Dify

如果我比别人看得更远，那是因为我站在巨人的肩上。 – 艾萨克·牛顿 不知道您是否像我一样：希望自己能有一个完全本地部署的AI实验室，它有可视化界面，可以与大模型聊天，可以做智能体，还可以提供标准化的接口… Chatbox、Dify、Ollama 与 Qwen（通义千问）大模型完全可以整合在一起，且整合后能形成 “本地模型 + 可视化开发管理 + 多端交互” 的完整 AI 应用链路。四者的定位互补性强，整合核心逻辑是 Ollama 负责本地运行 Qwen 模型 → Dify 提供模型管理与应用开发能力 → Chatbox 作为轻量客户端实现多端交互： 系统/模型 核心定位 关键角色 Ollama 轻量本地大模型运行框架 「模型载体」：简化本地模型部署，支持一键启动 Qwen、Llama 等开源模型，提供 API 接口供外部调用 Qwen（通义千问） 阿里开源大模型（如 Qwen-8B/14B） 「核心能力源」：提供对话、生成、推理等 AI 能力，需依赖 Ollama 或其他框架运行 Dify 开源 LLM 应用开发平台 「开发与管理中枢」：支持接入 Ollama 部署的 Qwen 模型，提供可视化 workflow、RAG 检索、Agent 工具链，可快速搭建 AI 应用（如问答系统、智能助手） Chatbox 多端 AI 客户端 「交互入口」：支持接入 Dify 或 Ollama 的 API，提供桌面（Windows/Mac/Linux）、移动端（iOS/Android）的轻量交互界面，优化用户使用体验 下面我们就一步一步的把这个AI实验室搭建起来。 ...

dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，其核心功能包括： 工作流：可在画布上构建和测试强大的 AI 工作流程。 全面的模型支持：与数百种专有 / 开源 LLMs 及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，支持 GPT、Mistral、Llama3、qwen 等及任何与 OpenAI API 兼容的模型。 Prompt IDE：提供直观界面，用于制作提示、比较模型性能及为聊天类应用添加文本转语音等功能。 RAG Pipeline：具备广泛的 RAG 功能，涵盖文档摄入到检索，支持从 PDF、PPT 等常见文档格式提取文本。 Agent 智能体：可基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，提供 50 多种内置工具如谷歌搜索、DALL・E 等。 LLMOps：能监测和分析应用日志与性能，基于生产数据和注释持续改进提示、数据集及模型。 Backend-as-a-Service：所有功能都提供 API，便于将 Dify 集成到自有业务逻辑中。 本文将把详细的讲述搭建 dify 并且用它的 Chatflow 搭建智能体应用的过程。 ...