企业官网建设流程全解析

thinkphp5来做网站吗,在哪租用网站,心得体会万能模板,woocommerce做零售网站文章详细介绍了基于Dify环境开发五大智能体应用的实战教程#xff0c;包括Tavily联网搜索、Flux古诗词图像生成、智能客服系统、文档分析助手#xff0c;以及Coze和Dify智能体的API服务部署#xff0c;为开发者提供了从开发到部署的完整解决方案。 一、利用Tavily Search实…文章详细介绍了基于Dify环境开发五大智能体应用的实战教程包括Tavily联网搜索、Flux古诗词图像生成、智能客服系统、文档分析助手以及Coze和Dify智能体的API服务部署为开发者提供了从开发到部署的完整解决方案。一、利用Tavily Search实现LLM联网搜索TO DOLLM联网搜索用户输入问题AI提取关键字使用Bing搜索并进行总结Step1创建对话工作流此处也可以用工作流对话流相比工作流默认项更多一些Step2准备Tavily Search工具Tavily Search API 是一款强大的搜索工具支持文本和图像搜索具备多语言、高级筛选等功能。它专为开发者设计可快速集成到应用中申请TavilySearch API Key进入 https://tavily.com/ 用github账号登录申请API-KEY在Dify中安装Tavily工具安装完成后选Tavily Search对Tavily Search用第1步获取到的API-KEY进行授权Step3: 配置对话工作流参数开始节点对话流用户输入节点已默认配置LLM节点作用对用户的问题提取关键词模型选熟悉的对话模型如qwen3-max系统提示词对用户的问题提取关键字多个关键字用空格隔开用户提示词对话流中用户提示词已默认填写Tavily Search节点作用利用上面大模型节点的输出搜索网页查询变量设置为前一个节点LLM输出的textLLM 2节点根据Tavily Search的输出内容进行总结整理系统提示词对网上搜索到的内容改进行总结整理用户提示词Tavily Search {x} text结束节点配置输出变量output设置为LLM 2节点的输出text设置完成效果预览如下二、利用文生图工具Flux搭建古诗词工作流这个例子前之前在Coze中的实操例子一样这次我们只是在Dify中来实现一下TO DO搭建古诗词Agent 用户输入一句古诗AI制作对应的图像Step1创建BOTStep2创建工作流工作流用于规划和实现复杂功能逻辑的工具可以通过不同的任务节点来设计复杂的多步骤任务Step3准备AI绘图工具Dify 本身并不直接提供绘图工具但可以通过外部工具来实现绘图功能。常见的AI 绘图工具包括Stable Diffusion一个开源的AI 绘图模型可以通过Dify调用生成高质量的图像。Flux由Black Forest Labs 开发的 AI 绘图模型支持通过Dify调用生成图像。DALL-EDify 提供的第一方工具之一可以通过自然语言输入生成高质量图片。本次CASE使用自定义绘图工具SiliconFlow通过 SiliconCloud 提供的 API可以在Dify中调用Flux 或Stable Diffusion 绘图模型SiliconFlow 是由硅基流动提供的基于开源模型的高性价比GenAI 服务这样就可以在Dify中调用Flux 和Stable Diffusion 等绘图模型1安装SiliconFlow工具点击LLM 2节点的- 工具 -在Marketplace中查找更多 -搜索“SiliconFlow工具” -安装安装好后可以看到SiliconFlow下面有5个ACTION其中就包括 Flux 和 Stable Diffusion。申请SiliconCloudAPI Key 点击上图的API Key授权配置按照指引去申请API Key并在Dify中配置API KeyStep4配置工作流用户输入节点接收用户输入。添加输入字段变量名称input显示名称input Dify中输入变量需要手动定义Coze中是自带的添加第一个大模型节点基于用户输入的古诗词描绘画面。模型选一个靠谱的我选的“qwen3-max”SYSTEM提示词“基于用户的古诗词描绘一幅画面”添加USER提示词点击两下{x}或输入/选用户输入的input。添加第2个大模型节点将上一节点的输出翻一成英文因为后面用的文生图工具是国外的软件。选择模型填入系统提示词“翻译成英文前面加上acient china”添加用户提示词选LLM节点的{x}text。添加FLUX工具一个文生图工具。点击LLM2节点的“” - 工具 -全部工具- SiliconFlow - Flux输入变量提示词为LLM2/{x}text添加输出节点接收输出。添加输出变量output选FLUX的{x}files。完成后点击测试运行input“离离原上草”在这个过程中可以追踪每个节点的输入输出情况。三、利用分类器与知识库搭建智能客服ChatFlowTO DO智能客服ChatFlow设置3个分类营销专员 投诉专员 其他营销专员配置证券知识库实现对证券产品介绍、交易规则等高频问题的自动化解答投诉专员配置了用户行为数据用户标签方便进一步查找关于用户行为、资产等情况给用户提供产品使 用中的问题解答其他问题抱歉这些问题我无法回答Step1添加节点 问题分类器选择模型qwen-flash添加以下三个分类分类1营销咨询证券知识分类2投诉处理产品使用不成功分类3其他问题Step2构建营销咨询分支1添加知识检索节点知识检索根据知识库的知识结合用户问题整理知识针对分类1设置下游节点配置证券知识库该知识库需要先进行创建再添加 我本地有以下几个文件因为我本地搭建的Dify不支持上传.doc文件我将文件另存为了.docx文件创建支持库点击“知识库” -创建知识库-导入已有文本按照指引创建知识库即可知识库设置可以按默认设置。知识检索设置在知识检索节点中添加知识库查询变量: 开始中的query2添加大模型节点LLM2根据知识检索节点的输出整理问题回答的内容。选择模型上下文设置为知识检索结果系统提示词“基于知识库回答用户问题以下是知识库内容{{上下文}}”用户提示词“用户输入/{x}query”3添加直接回复节点回复内容设置为上一大模型节点的输出textStep3构建投诉处理分支1添加大模型节点LLM3该节点主要从用户投诉问题中提取信息将投诉信息进行格式化输出。节点设置选择大模型设置系统提示词设置用户提示词用户输入/{x}query2添加知识检索节点构建用户行为知识。我本地有以下两个文件将创建知识库创建知识库时检索设置为“混合检索”并在知识检索节点添加知识库查询变量设为“用户输入/{x}query”3添加大模型节点LLM4该节点结合用户输入、知识检索整理回复用户的投诉问题。节点设置选择模型上下文设置为知识检索2的检索结果设置用户提示词包括角定位处理投诉问题的一些要求等设置用户提示词为“用户输入/{x}query”4添加直接回复节点回复内容设置为上一大模型节点的输出textStep4构建其他问题处理分支直接添加一个直接回复节点即可填写直接回复内容。预览整体效果测试完成后点击发布后点击左侧头像旁的小图标看到一个Web App 的公开访问URL复制URL在浏览器中访问可以看到一个服务页面。四、利用MinerU搭建智能文档分析助手TO DO智能文档分析助手用户上传一份包含复杂图表、公式和多栏排版的科研论文PDF望针对论文中的内容进行提问。Step1. 在 Dify 中创建应用比如智能文档分析助手Step2. 配置用户输入节点节点默认带了一个userinput.files的参数加一个input参数再添加一个单文件参数fileStep3. 集成MinerU 作为工具用于解析用户输入的文件对文件进行内容提取。1在Dify中下载MinerU工具点击用户输入节点的- 工具 -在Marketplace中查找更多 -搜索“MinerU” -安装。(需安装0.2.1低版本高版本运行可能会报错)2安装完成后在工作流中添加MinerU的Parse File然后进行授权 Base URLhttp://mineru.net令牌token获取https://mineru.net/apiManage/token需要用户注册填写一些信息再申请API3配置Parse File插件。配置输入变量file为用户输入的 fileStep4. 添加并配置大模型节点基于MinerU 处理后的高质量文本回答用户问题。选择模型配置系统提示词让模型基于上传的论文回答问题配置用户提示词“用户输入/{x}input”Step5. 添加并配置输出节点添加输出变量outputLLM/text完成后的工作流如下图所示五、Coze与Dify的Agent API的使用1、Coze平台Agent API的使用我们可以将在Coze平台搭建的智能体以API的形式发布并集成在其他应用中。cozepy 是 Coze 平台官方提供的Python SDK用于与Coze 智能体进行API 交互。它支持同步和异步调用、流式 输出、分页查询等功能。Step1. 获取API Token访问https://www.coze.cn/open/oauth/pats 登录账户创建个人访问令牌(Personal Access Token) 设置适当的权限和过期时间。Step2. 将我们之前在Coze中做的应用以API的形式进行发布Step3. 对智能体进行Playground调试发布完成后点击Playground调试可以试运行也可以查看API调用参数后面通过代码调用主要需要下面的这个token和bot_id。Step4. 通过AI编程写一个Coze API接口调用的客户端填入token及智能体id即可运行代码。在配置文件中配置COZE_API_TOKEN和 COZE_BOT_ID2、Dify平台Agent API的使用Dify API使用相比Coze 要更简单一些。Step1, 获取智能体URL及API_KEY在Dify中打开一个我们刚才创建的智能体点击访问API创建API密钥Step2用AI编程生成一个workflow及一个chatflow的调用代码测试效果那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名从业五年的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到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】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课