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Index-TTS：最逼真的Ai声音克隆IndexTTS 是一种主要基于 XTTS 和 Tortoise 的 GPT 风格的文本转语音（TTS）模型。它能够使用拼音纠正汉字的发音，并通过标点符号控制任何位置的停顿。我们增强了系统的多个模块，包括扬声器条件特征表示的改进，以及集成 BigVGAN2 以优化音频质量。经过数万小时的数据训练，我们的系统实现了最先进的性能，优于当前流行的 TTS 系统，如 XTTS、CosyVoice2、Fish-Speech 和 F5-TTS。

Langfuse-开源AI观测分析平台，结合dify工作流Langfuse是一个开源的LLM（大型语言模型）工程平台，由Langfuse公司开发。它旨在帮助用户更好地管理、调试和优化他们的LLM应用程序。Langfuse的核心产品包括追踪、可观察性、评估、提示管理和API/SDK等。作为一款开源项目，Langfuse能够解决数据安全和隐私问题，用户可以选择自行托管。它适用于希望对LLM应用程序进行迭代和改进的企业和个人开发者。

Dify 从入门到精通（第 30/100 篇）：Dify 的分布式部署在 Dify 博客系列：从入门到精通（100 篇）的前二十九篇文章中，我们从基础到异常处理，全面掌握了 Dify 的开发能力。本文是系列的第三十篇，聚焦 Dify 的分布式部署，深入讲解如何使用 Kubernetes 和负载均衡实现高可用和可扩展性。我们将通过实践部署一个分布式客服系统，支持高并发用户。本文侧重知识重点，确保您在 40-50 分钟内掌握分布式部署的技能。本文适合 DevOps 工程师、系统管理员和希望支持高并发的从业者。完成本文后，您将为后续文章（如第 31 篇《Dify 从入门到精通（

dify之推送飞书群消息工作流Linux安装部署dify：https://blog.csdn.net/YXWik/article/details/149833617

Dify 从入门到精通（第 20/100 篇）：Dify 的自动化测试与 CI/CDDify 的自动化测试与 CI/CD（持续集成/持续部署）旨在通过脚本和管道自动化验证应用功能、性能和部署流程，确保快速迭代和高可靠性。

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使用阿里云服务器部署dify实战安装 Dify 之前, 请确保你的机器已满足最低安装要求：最后检查是否所有容器都正常运行：你可以先前往管理员初始化页面设置设置管理员账户：

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OpenWebUI通过pipeline对接dify的workflow1、安装pipeline2、对接OpenWebUI(密码：0p3n-w3bu!）3、进入pipeline容器配置

difydalle3openai 的 dalle3 绘图工具vectorizer基于 Online Image Vectorizer - API 的自定义工具

【dify+milvus避坑指南】将向量库milvus集成给dify作为知识库milvus v2.5.6 dify v1.6.0 Attu v2.5.0如果如上图一样，milvus库中可以自动生成collection，那就成功了！

Dify中的Agent和发现和调用mcp工具两个节点调用的异同Dify 中，Agent 节点和发现和调用 MCP 工具节点都与工具（Tools）的使用相关，但它们的职责和实现方式有所不同。以下是它们的异同点分析：

Dify工作流：爬虫文章到AI知识库启动成功创建一个空的知识库要先从网址中，找到这个知识库的id，记下后面需要用到。创建密钥，后面通过API将数据写入知识库用到

从零开始学习Dify-容器部署指南(一)Dify 是一款强大的开源 LLM 应用开发平台，它通过 Web UI、API 和数据集管理，使得基于 GPT 等大模型的应用搭建变得快速、可控且可扩展。它支持 LangChain、OpenAI、Azure OpenAI 等多种大模型后端，并集成了多模态输入、提示词工程、向量搜索等多种功能。本系列文章将带你一步步掌握 Dify 的使用方式,本篇是第一篇：容器化部署 Dify。我们将从零开始，使用 Docker 快速在本地或服务器上运行起 Dify，为后续开发打下坚实基础。

本地部署Dify、Docker重装需要先安装一个Docker，Docker就像是一个容器，将部署Dify的空间与本地环境隔离，避免因为本地环境的一些问题导致BUG。也确保了环境的统一，不会出现在自己的电脑上能跑但是移植到别人电脑上就跑不通的情况。那么现在就开始先安装Docker吧。

4、ubuntu | dify创建知识库 | 上市公司个股研报知识库创建一个知识库并上传相关文档主要涉及以下五个关键步骤：创建知识库：首先，需要创建一个新的知识库。这可以通过上传本地文件、从在线资源导入数据或者直接创建一个空的知识库来实现。

macOS 12.7.6部署Ollama+Dify避坑指南Ollama是一个本地化大语言模型运行框架，支持在个人电脑上运行各类开源AI模型（如Llama、Mistral等）。Dify则是一个可视化AI应用开发平台，通过图形界面快速构建AI工作流。本文记录在macOS 12.7.6系统下部署两者的避坑指南。

MoneyPrinterTurbo – 免费开源的AI短视频生成工具MoneyPrinterTurbo是一款由开发者harry0703基于原有MoneyPrinter项目优化而来的开源AI视频生成工具。

本地电脑安装Dify|内网穿透到公网1.安装DockerDocker: Accelerated Container Application Development

开源AI Agent开发平台Dify源码剖析系列（二）Dify 是一个 LLM 应用开发平台，这个项目是其后端 API 服务，基于 Flask 框架构建。项目采用了模块化设计，遵循领域驱动设计(DDD)原则，将不同功能划分为独立的模块。

【人工智能】通过 Dify 构建智能助手智能助手（Agent Assistant），利用大语言模型的推理能力，能够自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解、工具调用、过程迭代，并在没有人类干预的情况下完成任务。

Linux 系统 docker 部署 Dify