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随着各个大模型厂商的逐步发力,市场上的优秀模型越来越多。Dify基于这些大模型可以简易地创建可持续运营的原生 AI 应用,融合了 Backend as Service 和 LLMOps 的理念,涵盖了构建生成式 AI 原生应用所需的核心技术栈,包括一个内置 RAG 引擎,平台不仅支持十几种大模型的接入,同时提供多种类型应用的可视化编排能力,开箱即用只需十分钟即可轻松在本地服务器上部署。
Features
\1. LLM支持:兼容 Langchain,这意味着我们将逐步支持多种 LLMs ,目前支持的模型服务包括:GPT4、Azure OpenAI Service、Claude2、Claude-instant、Hugging Face Hub、文心一言、星火大模型、智谱、百川等。
\2. Prompt IDE:和团队一起在 Dify 协作,通过可视化的 Prompt 和应用编排工具开发 AI 应用。支持无缝切换多种大型语言模型。
\3. RAG引擎:包括各种基于全文索引或向量数据库嵌入的 RAG 能力,允许直接上传 PDF、TXT 等各种文本格式。
\4. Agent:基于函数调用的 Agent框架,允许用户自定义配置,所见即所得。Dify 提供了基本的插件能力,如谷歌搜索。
\5. 持续运营:监控和分析应用日志和性能,使用生产数据持续改进 Prompt、数据集或模型。
功能演示
场景①:创建AI应用
创建成功之后,我们就会看到应用的详情页面。
点击预览或者分享链接给别人,打开就可以直接使用。
场景②:智能问答
场景③知识库搭建
知识库准备
这个例子我们是想让它知道 dify,所以为了方便起见,我直接把 dify 官网的一段内容直接复制到了一个 txt 中。下面是整个内容:
知识库搭建
回到 dify 主页https://cloud.dify.ai/datasets,选择数据集并创建一个新的数据集
接着把我们刚才准备好的文档直接拖进来
点击下一步,
直接选择默认的方式进行处理(会耗费一定的token,具体根据文本的内容决定)
处理完成之后回到数据集页面就可以看到我们处理完成的文档了
绑定知识库到聊天工具中
绑定完成之后不要忘了点击发布
验证知识库
重新进入自己的应用进入聊天界面
QA
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Q: 我能用 Dify 做什么?
A: Dify 是一个简单且能力丰富的 LLM 开发和运营工具。你可以用它搭建商用级应用,个人助理。如果你想自己开发应用,Dify 也能为你省下接入 OpenAI 的后端工作,使用我们逐步提供的可视化运营能力,你可以持续的改进和训练你的 GPT 模型。
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Q: 如何使用 Dify “训练”自己的模型?
A: 一个有价值的应用由 Prompt Engineering、上下文增强和 Fine-tune 三个环节组成。我们创造了一种 Prompt 结合编程语言的 Hybrid 编程方式(类似一个模版引擎),你可以轻松的完成长文本嵌入,或抓取用户输入的一个 Youtube 视频的字幕——这些都将作为上下文提交给 LLMs 进行计算。我们十分注重应用的可运营性,你的用户在使用 App 期间产生的数据,可进行分析、标记和持续训练。以上环节如果没有好的工具支持,可能会消耗你大量的时间。
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Q: 如果要创建一个自己的应用,我需要准备什么?
A: 我们假定你已经有了 OpenAI API Key,如果没有请去注册一个。如果你已经有了一些内容可以作为训练上下文,就太好了。
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Q: 提供哪些界面语言?
A: 现已支持英文与中文,你可以为我们贡献语言包。
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Q: LLMOps 和 MLOps 有什么区别?
A: 过去的 MLOps 是让开发者从零开始训练模型,而 LLMOps 基于诸如 GPT-4 这样的强大模型之上开发 AI 原生应用。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
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。
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
这份完整版的大模型 AI 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
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