日习一技

在节前的文章中，我们深入分析了 Dify 会话处理流程的流式处理机制，学习了限流生成器、事件流转换和响应格式化的实现原理。通过分析 rate_limit.generate(...

在昨天的文章中，我们学习了 Dify 会话处理流程的核心服务 AppGenerateService，并通过分析它的 generate() 方法了解了 Dify 如何通过系统...

在前面的文章中，我们梳理了 Dify 应用的各种会话接口，了解了不同蓝图下五种应用类型的接口实现，以及各自的认证方式和用户类型。如果我们仔细阅读源码就会发现，所有应用的会话...

在前面的文章中，我们学习了 Dify 的代码结构和路由系统，了解了 Dify 是如何通过 Flask Blueprint 和 Flask-RESTX 来组织其复杂的 API...

我们昨天学习了 Dify 的代码架构和三种启动模式，不过在应用启动过程中，我们并没有看到路由注册的相关代码，这里的关键就在于它模块化的扩展系统。Dify 通过 ext_bl...

在前面的系列文章中，我们从实用的角度学习了 Dify 的部署方式、应用创建和各种应用类型的使用方法。今天，我们将深入 Dify 的源码，从技术架构的角度来理解这个 LLM ...

在前面的文章中，我们学习了 Dify 的聊天助手、文本生成和 Agent 应用，这些应用虽然功能强大，但在处理一些复杂业务逻辑时仍有局限性。今天，我们将学习 Dify 的 ...

在前两篇文章中，我们介绍了 Dify 的基本概念和部署方式，并通过创建一个简单的翻译助手初步体验了聊天助手的构建流程。今天，我们将继续学习 Dify 的另外两种应用类型：文...

上一篇文章中，我们介绍了 Dify 这个开源 LLM 应用开发平台，并演示了两种主要的部署方式。今天，我们将进入实操阶段，学习如何使用 Dify 来构建我们的 AI 应用，...

随着 AI 技术的快速发展，构建大语言模型应用已经成为了许多开发者和企业的重要需求。而 Dify 作为一个开源的 LLM 应用开发平台，凭借其直观的界面和强大的功能，正在成...

在前面的系列文章中，我们已经深入学习了 Chat2Graph 的多个核心模块：从智能体的协作机制，到任务规划与执行，再到工作流引擎，以及推理机和工具系统的实现。今天，我们将...

至此，我们完成了 Chat2Graph 中从用户会话到工具执行的完整链路的学习。让我们先通过一个流程图来回顾 Chat2Graph 的整体运行流程： 这个流程处处都体现着图...

在上一篇文章中，我们深入分析了 Chat2Graph 中算子与推理机的协作机制，以及双模推理机的设计原理。今天，我们将继续深入源码，从推理机如何调用大模型开始，详细介绍 C...

经过昨天的学习，我们了解了智能体的三大核心组件：角色、推理机和工作流。角色用于对智能体的专业能力、任务范围和操作限制进行描述，帮助 Leader 更好地分配任务；工作流则是...

在前一篇文章中，我们深入分析了 Chat2Graph 中 Leader 智能体的任务分解与执行机制，了解了基于 DAG 的子任务图规划器和状态驱动的容错机制。今天，我们将继...

在前一篇文章中，我们学习了 Chat2Graph 一主动多被动的多智能体混合架构，了解了 Leader 智能体作为主动核心，负责统一决策和任务协调，而 Expert 智能体...

昨天我们简单体验了 Chat2Graph 这个项目的安装和使用，通过一个例子演示了 Chat2Graph 的完整流程，了解了 Chat2Graph 作为一个图原生的智能体系...

在数据日益成为核心资产的今天，如何高效地从复杂关联的数据中提取价值，是许多开发者和数据分析师面临的共同挑战。图数据库因其在处理关联数据上的天然优势而备受青睐，但学习和使用其...

在前面的系列文章中，我们深入学习了 GraphRAG 索引构建的完整流程，从文档加载、文本分片，到实体关系提取、社区检测，最终生成了包括实体表、关系表、社区报告等在内的结构...

在前面的系列文章中，我们深入学习了 GraphRAG 索引构建的完整流程，从文档加载、文本分片，到实体关系提取、社区检测和向量化。经过这些复杂的处理步骤，GraphRAG ...