课程简介
在人工智能技术飞速发展的当下,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,LLMOps 作为管理大语言模型生命周期的关键理念应运而生。Dify 作为一款聚焦 LLMOps 的创新工具,凭借其强大的功能和灵活的应用场景,为开发者提供了高效构建 AI 应用的便捷途径。然而,许多开发者对 Dify 的了解尚不深入,在实际应用中面临环境搭建复杂、功能开发困难、与外部系统集成不畅等问题。
本课程将从 Dify 的基础概念讲起,逐步深入到高级功能实践,通过理论讲解与实战项目相结合的方式,帮助学员全面掌握 Dify 的基础与核心功能,深入探索其高级应用技巧,提升利用 Dify 开发高质量 AI 应用的能力。
课程收益
1、帮助学员掌握Dify核心概念与架构
2、帮助学员能够独立开发并部署AI应用
3、帮助学员理解LLMOps最佳实践
4、帮助学员掌握高级功能与集成技巧
受众人群
前端/后端开发工程师、AI应用开发者、产品经理与技术负责人以及对LLM应用开发感兴趣的技术人员
课程周期
2天(12H)
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、Dify基础与核心功能(第一天上午) | 1. Dify简介与核心概念 (1) LLMOps概念与Dify定位 (2) Dify核心功能与优势 (3) 应用场景与案例分析 (4) Dify架构与核心组件 2. 环境搭建与配置 (1) Dify本地部署(Docker方式) (2) 云平台部署选项与步骤 (3) 基础配置与API密钥管理 (4) 连接大语言模型(OpenAl/本地模型) 3. Dify工作台与核心界面 (1) 工作台概览与导航 (2) 应用管理与版本控制 (3) 数据集与知识库管理 (4) 系统设置与用户权限 |
二、Dify基础与核心功能(第一天下午) | 1. 提示词工程与基础应用开发 (1) 创建第一个Prompt应用 (2) 提示词模板设计与变量使用 (3) 应用参数配置与测试 (4) Prompt优化技巧与实践 2. 知识库应用开发 (1) 创建与管理知识库 (2) 文档上传与处理(多格式支持) (3) 向量数据库配置与检索优化 (4) 开发基于知识库的问答应用 3. 第一天总结与问答 (1) 关键知识点回顾 (2) 实践问题解答 (3) 第二天内容预告与准备 |
三、Dify高级功能与实践(第二天上午) | 1. 工作流与多步骤应用开发 (1) Dify工作流引擎核心概念 (2) 节点类型与连接方式 (3) 条件分支与循环逻辑实现 (4) 开发多步骤复杂AI应用 2. 函数调用与外部系统集成 (1) 函数调用原理与配置 (2) API集成与第三方服务连接 (3) 工具调用开发实践 (4) 安全性与权限控制 |
四、Dify高级功能与实践(第二天下午) | 1. 应用部署与API开发 (1) Dify应用部署选项 (2) API密钥管理与访问控制 (3) 前端集成示例(Web/移动端) (4) 性能优化与缓存策略 2. 实战项目:综合应用开发 (1) 项目需求分析与设计 (2) 团队协作开发综合AI应用 (3) 功能测试与优化 (4) 项目展示与点评 3. 最佳实践与未来展望 (1) Dify性能优化最佳实践 (2) 生产环境部署与监控 (3) Dify roadmap与新特性 (4) 学习资源与社区支持 |
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