从零开始学 Dify（一） 架构、组件和功能的技术概述

大模型开发
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Dify 简介

Dify 是一个开源大型语言模型 (LLM) 应用程序开发平台，旨在弥合 AI 应用程序原型设计与生产部署之间的差距。本文为希望了解或扩展该平台的开发者和技术用户提供了 Dify 架构、组件和功能的技术概述。

平台概述

Dify 提供端到端解决方案，通过可视化工具和 API 的组合，构建基于 LLM 的应用程序。其架构旨在支持 AI 应用程序开发的整个生命周期，包括模型集成、提示、知识管理、工作流编排和部署。

主要特点

Dify 提供了多项核心功能，使其在 LLM 应用程序开发生态系统中脱颖而出：

  • 可视化工作流构建器 ：在可视化画布上构建和测试 AI 应用程序工作流
  • 全面的模型支持 ：与来自不同供应商的专有和开源 LLM 集成
  • 提示管理 ：用于制作、测试和优化提示的 IDE
  • RAG Pipeline ：端到端检索增强生成功能
  • Agent 功能 ：支持基于 LLM 的代理，并集成工具
  • 可观察性 ：人工智能应用的监控和分析
  • API-First 架构 ：所有功能均可通过 REST API 使用

系统架构

Dify 遵循现代 Web 应用程序架构，前端和后端组件之间有明确的分离。

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核心组件

Web 前端

Web 前端为应用程序开发人员和最终用户提供了用户界面。它提供了各种工具，包括工作流构建器、提示编辑器、数据集管理和应用程序测试。

API 后端

API 后端是 Dify 的核心组件，提供 REST API 来支持前端并实现外部集成。它管理对话、知识检索、工作流和模型交互。

对话系统

对话系统处理聊天会话和消息管理，支持各种类型的应用程序运行器：

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RAG 知识系统

RAG（检索增强生成）知识系统使应用程序能够通过以下方式利用基于文档的知识：

  • 文档提取 ：处理各种文档格式
  • 分块和嵌入 ：将文本转换为矢量表示
  • 知识检索 ：查找与用户查询相关的信息

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模型提供者系统

模型提供程序系统抽象了与各种 LLM 提供程序的交互，为以下方面提供了统一的接口：

  • LLM 文本生成 ：完成和聊天完成
  • 文本嵌入 ：文本的矢量表示
  • 文本转语音和语音转文本 ：语音功能
  • 重新排序 ：提高 RAG 结果的相关性

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工作流系统

工作流系统支持可视化创建和执行复杂的 AI 应用程序流程，将不同的组件连接成有凝聚力的应用程序。

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部署选项

根据您的需求，Dify 可以通过多种方式部署：

  • Dify Cloud ：无需设置的托管服务
  • 自托管社区版 ：基于 Docker 部署
  • 企业版 ：增强组织使用功能

标准部署使用 Docker Compose 并包括以下服务：

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代码结构

Dify 代码库分为几个主要目录：

Directory  目录Description  描述
/apiBackend API service code  后端 API 服务代码
/webFrontend React application   前端 React 应用程序
/dockerDeployment configuration files   部署配置文件
/sandboxCode execution service  代码执行服务

后端遵循面向服务的架构，不同模块之间的关注点明确分离。

结论

Dify 提供了一个全面的平台，用于开发基于 LLM 的应用程序，从简单的聊天机器人到复杂的基于代理的系统，应有尽有。其架构支持可视化开发和基于 API 的集成，适用于各种用例和开发方法。

参考资料 github.com/langgenius/…

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/_NKp5_bBI9ZJ68tahtn3EA

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