用户6183用户6183将 LLM 集成⾄已有业务:通过引⼊ LLM 增强现有应⽤的能⼒,接⼊ Dify 的 RESTful API 从⽽实现 Prompt 与业务代码的解耦,在 Dify 的管理界⾯可实现跟踪数据、成本和⽤量并持续改进应⽤效果 作为企业级 LLM 基础设施:⼀些银⾏和⼤型互联⽹公司正在将 Dify 部署为企业内的 LLM ⽹关,加速 Gen AI 技术在企业内的推⼴,并实现中⼼化的监管 探索 LLM 的能⼒边界:通过 Dify 也可以轻松的实践 Prompt ⼯程、RAG、 AI Agent,工作流。 |
1. 数据准备:平台提供数据收集和预处理⼯具,简化了数据清洗和标注的⼯作,最⼩化甚⾄消除了编码⼯作。 2. Prompt Engineering:所⻅即所得的 Prompt 编辑和调试,可根据⽤户输⼊的数据进⾏实时优化和调整。 3. 嵌⼊和上下⽂管理:⾃动处理⻓上下⽂的嵌⼊、存储和管理,提⾼效率和扩展性,⽆需编写⼤量代码。 4. 应⽤监控与维护:实时监控性能数据,快速发现和处理问题,确保应⽤程序的稳定运 ⾏,提供完整的⽇志记录。 5. 微调数据准备:提供⼈⼯标注数据集的批量导出,在应⽤运营过程中收集线上反馈数据 持续改善模型效果。 6. 系统和运营:易⽤的界⾯,⾮技术⼈员也可参与,⽀持多⼈协同,降低开发和维护成本。与传统开发⽅式相⽐,Dify 提供了更加透明和易于监控的应⽤管理,让团队成员更好地了解应⽤的运⾏情况。 |