
AI聊天无敏感词:技术原理与应用实践
在数字化转型的浪潮中,企业面临着处理海量数据和提升服务效率的双重挑战。AI问答助手以其高效、智能的特点成为企业解决方案的新宠。本文将介绍如何使用Dify平台快速构建企业级的AI问答助手,并将其集成到业务场景中,以提升研发管理效能。
Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,集成了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念,使得非技术人员也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,为开发者节省了时间,使其可以更加专注于创新和业务需求。
Dify的技术架构包括核心技术组件支撑、可视化编排和运营以及应用模板和编排框架。Dify集成了众多模型的兼容支持、用户友好的Prompt设计界面、高性能的RAG(检索增强生成)系统,以及可自定义的Agent架构。
Dify通过直观的界面实现了Prompt的可视化编排、运维流程及数据集的高效管理,加速了AI应用程序的开发进程。
Dify配备了开箱即用的应用模板和编排架构,支持业务需求变化下的即时、平滑扩容,推动业务发展。
对于不熟悉ACK集群创建流程的用户,可以一键部署Dify服务所需的运行环境。本方案涉及的云服务包括容器服务Kubernetes版、云服务器ECS、专有网络VPC、弹性公网IP、负载均衡、文件存储NAS以及云盘存储卷。
熟悉ACK集群创建的用户可以按照文档指引自主创建适合业务的集群环境。
确保已创建ACK Pro集群,且集群版本为1.22及以上,并为集群预留最小可用资源。
在容器服务管理控制台中为目标集群安装ack-dify组件,并检查Pod状态以确认安装成功。
开启ack-dify服务的公网访问功能,并注册Dify平台账号。
登录Dify平台,添加并配置所需的AI模型,并为模型配置对应的API Key。
在Dify平台输入问题以查看AI问答助手配置的最新效果。
为了让AI问答助手更加精准专业地回答问题,需要为其配置专属语料知识库。
将整理好的语料文件上传至知识库,并进行文本分段与清洗。
克隆Dify代码仓库,并使用Python代码对.md文件进行合并整理。
from langchain_text_splitters import MarkdownHeaderTextSplitter, RecursiveCharacterTextSplitter
import os
def merge_markdown_files_from_directory(root_dir, output_file):
# ...
def process_and_write_markdown(file_path, headers_to_split_on, chunk_size, chunk_overlap, output_file):
# ...
if __name__ == "__main__":
# ...
为AI助手配置提示词并添加上下文知识库,然后发布更新配置。
配置专属知识库的AI助手能够提供更加专业、准确的信息和建议。
Dify具备全面的LLMOps、RAG引擎、Agent、workflow工作流编排和可观测性等核心功能。
Dify支持将AI问答助手以公开网站、API接口调用、前端组件再开发和嵌入到企业或个人网站的方式应用到生产环境。
详细介绍如何将开发的LLM应用嵌入到企业或个人网站。
通过阿里云大模型ACA认证,进一步了解大模型的能力和应用场景,优化大模型的应用效果。
使用Dify功能会收取ACK Pro集群管理费用和阿里云云产品资源费用。