Dify BlogDify 推出 AI Workflow 功能
Dify 推出 AI Workflow 功能，通过直观的拖放界面实现多步逻辑的预期输出。该功能可作为独立应用或激活于 Chatbot 应用中的 Chatflow，支持 LLM、工具、问题分类器、知识检索、代码执行、条件逻辑等节点，并可通过 API 集成到现有系统。
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Cognition Blog7575Devin 在 SWE-bench 基准测试中成功解决 13.86% 的问题
Devin 在 SWE-bench 基准测试中成功解决 13.86% 的问题，远超此前最高 1.96% 的未辅助基线，即使提供确切文件也优于最佳前代模型（4.80%）。
LangChain BlogDosu如何通过评估驱动开发提升大语言模型可靠性
Dosu 通过评估驱动开发（EDD）提升大语言模型可靠性，使用 LangSmith 监控和搜索活动以应对增长带来的挑战。团队采用 EDD 流程改进核心逻辑、模型或提示，确保维护性能并改善薄弱环节。LangSmith SDK 提供了所需的细粒度控制和可定制性，支持将提示作为代码管理并跟踪元数据。
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如何在 Dify 上运行开源模型 Gemma
Dify 支持在 Hugging Face 上运行 Text-Generation 和 Embeddings 模型，包括 Gemma-2b、Gemma-7b 及其指令微调版本（如 Gemma-2b-it、Gemma-7b-it）。
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Dify 如何构建 AI 旅游顾问
Dify通过可视化提示词编排、操作、数据集管理及内置RAG引擎，让开发者快速构建AI应用。用户可输入目的地、天数或预算，AI旅游顾问能结合维基百科和谷歌搜索生成行程，并提供当地住宿餐饮信息、价格和评价。Dify支持部署类似Assistants API的功能，基于任何流行LLM运行，并采用gpt-4-1106-preview模型效果更佳。
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Dify新增Agent助手模式：构建AI财务投资分析助手
Dify v0.5.0新增Agent助手模式，支持调用市场主流LLM构建复杂多步问题解决方案。用户可通过该模式基于Yahoo Finance工具（News、Analytics、Ticker）生成任意上市公司的投资分析报告，实现自动化研究、提升效率并减少信息查找时间。
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Dify.AI 发布 AI Agent：支持多种 LLM 创建 GPT 和助手
Dify.AI 发布 AI Agent 平台，允许用户使用多种 LLM（包括开源模型）和工具创建智能助手，区别于 OpenAI Assistants API 仅支持 OpenAI 模型。
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Dify 发布新架构 Dify Beehive，提升灵活性与可扩展性
Dify 重构架构为模块化设计，推出 Model Runtime 服务模块，支持 175B 参数规模模型，实现统一接口与 YAML 简化配置，动态添加模型，提升开发效率与兼容性。
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Dify v0.4.1 发布：模型运行时架构重构
Dify 发布 v0.4.1 版本，重构模型运行时架构以替换基于 LangChain 的旧接口，旨在简化开发流程并提升代码库的健壮性与对贡献者的友好度；新架构减少对外部依赖，与开发需求更契合，并支持 OpenAI、Anthropic、Azure 等模型提供商及 Google Gemini，通过 YAML 配置简化模型部署。
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Dify.AI 的 Annotation Reply 功能如何提升聊天机器人质量并降低成本
Dify.AI 的 Annotation Reply 功能允许手动编辑历史对话或导入问答批次，以便用标注回复优先匹配相似用户问题，使聊天机器人在特定场景下给出确切答案。此功能有助于构建 LLMOps 数据反馈循环，降低对话场景中重复问题的 LLM 调用成本和延迟，并积累有价值的数据资产用于未来模型微调。
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Dify.AI v0.3.34 发布：新增 Annotation Reply 功能及其他改进
Dify.AI v0.3.34 版本推出 Annotation Reply 功能，通过手动标注提供定制化问答并节省 LLM 推理成本；新增对 unstructured.io 的支持。
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Dify.AI 整合 Jina AI 嵌入模型，提升 RAG 应用性能
Dify.AI 将 Jina Embeddings 模型整合至平台，该模型支持 8,192 个 token 的上下文长度，优于多数仅支持 512 token 的开源模型。
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Dify 开源助手 API 基于任意大语言模型
Dify 提供自托管部署、多模型支持、RAG 引擎和 API 等功能，更灵活地解决使用 OpenAI Assistants API 在成本、数据安全和模型选择权方面的挑战。其自托管部署策略确保数据隐私与安全，兼容 OpenAI、Anthropic 和 Llama2 等商业及开源模型，RAG 引擎支持与 Qdrant、Weaviate 等向量数据库集成，用户可定制索引策略。
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Dify.AI v0.3.31 发布：RAG 技术提升 20% 超越 OpenAI Assistants API
Dify.AI v0.3.31 更新通过混合搜索、语义重排模型和多路径检索增强 RAG 技术，使其问答效率提升 20%，显著优于 OpenAI Assistants API。Ragas 评测显示 Ragas 分数提高 18.44%，上下文精确度提升 20%，忠实度提高 35.71%。
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Dify.AI v0.3.29 发布：支持 GPT-4 Turbo 与 Vision 模型
Dify.AI v0.3.29 版本新增对 OpenAI GPT-4 Turbo（128K 上下文）和 GPT-4 Vision 模型的支持，并引入外部数据 API 工具及敏感内容审核功能。
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Dify.AI 推出全新提示编排模式：从基础到专家模式全面解析
Dify.AI 发布全新提示编排模式，用户可通过切换从基础模式到专家模式获得更高控制度。专家模式面向专业开发者与提示工程师，支持高度自定义编排，允许编辑上下文、用户输入、对话历史、示例等提示元素，以实现与 LLM 或数据集的强健交互。基础模式简化应用创建，专家模式则提供更多配置选项，如 CHAT 和 COMPLETE 模型，并支持外部工具 API 调用功能。
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Dify v0.3.13 发布：轻松集成 Llama2 和 ChatGLM 等开源大模型
Dify v0.3.13 发布，集成 Llama2、ChatGLM 等开源大模型，支持 Hugging Face 和 Replicate 平台模型，用户可通过 API 密钥轻松访问并快速构建 AI 应用。平台支持模型间快速切换，通过点击模型选择器对比性能，降低模型选择和调优门槛。
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Dify V0.3.12 发布：增强数据检索与在线交互能力
Dify V0.3.12 发布，通过 Q&A 段式匹配模式提升数据检索精度，并推出 Chat 功能实现在线交互；支持 GPT-3.5、GPT-4、Claude 2 等推理模型，插件由 Dify 团队开发优化。
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Dify.AI 完全开源 46,558 行代码
Dify.AI 完全开源 46,558 行代码，采用 AGPL+MIT 混合开源许可，包含视觉提示编排、长上下文集成、API 开发等核心功能。自云端版本 5 月 9 日发布以来，不到一周内创建超 4,000 个应用，GitHub Star 超过 700+。
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Dify.AI：一个可视化创建和操作 AI 原生应用的 LLMOps 平台
Dify.AI 通过可视化界面和 YAML 文件帮助开发者快速构建 AI 应用，目前支持 GPT、Claude 等模型，提供提示词编排、长上下文集成、API 开发等功能，已获 1500+ 应用创建和 240+ 星标。
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Dify 指导开发者如何构建有效的基于 GPT 的应用程序
开发者利用 OpenAI 的 GPT API 时，AI 可能无法产生预期输出或表现“不合作”，为应对这些挑战并提升 GPT 性能，需遵循三个关键步骤：通过提示工程指导模型行为，使用单点或少样本学习技术，以及利用嵌入扩展模型上下文，并可通过微调使模型适应特定领域。
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Dify 推出 Dify WebApp：轻松构建 AI 原生应用
Dify 推出 Dify WebApp，让用户能快速组合和部署云端 AI 原生应用，无需管理基础设施。该平台提供对话式和文本生成两种 WebApp 类型，分别用于构建交互式体验和内容生成任务。用户可通过 GitHub 仓库部署或自建服务器部署，并利用开源模板进行轻量级或重量级定制开发，整合 Dify 的视觉编排、操作和数据集能力。
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为什么我们创建了 Dify
Dify 致力于让 AI 技术更易用，其创建是为了解决开发者在使用 OpenAI 的大型语言模型构建 AI 应用时面临的复杂挑战，如数据准备和模型微调的难度；该平台通过可视化界面、统一 API 和开源策略简化 LLM 应用开发与运维，并持续集成前沿技术如智能体模式和 ChatGPT 插件。