Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

有什么类似于 ragflow,dify 可以本地部署的

Answer

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台,它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。其具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。此外,允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同需求,其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。Dify 的设计理念注重简单、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力,还是技术爱好者探索 LLM 潜力,Dify 都提供相应支持和工具。Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果更好。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

Dify是一个开源的大模型应用开发平台,它通过结合后端即服务和LLMOps的理念,为用户提供了一个直观的界面来快速构建和部署生产级别的生成式AI应用。该平台具备强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,提供了一个功能丰富的提示词IDE,以及一个全面的RAG Pipeline,用于文档处理和检索。此外,Dify还允许用户定义Agent智能体,并通过LLMOps功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。Dify提供云服务和本地部署选项,满足不同用户的需求,并且通过其开源特性,确保了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify的设计理念注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将AI应用的创意快速转化为现实,无论是创业团队构建MVP、企业集成LLM以增强现有应用的能力,还是技术爱好者探索LLM的潜力,Dify都提供了相应的支持和工具。Dify官方手册:https://docs.dify.ai/v/zh-hans一般地,如果是个人研究,推荐大家单独使用Dify,如果是企业级落地项目推荐大家使用多种框架结合,效果更好。

Others are asking
什么是Dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力,还是技术爱好者探索 LLM 潜力,Dify 都提供相应支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify;如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-04-13
哪里可以搜到dify的相关学习资料
以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径: 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装,若想了解命令的含义,可直接询问 AI 。 2. 微信文章: ,该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服,即使是非技术人员也能操作。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-10
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集文本数据,包括文档、表格等格式,进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档,并编写良好描述。 配置索引方式:提供三种索引方式(高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式),根据实际需求选择,如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式持续优化和迭代,定期更新增加新内容。 平台特点: 结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-04-01
dify教程
以下是关于 Dify 的教程: Differential Diffusion 教程: 技术适用场景:特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术:用于平滑填补图像空白或损坏部分,同时细微调整周围区域,确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇:一种可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调:操作仅在推理阶段进行,不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容:可集成到任何现有的扩散模型中,增强编辑和生成能力,适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点: 精细的编辑控制:通过引入变化地图,可对图像每个像素或区域指定不同变化程度,支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改:通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术:在填补图像空白或修复部分时,能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-03-29
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 推荐使用方式:个人研究推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-03-28
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28
ragflow
RAGflow 能力拆解: 文档拆分方式: 通用模式:主要参考每个块的 token 数量,同时考虑语意完整性,切分段落点通常在句号或叹号等完整句子结束处。拆分结果和 langchain 的拆分大同小异。 Q&A 问答对:将左边内容加上“问题:”,右边内容加上“回答:”,数据清洗工作量大。 简历:解析容易失败,需要匹配关键词才能解析,建议官方给出简历模板。 手册:一整段文字提取,分割处在页面分页、段落分段处,块大小通常较大。 表格:拆分后每一行被当成一个块,第一行表头插入到每一块头部。对没有特殊字符的表格信息处理较好,对图片内的公式做了 OCR 检测。 数据清洗:RAGflow 提供分段后的数据处理,可自行添加、修改数据或添加标签。测试发现,RAGflow 召回会同时使用向量相似度和关键词相似度并加权得到混合相似度,关键词相似度不仅匹配文本段内容还匹配关键词标签内容,单个实体在关键词中出现即为 100%。但需注意,检索获得的内容块需同时包含“问题信息”和“答案信息”,大模型才能解答。此外,RAGflow 没提供对外接口,做聊天或其他应用时不方便。 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式:基于模块化RAG 的相关工作,本文将从典型的 RAG Flow 模式、特定的 RAG 流实现以及最佳的行业案例三个方面深入探讨 RAG Flow 的设计思路,在典型的 RAG Flow 模式方面,将介绍 3 种微调阶段模式和 4 种推理阶段模式。
2025-03-19
ragflow
RAGflow 的能力拆解包括以下方面: 文档拆分方式: 通用模式:主要参考每个块的 token 数量,同时考虑语意完整性,切分段落点通常在句号或叹号等完整句子结束处,拆分结果和 langchain 大同小异。 Q&A 问答对:将左边内容加上“问题:”,右边内容加上“回答:”,数据清洗工作量大。 简历:格式不可控,解析易失败,建议官方给出模板。 手册:一整段文字提取,分割处在页面分页、段落分段处,块大小通常较大。 表格:拆分后每一行被当成一个块,第一行表头插入到每一块头部。 数据清洗:RAGflow 提供分段后的数据处理,可自行添加、修改数据及添加标签。测试中添加特定术语和数据并进行召回测试,发现数据正确召回但大模型可能因上下文问题无法匹配。结论包括:RAGflow 召回同时使用向量相似度和关键词相似度并加权得到混合相似度;关键词相似度不仅匹配文本段内容还匹配标签内容;关键词相似度单个实体出现即为 100%;检索内容需同时包含“问题信息”和“答案信息”大模型才能解答;RAGflow 未提供对外接口,应用不便。 此外,还有关于大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式的相关内容,如在模块化 RAG 范式下探讨 RAG Flow 的设计思路,包括典型的 RAG Flow 模式、特定的 RAG 流实现以及最佳的行业案例,在典型的 RAG Flow 模式方面介绍了微调阶段模式和推理阶段模式等。
2025-03-18
ragflow
RAGflow 能力拆解: 文档拆分方式: 通用模式:主要参考每个块的 token 数量,同时考虑语意完整性,切分段落点通常在句号或叹号等完整句子结束处。拆分结果和 langchain 的拆分大同小异。 Q&A 问答对:将左边内容加上“问题:”,右边内容加上“回答:”组成一个 block,数据清洗工作量大。 简历:解析容易失败,需要匹配关键词才能解析,建议官方给出简历模板。 手册:一整段文字提取,分割处在页面分页、段落分段处,块大小通常较大。 表格:拆分后每一行被当成一个块,第一行的表头插入到每一块头部。对没有特殊字符的表格信息处理较好,对图片内的公式做了 OCR 检测。 数据清洗:RAGflow 提供分段后的数据处理,可自行添加、修改数据或为数据加标签。测试发现,RAGflow 召回会同时使用向量相似度和关键词相似度并加权得到混合相似度,关键词相似度不仅匹配文本段内容还匹配关键词标签内容,单个实体在关键词中出现即为 100%。但需注意,检索获得的内容块需同时包含“问题信息”和“答案信息”,大模型才能解答。此外,RAGflow 没提供对外接口,做聊天或其他应用时不方便。 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式:基于模块化RAG 自定义 RAG Flow 原创作者为刘焕勇,发表于 2024 年 1 月 29 日北京。在上一篇文章中介绍了模块化RAG 的相关工作,本文将从三个方面深入探讨 RAG Flow 的设计思路,分别是典型的 RAG Flow 模式、特定的 RAG 流实现以及最佳的行业案例。在典型的 RAG Flow 模式方面,将介绍 3 种微调阶段模式和 4 种推理阶段模式。
2025-02-26
ragflow
RAGflow 能力拆解: 文档拆分方式: 通用模式:主要参考每个块的 token 数量,同时考虑语意完整性,切分段落点通常在句号或叹号等完整句子结束处。拆分结果和 langchain 的拆分大同小异。 Q&A 问答对:将左边内容加上“问题:”,右边内容加上“回答:”,数据清洗工作量大。 简历:解析容易失败,需要匹配关键词才能解析,建议官方给出简历模板。 手册:一整段文字提取,分割处在页面分页、段落分段处,块大小通常较大。 表格:拆分后每一行被当成一个块,第一行的表头插入到每一块头部。对没有特殊字符的表格信息处理较好,对图片内的公式做了 OCR 检测。 数据清洗:RAGflow 提供分段后的数据处理,可自行添加、修改数据或为数据加标签。测试发现,RAGflow 召回会同时使用向量相似度和关键词相似度并加权得到混合相似度,关键词相似度不仅匹配文本段内容还匹配关键词标签内容,单个实体在关键词中出现即为 100%。需要在检索获得的内容块中同时包含“问题信息”和“答案信息”,大模型才能解答。RAGflow 没提供对外接口,做聊天或其他应用时不方便。 大模型 RAG 问答行业最佳案例及微调、推理双阶段实现模式:基于模块化RAG 自定义 RAG Flow: 原创刘焕勇老刘说 NLP 于 2024 年 1 月 29 日 18:31 发表于北京。在上一篇文章中介绍了模块化RAG 的相关工作,重点论述了每个模块中的构成细节。本文将从三个方面深入探讨 RAG Flow 的设计思路,分别是典型的 RAG Flow 模式、特定的 RAG 流实现以及最佳的行业案例。在典型的 RAG Flow 模式方面,将介绍 3 种微调阶段模式和 4 种推理阶段模式供大家参考思考。
2025-02-22
如何本地部署大模型,如何选择是否使用云服务商
以下是关于本地部署大模型以及选择是否使用云服务商的相关内容: 本地部署大模型的主要步骤: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 以 SDXL 为例的本地部署步骤: 1. SDXL 的大模型分为两个部分,base+refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 以 LLM 大语言模型为例的本地部署步骤: 1. 下载并安装 Ollama,点击进入根据电脑系统下载 Ollama:https://ollama.com/download ,下载完成后,双击打开,点击“Install”,安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。如果是 windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车,等待下载完成。 总的来说,部署大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-14
本地部署
SDXL 的本地部署步骤如下: 1. 模型下载:SDXL 的大模型分为两个部分,第一部分 base + refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对文生图生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外,还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型可通过关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取云盘下载链接。 2. 版本升级:要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,需在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 放置模型:将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 4. 启动使用:完成上述步骤后启动 webUI,即可在模型中看到 SDXL 的模型。正常使用时,先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数(如尺寸设置为 10241024)进行生成。然后将图片发送到图生图当中,大模型切换为“refiner”,重绘幅度开小一点再次点击生成。 5. 插件辅助:若觉得操作麻烦,可在扩展列表中搜索 refine 安装插件并重启,启用插件后可在文生图界面直接使用 refine 模型进行绘画。 另外,关于本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG,步骤包括导入依赖库(如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)、从订阅源获取内容(通过指定函数从 RSS 订阅 url 提取内容,并将长文本拆分成较小的块附带相关元数据)、为文档内容生成向量(使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储),最终实现 RAG。
2025-04-13
我有秋叶整合包,然后需要怎么搭建本地部署?
以下是使用秋叶整合包搭建本地部署的步骤: 1. 下载整合包:可以从。 2. 复制启动器到下载仓库的目录下。 3. 打开启动器,可一键启动。如果有其他需求,可以在高级选项中调整配置。 显存优化根据显卡实际显存选择,不要超过当前显卡显存。xFormers 能极大地改善内存消耗和速度,建议开启。 4. 准备工作完毕后,点击一键启动即可。等待浏览器自动跳出,或是控制台弹出本地 URL 后说明启动成功。 如果报错提示缺少 Pytorch,则需要在启动器中点击配置。 5. Stable Diffusion webui 的更新比较频繁,请根据需求在“版本管理”目录下更新,同时注意插件的更新。 在 webui 的“扩展”选项卡下,可以安装插件。点击“加载自”后,目录会刷新,选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。安装完毕后,需要重新启动用户界面。 具体安装方法: 1. 打开整合包链接(https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ,提取码:caru),下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 2. 打开保存到电脑里的文件夹。 3. 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》,鼠标右击文件,点击“解压文件”。 4. 选择解压到 D 盘或者 E 盘(避免 C 盘被占满),点击确定。 5. 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件,点击安装。 6. 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器,点击“发送到”,选择桌面快捷方式,方便下次进入。 7. 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”,在显存优化里,根据自己电脑的显存选择。 8. 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管,等待 SD 的主界面在网页上自动弹出。如果出现报错,可以回到最开始的界面,在左边点击“疑难解答”,再点击右边的“开始扫描”,最后点击“修复”按钮。
2025-04-12
如何部署自己私人AI
部署自己私人 AI 可以参考以下几种方式: 通过云服务器、dify、智能微秘书来免费搭建微信机器人: 1. 在宝塔面板的终端安装相关命令,这些命令位于/root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行的容器数量,若 nginx 容器无法运行,可能是 80 端口被占用,可将终端输出的代码粘贴给 AI 以解决。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP(去掉后面的:8888),进入后邮箱密码随便填,建立知识库并进行设置。 4. 选择模型,国内模型有免费额度可选,如智谱 ai,获取钥匙并复制保存,创建应用进行测试和发布。 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人: 1. 将 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 2. 若有 FastGPT 或者 OpenAI 的 key,将 Ai_Lock 修改成“1”,并在 OpenAI 处添加模型 key;若没有,保持 Ai_Lock 为 0。 3. 修改后点击保存。 4. 返回 NGCbot 文件夹下,找到 main.py 文件双击运行。 5. 运行后会弹出微信登录框,正常登录微信,等待系统自动初始化必备文件。 6. 运行成功后,用“大号”给机器人发消息,拿到 wxid 并返回替换。 7. 添加完后,用小号登录,大号可对小号发号施令。 部署和训练自己的 AI 开源模型: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 总的来说,部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等,根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-11
DEEP SEEK 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)
以下是关于 Deep Seek 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)的相关内容: 一、使用 Docker + RAGFlow + Ollama 搭建个人/企业知识库 1. 将 Ollama 部署的模型接入 GARFlow 返回 RAGFlow 中,打开右上角设置,进入模型提供商,配置 Ollama 相关信息,基础 URL 按要求设置,设置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型用于文本向量化,导入成功后设置系统模型设置,然后返回知识库创建知识库。 进入数据集,导入文件(可设置文件夹当作知识库),导入完毕后解析文件,解析速度取决于本机 GPU 性能,解析好后进行检索测试,测试没问题即可进入聊天界面,助理设置可自行设置。 2. 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型 先下载 Ollama 程序,官方网址:https://ollama.com/ 。 下载默认到 C 盘(一般为固态盘,运行速度快),若想修改安装目录到 D 盘,后续会有说明。 下载完右下角会出现 Ollama 图标,打开命令行输入相关命令回车。 若显卡是英伟达 2060Super,可选择 Deepseekr1:14b 的模型,根据自身独立显卡性能下载。 下载速度慢可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。 下载完毕后再下载一个嵌入模型,Ollama 的 bge 模型官方网址:https://ollama.com/library/bgem3 ,输入相关命令,下载好后直接退出终端。 二、Flowith 相关报道、采访、使用指南 |标题|发布账号|社媒来源|日期|链接| |||||| |ChatGPT 的对话框过时了?这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式|爱范儿|公众号|2024/04/29|| |Flowith:革新你的工作方式,体验节点式 AI 的超流畅生产力|程序那些事儿|公众号|2024/05/03|| |体验 Flowith:探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变|AI 兔子洞|公众号|2024/04/22|| |deepseek 服务器繁忙?硅基流不动?看看这篇,内含 18 个平台,可能是最全的 deepseek 方案。|佐佐的 AI 笔记|公众号|2025/02/06|| |满血版自部署 DeepSeekR1+知识库+联网搜索,体验下来可能就只剩下这家了!|字节笔记本|公众号|2025/02/12|| |DeepSeek 让 AI 圈卷出了新高度:Flowith 宣布 DeepSeek R1 现在免费提供!|字节笔记本|公众号|2025/01/27|| |ShowMeAI 周刊 No.15|上周最有讨论度的 6 个 AI 话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…|ShowMeAI 研究中心|公众号|2025/01/21||
2025-04-10
本地部署大模型,如何微调建立本地知识库
以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤: 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址:https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型 第二步:选择文本嵌入模型 第三步:选择向量数据库 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入,根据电脑系统,下载 Ollama:https://ollama.com/download 下载完成后,双击打开,点击“Install” 安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 下载 qwen2:0.5b 模型 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中,许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建,包括获取 API key 位置及调用设置,详细讲解了创建 Rag 应用(知识库)流程,如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作,并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨,以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之,本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置,同时不断实践和探索,以达到理想的效果。
2025-04-10
类似askmanyai推荐
以下为您推荐一些 AIGC 相关的产品: 1. Genmo:这是一款使用文本创建 AI 视频的应用。相较于 Pika 和 Runway,它生成视频的清晰度大幅提高,人像的稳定性和美观度强很多,支持镜头控制且控制粒度更细。目前还未开放图片生成视频,只能用文字提示词。 2. AskCodi:这是一款 AI 驱动的代码助手。它由 OpenAI GPT 提供支持,可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用,能帮助开发人员更快更轻松地编写代码,降低人们探索软件开发职业的门槛。 3. ODIN:这是 Obsidian 的 AI 插件。它提供了通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用,安装完成后可在 Obsidian 界面使用其功能。
2025-04-12
有什么和问小白类似的镜像站,集合多种AI的工具
以下是一些和问小白类似的集合多种 AI 工具的镜像站: 1. Zyro 网址: 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. 10Web 网址: 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可以自动生成网站布局和设计;提供一键迁移功能,将现有网站迁移到 10Web 平台;集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin 网址: 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题来定制网站;提供自动生成的内容和图像,帮助快速启动网站;包含电子商务功能,适合小型企业和在线商店。 4. Site123 网址: 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。
2025-04-12
那如果自己尝试制作类似工具,你是否可以提供一些帮助呢?
以下是关于自己尝试制作类似工具的一些帮助信息: 制作网站的 AI 工具: Wix ADI: 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark: 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop: 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid: 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 在扣子调用已有的 API 制作插件: 1. 点击个人空间,选择插件,点击创建插件。 2. 创建插件: 插件名称:中文,根据插件需求起名。 插件描述:告诉观众插件的用途和使用方法。 3. 插件工具创建方式: 云侧插件基于已有服务创建:使用现成的 API 来创建插件,选择后会跳出必填项“插件 URL”,要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件在 Coze IDE 中创建:使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API(支持 Python 和 Node.JS)。 4. 在新的界面点击创建工具,填入第一个插件工具的基本信息: 工具名称:只能使用字母、数字和下划线来命名。 工具描述:根据工具的使用方法、功能填写,提醒用户如何使用。 工具路径:填写对应完整的 API 以/开始,如果后面使用 path 的方式传参,则可以使用“{}”包裹的方式把变量包含在其中。 请求方法:根据 API 的调用方式选择对应的请求方法。 5. 配置输入参数:点击新增参数,把所有需要使用的参数填写进工具。 开发视角中使用 ChatGPT 的案例: 制作 LaTeX 图表与表格:经常使用 LaTeX 编写文章和内部文件,ChatGPT 能够编写 LaTeX 代码,根据描述或原始数据创建表格和图形,还能解决布局问题和提供建议。可以将图形草图截图发送给 ChatGPT 让其转换成 LaTeX 代码,虽然不是百分之百准确,但能大大节省时间。
2025-04-10
利用飞书多维表格,做一个类似于客服机器人 可以怎么做?
利用飞书多维表格做一个类似于客服机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 创建一个拟人化的 bot,比如起名叫青青,设定其为人设是一个可爱有趣的少女,擅长回答各种刁钻的问题。完成 BOT 捏好后点击发布。 2. 发布时配置飞书多维表格: 输出为文本时,第一步配置为文本。 配置多维表格输入表单,选择用控件的字段选择器,给字段标题随便起个名字如“question”。 在完善捷径的商家信息这里,可以选择全量发布,也可以选择仅自己可用。为了审核快一些,可以选择仅自己可用。等审核通过之后,就可以在飞书多维表格里面看到发布成功。 3. 还可以探索字段捷径的各种玩法(不含 bot),比如直接创建一个多维表格,第一列是几个成语,第二列是 AI 字段捷径生成的对成语的解释。左边输入一列,比如一列成语,右边配置 AI 字段。 此外,还有一些相关信息供您参考: “Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场圆满落幕,探索 AI 与大消费行业的深度结合”中提到了一些相关作品,如帮助企业快速建立产品智能客服体系、ERP 高智版:扣子销售订单管理大师、亚马逊商品评论智析、AI 电商设计师等。 2024 年历史更新(归档)中包含了关于飞书多维表格字段捷径配置 COZE 的 BOT 青青的相关内容。
2025-04-08
类似于viggle的ai工具
Viggle 是一款创新的可控视频生成平台,具有以下特点: 基于 JST1 技术,允许用户自由创建和控制 3D 角色的动作,在游戏开发、动画制作及 VR/AR 等领域有巨大潜力。 是一款利用骨骼动画将图片转化为一致性角色动画的工具,简化了动画制作流程,能快速生成引人入胜的角色视频,助力故事讲述。 由一支 15 人团队打造,创始人是一位在多家知名公司工作过的华人 AI 研究员。 核心能力是将视频中的角色替换成其他形象。 其视频工具背后依赖自家训练的 3D 视频模型「JST1」,能够根据一张角色图片生成 360 度角色动画,进行更可控的视频生成。 目前支持 Discord 访问和网页版访问,Discord 平台已积累超 400 万用户。 网页版访问地址:https://www.viggle.ai/ 官方推特:https://x.com/ViggleAI 官方 Discord:https://discord.gg/viggle 操作方式(以网页端举例): Upload a character image of any size.上传任意尺寸的角色图像。 For better results,use a fullbody photo with a clean background.为了获得更好的效果,请使用背景干净的全身照片。 Image size图像大小(最大 10MB) 上传的照片必须符合 功能: /mix:将角色图像混合到动态视频中 上传一张字符清晰的图片 上传一段清晰运动的视频 /animate:使用文本运动提示为静态角色设置动画 上传一张字符清晰的图片 描述想让角色做的动作 /ideate:纯粹从文本创建角色视频 描述想要创造的角色 描述希望角色执行的动作 /character:通过文本提示创建角色并将其动画化 描述想要创造的角色 从四个结果中选择一个图像 描述希望角色执行的动作 /stylize:使用文本提示符重新设计角色的样式并将其动画化 上传一张字符清晰的图片 描述想改变角色的任何地方来重新塑造它 从四个结果中选择一个图像 描述想要角色做的动作 官方提供了多种动作提示词可供参考,提示词地址:https://viggle.ai/prompt
2025-03-30
我想做个专业领域的智能客服,请问您有一些类似案例吗?
以下是为您提供的一些相关案例: 在 Manus 案例中,有让其创建需要上传文件的 dify 工作流,如根据多篇文章写脱口秀段子,并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中,包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例,如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页,如供应商工厂探索地图;还有整活娱乐方面的案例,如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能,并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能;豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。
2025-03-28