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LLM大语言模型私有化部署-使用Dify的工作流编排打造专属AI搜索引擎上一篇文章介绍了如何使用 Ollama 和 Dify 搭建个人 AI 助手。首先通过 Ollama 私有化部署了 Qwen2.5 (7B) 模型，然后使用 Docker Compose 一键部署了 Dify 社区版平台。在 Dify 平台上，通过普通编排的方式，创建了基于 Qwen2.5 模型的聊天助手，并添加了个人知识库作为上下文，实现了真正的个人助手功能。

汀、人工智能

在MAC系统下安装Docker、Dify以及docker镜像加速桌面左上角-关于本机使用页面顶部的下载按钮或从发行说明中下载安装程序。双击Docker.dmg打开安装程序，然后将 Docker 图标拖到应用程序文件夹中。默认情况下，Docker Desktop 安装在/Applications/Docker.app。

深度学习速通系列:dify快速搭建1.下载并运行Docker安装脚本：这行命令通过curl下载并运行一个Docker安装脚本。2.下载并安装docker-compose：

Dify 本地部署指南Clone Dify 代码：在启用业务服务之前，我们需要先部署 PostgresSQL / Redis / Weaviate（如果本地没有的话），可以通过以下命令启动：

AGI 之【Dify】之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型，实现 API 形式进行聊天对话目录AGI 之【Dify】之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型，实现 API 形式进行聊天对话

Windows10本地部署Dify+Xinference目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m

AGI 之【Dify】之使用 Docker 在 Windows 端本地部署 Dify 大语言模型（LLM）应用开发平台目录AGI 之【Dify】之使用 Docker 在 Windows 端本地部署 Dify 大语言模型（LLM）应用开发平台

叼奶嘴的超人

Django连接Dify、ChatGPT4o并计算tokens数量方法

PyCharm 调试 Xinference 遇到问题及解决方案本文使用的 PyCharm 2024.2.1 版本，如果使用低版本 PyCharm，那么在调试 Xinference v0.15.1 源码时可能会报错 Connection to Python debugger failed Socket closed。

大模型笔记03--快速体验difyDify 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。 dify平台用户体验好，配置简单，且内置了大量应用模板和工具，通过dify我们可以快速对接各种大模型，创建自己的知识库，按需选择工具构建形式多样的应用。除此之外，还能快速对接到第三方应用，将ai的能力赋能给其它场景和行业。本文基于docker com

Dify 中的讯飞星火平台工具源码分析本文主要对 Dify 中的讯飞星火平台工具 spark 进行了源码分析，该工具可根据用户的输入生成图片，由讯飞星火提供图片生成 API。通过本文学习可自行实现将第三方 API 封装为 Dify 中工具的能力。

【GPT】Coze使用开放平台接口-【1】创建插件本文档主要描述在 coze 里面把开放平台的接口创建为插件，供别人调用。本系列调用的接口，都是调用快商通 AI 开放平台的接口

【GPT】Coze使用开放平台接口-【5】API 调用我们在机器人里面引用工作流，当然也可以通过 API 直接调用工作流，coze 也提供了这一套的 API 接口。coze 的 API 接口肯定也不只是接入工作流，Bots，文件，知识库等，都有相关接口。这个文档我们也只专注在工作流的 API 接口调用上，我们之后也会补充其他形式的 API 接口调用，尤其是对话的。

【GPT】Coze使用开放平台接口-【6】Dify 也来一遍前面讲了 coze 的相关用法，这边想着用 Dify 也来一遍，刚开始的时候接触的是 Dify，后面才是 coze。Dify 和 coze 的侧重点不同，我个人是更倾向用 Dify 构建工作流就可以了，coze 还是相对全能。

【GPT】Coze使用开放平台接口-【4】创建机器人在前面三篇，我们分别创建了插件，插件里面添加了多个工具。接着，我们把插件添加到工作流内，成为一个开放平台API的调用节点，从而创建出一条业务流。分别是，语音伪造检测工作流，以及通话语音内容分析工作流。有了工作流，表示我们可以通过 API 调用，但是终端客户未必会用 API 去调用，因此我们通过创建机器人，并且发布到对应的平台来应用。

本地启动Flower来监控Dify的Celery任务队列启动Middleware服务准备SECRET_KEY：创建Python环境并安装依赖：运行迁移命令使得数据库保持最新：

Dify中语音和文字间转换问题的一种暂时注释方式本文主要解释了Dify中语音和文字间转换可能会遇到的问题，并给出了一种暂时注释的解决方案。本地部署文本转语音时，如果遇到如下问题，安装ffmpeg即可。但是如果安装后，重启系统还是遇到这个问题该如何办？

Dify中接入GPT-4o mini模型GPT-4o mini模型自己承认是基于GPT-3.5架构的模型，有图有真相：GPT-4o mini（“o"代表"omni”）是小型型号类别中最先进的型号，也是OpenAI迄今为止最便宜的型号。它是多模态的（接受文本或图像输入并输出文本），具有比 gpt-3.5-turbo 更高的智能，但速度同样快。它旨在用于较小的任务，包括视觉任务。建议在之前使用 gpt-3.5-turbo 的地方选择 gpt-4o-mini ，因为此模型功能更强大且更便宜。

Dify中的RAG和知识库当用户提问 “美国总统是谁？” 时，系统并不是将问题直接交给大模型来回答，而是先将用户问题在知识库中进行向量搜索，通过语义相似度匹配的方式查询到相关的内容（拜登是美国现任第46届总统…），然后再将用户问题和搜索到的相关知识提供给大模型，使得大模型获得足够完备的知识来回答问题，以此获得更可靠的问答结果。

dify-api的Dockerfile分析dify-api的Dockerfile文件如下所示：这个 Dockerfile 设计用于构建基于 Python 的 Flask 应用。将逐行解释这个文件：