify.ai/v/zh-hans

    Dify 是 Do it for you (為你而做)的簡稱。

    和 Coze 非常類似,Dify 也內(nèi)置了構(gòu)建 LLM 應(yīng)用所需的關(guān)鍵技術(shù)棧,包括對(duì)數(shù)百個(gè)模型的支持、直觀的 Prompt 編排界面、高質(zhì)量的 RAG 引擎、穩(wěn)健的 Agent 框架、靈活的流程編排,以及一套易用的界面和 API。

    如果你用過 Coze 搭建智能體,那么遷移到 Dify 會(huì)非常絲滑。

    如果你沒用過 Coze,那么可以前往上面的在線體驗(yàn)地址,先去點(diǎn)點(diǎn)看~

    如果不想自己部署,官方地址也提供了一定的免費(fèi)額度,不過只支持上傳 50 個(gè)文檔,且支持 RAG 的向量空間也只有 5 MB。

    如果不想付費(fèi),且對(duì)自己的私有數(shù)據(jù)安全有更高要求,那么強(qiáng)烈建議你本地私有化部署,參考下面步驟,相信你也能搞定!

    2. Dify 私有化部署

    ?

    參考文檔:https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

    首先,克隆 Dify 源代碼至本地,然后進(jìn)入 docker 目錄,復(fù)制一份環(huán)境變量,采用默認(rèn)端口,一鍵啟動(dòng):

    git clone https://github.com/langgenius/dify.git
    cd dify/docker
    cp .env.example .env
    docker compose up -d

    啟動(dòng)成功后,你會(huì)發(fā)現(xiàn)共有 9 個(gè)容器:包括 3 個(gè)業(yè)務(wù)服務(wù) api / worker / web,以及 6 個(gè)基礎(chǔ)組件 weaviate / db / redis / nginx / ssrf_proxy / sandbox。

    內(nèi)存占用共計(jì) 1690 M,所以至少確保有一臺(tái) 2G 內(nèi)存的機(jī)器。

    因?yàn)轫?xiàng)目中啟動(dòng)了一個(gè)容器 nginx 將 web 服務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)到 80 端口,所以在瀏覽器中,直接輸入公網(wǎng) IP 即可,設(shè)置一下管理員的賬號(hào)密碼,進(jìn)入應(yīng)用主界面。

    3. 接入大模型

    整個(gè)界面非常簡單,先不管能干啥,我們先把大模型接入進(jìn)來。

    怎么接入?

    不得不說,Dify 把這么重要的需求設(shè)置的實(shí)在太隱秘了,著實(shí)折騰了一段時(shí)間才找到??

    設(shè)置里找到模型供應(yīng)商,這里已經(jīng)支持了上百款模型,我這里主要先接入了三款有免費(fèi)額度的。

    其中:

    • SiliconFlow 提供了大量免費(fèi)的 LLM API,即便是需要付費(fèi)的模型,新注冊用戶也有 2000W Token 的體驗(yàn)額度??汕巴?strong>領(lǐng)?。?/strong>https://cloud.siliconflow.cn?referrer=clxv36914000l6xncevco3u1y
    • 火山引擎的方舟大模型也提供了一定的免費(fèi)額度,怎么接入?

    在火山方舟控制臺(tái)找到:在線推理-創(chuàng)建推理接入點(diǎn),就可以拿到接入點(diǎn)名稱。

    如果你打算采用本地部署的大模型,Dify 也提供了對(duì) Ollama 的支持:

    不了解 Ollama 的小伙伴,可以回看教程:本地部署大模型?看這篇就夠了,Ollama 部署和實(shí)戰(zhàn)

    如果你有用過 OneAPI 管理過各種大模型,Dify 也提供了對(duì) OpenAI-API-compatible 的支持:

    不了解 OneAPI 的小伙伴,可以回看教程:一鍵封裝成OpenAI協(xié)議,強(qiáng)推的一款神器!

    4. 創(chuàng)建工作流

    回到主頁,點(diǎn)擊創(chuàng)建空白應(yīng)用,這里的聊天助手和文本生成應(yīng)用,是功能最為單一的 LLM 應(yīng)用,都不支持工具和知識(shí)庫的接入。

    Agent 和 工作流有什么區(qū)別?

    • Agent:智能體,基于大語言模型的推理能力,可以自主選擇工具來完成任務(wù),相對(duì)簡單。
    • 工作流:以工作流的形式編排 LLM 應(yīng)用,提供更多的定制化能力,適合有經(jīng)驗(yàn)的用戶。

    通常,我們需要 Agent 和 工作流配合使用,Agent 負(fù)責(zé)對(duì)話理解,Workflow 處理具體的定制功能。

    今天,我們就把上一篇在 coze 做的微信消息轉(zhuǎn)發(fā)插件遷移過來,給大家展示一下工作流的搭建方式。看看 Dify 能否完成同樣的功能。

    先創(chuàng)建一個(gè)工作流,進(jìn)來后,在開始中添加后面添加添加兩個(gè)參數(shù):好友昵稱 和 消息內(nèi)容:

    然后在開始后面添加一個(gè) Http 請(qǐng)求:

    在 Http 請(qǐng)求中填入相關(guān)信息:url 就是上篇中搭建的機(jī)器人的發(fā)送消息的API,body 內(nèi)容參考請(qǐng)求體參數(shù)填寫,如下圖所示。

    注意,上述填寫 json 結(jié)構(gòu)體時(shí),一定要將變量加雙引號(hào),否則后面測試不通。

    最后,創(chuàng)建一個(gè)結(jié)束流程,把 http 請(qǐng)求接口的結(jié)果進(jìn)行返回。

    創(chuàng)建成功后,點(diǎn)擊運(yùn)行測試一下:

    運(yùn)行測試沒問題后,你需要將它發(fā)布為一個(gè)工具(類似 coze 中的插件),才能供后面的 Agent 調(diào)用。

    注意:這里的工具調(diào)用名稱,是后續(xù)給大模型調(diào)用的,工具描述需要寫清楚。

    5. 創(chuàng)建 Agent 應(yīng)用

    工具發(fā)布以后,回到首頁,在工具 tab 頁的工作流中可以看到:

    接下來,我們來創(chuàng)建一個(gè) Agent 應(yīng)用,來調(diào)用該工具:

    可以先設(shè)置一下角色提示詞:

    你作為一個(gè)聊天機(jī)器人,能夠深刻理解對(duì)話內(nèi)容背后的意圖??梢允褂脀echat_msg工具,給對(duì)方的微信號(hào)發(fā)送答復(fù)。

    然后,在下方的工具處,把我們剛發(fā)布的工具添加進(jìn)來:

    最后,如果指令任務(wù)執(zhí)行的不夠好,右上角選擇切換一個(gè)大模型:

    在右側(cè)的預(yù)覽與調(diào)試區(qū)域,測試一下吧~

    測試案例一

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