dify的企业版和开源版本的区别
粉丝8269获赞4.0万
相关视频
02:32查看AI文稿AI文稿三分钟手把手教你部署 devi， 开原版，小白也能跟着做。从前期软硬件准备，到 devi 社区版本地划部署，到后续平台更新迭代，一步步给你讲明白部署 devi 之前需要满足哪些软硬件需求。第一，硬件至少二核 cpu 四 gb 内存，不然跑不起来。 第二，软件很关键，得装 dac 和 dac 格式。 mac 要给 dac 虚拟机分配两盒 cpu 加八 gb 内存，不然会失败。 linux 要确保 dac 十九点零三以上， compose 一 点二八以上。 windows 建议开 dac 二数据存 linux 文件系统，以避免出问题。 ok， 准备好了软硬件，咱们正式进入部署环节。第一步，克隆代发代码仓库， 打开终端，输入这条命令。注意分支是零点幺五点三文档里的最新版，后续有新版本可替换分支名，等着代码下载完成就行。 第二步，启动，待 fire 代码下载好后，先进入待客目录，输入 c d d five dock， 然后复制环境配置文件 cp and example and 这步是给待 fire 配置基础环境，不用改默认值复制就好。 重点来了，先查 daccompos 版本，输入 daccompos version。 如果是 v 二，就用 daccomposup d 启动容器。要是老版本 v 一 就用 daccomposup d， 注意横杠， 等着终端显示所有容器 started 就 说明启动中了。第三步，试运行。 启动后别着急，咱们验证一下容器是否正常运行。输入 daccomposps， 能看到九个容器，三个业务服务 api， worker web 和六个基础组建， v v8 b b release 等。 只要 start 四 up healthy， 就 说明我们的部署已经成功了一大半。 ok， 接下来就能访问 define， 完成我们的最后一步，将其部署到特定环境。本地部署的话，打开浏览器，搜 http， local hosting store， 先设置管理员账户，设好后搜 http， local host 就 能进主页面。如果是服务器部署，把 http， local host 换成服务器 ip 就 行。 ok， 一步步做到这里，相信大家已经部署好了自己的 defi。 最后总结三个关键点，一，部署前一定要检查硬件和 docker 版本。二，启动时别漏了复制 m 文件。三，有问题可以看 defi 的 官方文档。我是阿泽，别忘了点赞收藏关注，一起向 ai 进化。
42阿泽AI
03:54查看AI文稿AI文稿有了 defi， 为什么你还要用 spring ai 去开发知识库系统呢？那最近我讲了一个基于 spring ai 的 企业级知识库系统，那有同学就来问我，为什么有了 defi 这种 ai 工作流平台，它本身就带了知识库， 为什么你还要用 spring ai 自己写代码呢？我来回答一下这个问题，因为很多同学学完这个项目之后，有可能就会包装到自己的简历当中，那面试官他也有可能会问到这个问题， 有了 defi， 为什么你还要自己去开发支付？那我觉得呢，有这四点原因。第一，假如说你的支付系统 需要跟你已有的业务深度的集成，比如说你是一个航空系统，你需要通过对话的方式来完成下单、退票、修改、预定等等这些操作，那在 defi 当中，你只能通过 api 编排的方式呢？去远程的访问我们的 http 接口，那一个两个还好，假如说有大量的接口需要去访问，那这个庞大的访问网络，每一个远程的 u i l 地址都需要维护在 defi 当中，这可以说是非常麻烦的。但是如果我们用 spring ai， 它是不是就可以 无缝地集成到我们微服务的 nicholas 当中啊？那么如果我们要去调用另外一个服务，它的业务接口是不是就非常的简单了，并且性能肯定也更高，更加的 可控，并且我们也可以非常灵活的自己去执行自己所需要的一些业务代码逻辑，比如说访问数据库啊，访问自己系统的用户信息啊。那如果你之前用的 defi， 你 要跟自己系统当中的用户打通，用同一套用户，虽然它提供了实现方式，但是你自己试了就知道， 其实还是会有很多问题。首先呢， defi 的 权限啊，它是应用级别的，但是如果我在这里上传了一份资料，我想根据 同的用户呢来去控制这份资料的访问权限，就比如说这份资料里面有所有员工的工资表，那普通用户他能随便访问吗？但是这个 在 defi 当中是非常难以满足的，那如果我们是自己通过 spring ai 去实现的支付系统，我们就可以通过向量当中的 matte data 来去对应用户的角色，那这功能呢？我也会在我的这个支付系统当中带着大家去实现。 怎么根据不同的用户来去控制资料的访问权限？那第三点呢，就是如果我们要自己去定制一些个性化的分片策略，或者一些知识库的解锁策略，比如说自定义分片、自定义混合解锁、自定义多路招回。我们不仅想解锁下列数据库，我们可能还想解锁 es 解锁图数据库， 解锁关系型数据库，或者我们想自定义同排序。那这些个性化的 red 功能在 defi 当中是无法实现的，它只提供了一些通用的功能，比如 比如说分片策略，它提供了通用的分片策略，还提供了父子分段，那除此以外呢，就没有了。所以如果你想实现一些更加灵活，更加自由的适合我们业务的 reg 流程，那肯定我们自己实现的会更加的合适。 那第四点就是关于它的技术栈跟我们现有这套流程的适配性，那假如说我们公司本身就是以 java 技术为核心的团队，公司当中呢已经有一套非常成熟的基于 java 的 fops 开发运为一体化，而 defi 呢，它是基于 python， 那 这个时候你的团队当中肯定 就需要懂开省开发的，对吧？因为虽然你用的范，但是你多多少少可能会涉及到一些二开，包括运维部署，你都需要维护一套新的，所以这就会增加你们公司团队的一个学习或者人力成本。所以这就是为什么我们要自己去开发企业级支付系统的原因。那在这个企业级支付系统当中， 我除了会带着大家去实现最核心的基于 reg 的 问答以外，我还会带着大家去实现最佳的一个分块策略，包括画向量的聚合解锁，以及如果资料过期了怎么去更新，怎么在解锁的时候提升召回率。 怎么解决？ reg 问答的胡编乱造问题怎么解决？我们在进行 reg 问答的时候获取资料的来源，怎么去控制访问的权限和安全？那想要学习的同学可以联系我。
2104Java架构师徐庶
01:35查看AI文稿AI文稿今天给大家拆解国产顶级开源 ai 平台 defy， 内容我会分成三期慢慢讲干货，循序渐进更好吸收。 首先，搞懂 defy 的 核心定位，它和我们之前聊过的所有 ai 工具都不一样，不管是 openclaw 还是 hermes agent， 都是已经封装好，开箱即用的智能体， 直接帮你操作电脑，完成具体任务。而 defi 是 一个用来自己搭建自己定制 ai 应用的开发平台。它完全开源，社区热度极高， 兼顾个人使用和企业私有化部署，数据完全自己掌控，安全性和自由度拉满。它的基础核心能力非常亲民。第一，全程可视化，低代码操作， 不用写复杂代码拖拽就能组合各种 ai 流程，小白也能快速上手。第二，全网模型全覆盖， 国内大模型随便切换，本地模型、云端模型都能无缝接入。第三，快速搭建各类对话助手，自定义人设、自定义规则，轻松做出贴合自己需求的专属 ai。 如果你想拥有一个完全属于自己、不受限制、可以自由定制的 ai 工具， devi 就是 最佳选择。不过以上这些都只是它的入门功能， devi 真正封神 成为行业标杆的核心能力，是它自带的专业级 reg 知识库。下期我详细讲如何用 devi 一 键上传本地文档，搭建私有专属知识库，让 ai 精准读懂你的资料、专属文件。
225阿泽说AI
01:31查看AI文稿AI文稿继续我们的 defi 系列第二期。上一期我们讲了 defi 的 基础定位，知道它是一个可以自己定制 ai 的 开源平台。这期我们来讲它最实用、落地性最强的两大核心功能， 私有知识库和智能体能力。首先是大家刚需的 r a g 知识库功能，这也是 defi 的 王牌，我们平时用普通 ai 没办法读取本地文件内部资料，很不方便。而 defi 可以 直接上传你的文档、笔记资料，自动解析、 自动拆分、自动建立专属知识库，全程私有化运行，资料不会外泄，只会基于你的文件内容回答问题，杜绝胡说八道。除此之外，它还自带智能体能力，不再是简单的一问一答，能够自主拆解任务， 调用工具联网查询处理更复杂的综合性需求。不管是公司内部的规章制度、产品资料，还是你个人的学习笔记、 行业资料，都可以快速做成专属问答知识库，随时查阅，精准解答。但是这依旧不是 define 的 全部实力，真正让它从个人工具升级为企业级 ai 中台的关键是它超强的可视化工作流和完整的后端运维管理能力。 最后一期我们解锁 defy 高阶玩法，看完你就知道它凭什么成为全球顶级开源 ai 平台。
37阿泽说AI
09:12查看AI文稿AI文稿我们直接来看这四个在 ai 领域非常活跃的框架， lan chain、 defy、 n、 八 n 和 cos， 它们各自代表了不同的方向和能力，理解它们的差异，对于选择合适的 ai 开发工具直观重要。 先说 lan chain， 如果你是想构建一个功能强大、逻辑复杂的 ai 应用，比如一个需要深度思考、能处理多部任务的智能助手，或者一个需要连接各种外部数据源和 api 的 自动化系统，那 lan chain 绝对是你的首选。 他的核心思想就是模块化和可组合性，他把构建 ai 应用拆解成一个个独立的组建，比如负责生成文本的模型管理、对话、历史的记忆、执行特定任务的代理等等。 你可以像搭积木一样，把这些模块灵活地组合起来，构建出满足你需求的复杂应用流程。 landchain 最大的优势在于它拥有一个极其强大的生态系统和社区支持，这意味着你能找到大量的工具、教程和解决方案，遇到问题时也能更容易找到帮助。 所以，如果你追求的是高度定制化和强大的功能， landchain 是 当之无愧的基石。接下来看 defi。 如果说 landchain 是 为专业开发者准备的瑞士军刀，那 defi 更像是一个傻瓜相机，目标是让 ai 开发变得像搭乐高一样简单。 它的核心理念就是降低 ai 开发的门槛。通过一个非常直观的格式界面，你不需要写一行代码，就能通过拖拽、配置、预制的 ai 组建来搭建应用。 这些组建可能包括文本生成、图像识别、数据分析等等。 define 的 优势在于极低的学习曲线，即使你不是专业的程序员，也能快速上手， 这对于中小型企业来说简直是福音。它们可以快速搭建自己的 ai 应用，进行市场验证，或者让业务人员直接参与到 ai 产品的设计中来。当然，这种便捷性也意味着在灵活性和深度定制中来，但胜在快和易。 再来看看 n 八 n， 这个框架的定位非常明确，就是要做一个自动化工作的瑞士军刀，它的核心理念是连接一切，自动化一切。 n 八 n 采用的是节点式的流程编排方式，你可以把它想象成一个可式化的流程图编辑器， 通过拖拽不同的节点，比如获取数据、处理数据、发送通知等等，然后把它们连接起来，就能构建出一个自动化的业务流程。 n 八 n 最厉害的地方在于它的海量节点库几乎包含了你能想到的所有服务，从常见的云服务商、 api 到各种数据库、邮件、聊天工具应有尽有。 而且如果官方没有提供你需要的功能，你还可以自己编辑自定义节点来扩展。 n 八 n 是 开源免费的，这大大降低了使用成本。所以，如果你需要将不同系统、不同平台打通，实现复杂的数据流转或业务自动化， n 八 n 绝对是你的不二之选。 最后，我们聊聊 cos。 cos 的 定位非常聚焦，他主要面向中文用户，致力于打造一个中文环境下的 ai 助手平台。虽然他也借鉴了很多国际先进框架的设计理念，但 cos 在 中文语境下的优化做得非常出色， 他对中文的理解、中文提示词的处理都更加贴合中文用户的习惯。同时， cos 提供了大量的中文生态插件，覆盖了内容创作、知识、问答、客服等多个领域，方便中文用户直接使用。 更重要的是， cos 背后有一个非常活跃的中文社区，用户可以在这里交流经验、解决问题，共同推动平台发展。 如果你的主要工作场景是中文，或者你需要为中文用户提供服务，那么 cos 无疑是一个非常有吸引力的选择，它在中文 ai 应用领域的潜力非常值得期待。 我们快速对比一下这四个框架的核心差异。这张表总结了它们在定位、学习曲线、灵活性、生态和适用场景上的主要区别。 你看， land chain 是 面向开发者的，学习曲线相对较高，但灵活性和生态都非常强大，适合构建复杂应用。 define 则是低代码平台，学习曲线极低，适合快速搭建圆形或小应用。 m 八 n 是 自动化平台，学习曲线中等，但集成能力和灵活性都很高，特别擅长工作流自动化。 而 codes 专注于中文环境、学习曲线、中等、生态和社区在中文圈内非常活跃。选择哪个框架很大程度上取决于你的具体需求和目标，没有绝对的好坏，只有是否匹配。我们稍微深入一点，看看它们的技术架构， lanchen 和 defi， 它们的核心都是基于大型语言模型的 agent 架构。你可以把 l l m 想象成一个超级大脑，通过精心设计的 prompt engineering 来引导他思考和行动，再结合 memory 来记住上下文以及各种 tools 来扩展他的能力，让他能够完成更复杂的任务。 而 n 八 n 采用的是事件驱动的微服务架构，它通过节点化的方式编排流程，每个节点可以看作一个独立的服务。通过 api gateway 统一对外提供接口，并利用 eventbus 实现异步通信，这样整个系统既灵活又高效。 至于 cos， 它更像是一个轻量级的 agents 架构，在简化提示词的同时，通过插件化的方式快速扩展功能，并且深受社区驱动的影响，持续迭代更新。了解这些架构差异，有助于我们更深入地理解每个框架的运作机制和优势所在。 生态和社区对于一个框架的长期发展至关重要。 linchang 和 n 八 n 在 这方面已经建立了非常成熟的生态系统， 它们拥有丰富的第三方库和工具，活跃的开发者、社区，完善的文档和教程，甚至一些还提供了企业级的支持。 这就像一个成熟的商业街，各种店铺齐全，服务完善。而 defi 和 cos 虽然起步较晚，但它们的生态系统正在快速发展，社区活跃度不断提升，插件生态也在不断丰富，产品也在持续更新迭代。 这更像是一个充满活力的新城，虽然规模还在扩张，但潜力巨大。一个健康的生态能够显著降低开发难度，加速应用落地，并最终提升框架本身的竞争力。 所以选择框架时，一定要关注其生态和社区的健康状况。理论讲了不少，我们来看几个实战案例，看看在实际项目中该如何选择。假设你要构建一个企业级的智能客服系统，需要处理复杂的客户对话，管理多轮对话，并且要能接入公司的知识库。 这时候 linchang 会是更好的选择，因为它强大的 a 整架构和灵活的模块组合能力可以很好的满足这些复杂需求。 再比如，你想快速搭建一个个人 ai 助手，用于日常的信息查询、日程安排等，要求是简单易用，并且在中文环境下表现良好。 那么 define 或 close 就 非常适合它们的低代码、无代码特性和中文优化能让你快速上手并交付。还有一个场景，你需要自动化一个数据处理流程，比如从网页抓取数据，清洗后存入数据库再生成报告。 这时 n 八 n 凭借其强大的集成能力和灵活的流程编排，就能轻松搞定。你看不同的需求，对应不同的最佳框架。展望未来 ai 框架的发展有几个明显的趋势。 第一个趋势是 agent 能力的进一步增强。未来的 ai 助手将不仅仅是执行命令，而是具备更强的自主决策能力，甚至能进行多模态交互，比如同时理解文字、图片和声音， 他们还会拥有更长的记忆和持续学习的能力，变得更加聪明。第二个趋势是使用门槛的进一步降低，自然语言交互将成为主流，我们用日常语言就能指挥 ai， 图形化和可式化操作会更加普及，让非技术人员也能轻松使用。 最终目标是实现 ai 能力的民主化，让更多人受益。第三个趋势是生态的深度融合。未来的框架之间可能会出现更多的互操作性，跨平台、跨框架的协助会更加顺畅、开放，标准和协议会得到更广泛的应用，促进整个生态的协调创新。 这些趋势都将深刻影响我们未来如何使用和构建 ai 应用。这些趋势都将深刻影响我们未来如何使用和 cos 这四大 ai 框架。 简单总结一下， linux 功能强大，生态成熟，适合构建复杂应用， defi 门槛低，易上手。适合快速原型和小应用。 n 八 n 集成能力强，灵活自动化，适合工作流自动化。 cos 中文优化，社区活跃，适合中文 ai 应用。选择哪个框架，关键在于明确自身的需求，看看哪个最符合你的目标， 同时也要密切关注框架的生态和社区活跃度，这往往决定了框架的长期生命力。 ai 技术发展日新月异，持续学习、拥抱新技术才是保持竞争力的关键。
36AI研习社
05:24查看AI文稿AI文稿挑战，每天讲透一个 ai 知识点，今天是 ai 企业级私有化部署，我们要基于 defi 整合 deepsafe 搭建知识库的话，首先大家要做的第一件事情是将 defi 做一个本地部署，但大家也可以用 defi 的 云服务， 只是这个云服务的话有一些限制，比如说创建最大的一些应用数的话只能是五个，所以说大家用这个云服务啊，做一些 defi 的 研究跟学习是没有什么问题的。 但是我们如果说要做企业级的应用，需要保证这个数据安全性的话，大家就必须要将我们的 defi 自主化部署到我们公司内部的一个服务器啊，或者说公司内部的一些云服务器上面去。所以说我们首先要将 defi 做一个本地部署。 那么目前我们为什么要用 defi 呢？因为 defi 是 目前一款非常火的大模型应用开发平台啊，不管大家是做开发啊，还是说非技术人员，我们都可以用这个 defi 平台去跟我们的业务做一个整合。 那比如说大家看上面的一些功能啊，首先它有一个探索模块，这个模块里面包含了很多岗位需要的一些应用场景，比如说技术人员就有一些 ai 编程的一些应用啊，比如说还有一些知识解锁啊， 比如说像我们等下要给大家讲的知识库啊，还有包括一些解锁呀，商业数据分析啊、团队提效啊、客服与运营支持啊、市场营销等等，基本上覆盖了一些岗位啊， 所以说技术人员跟非技术人员都可以去了解一下这个低范应用啊，对我们实际做工作体校的非常有帮助啊，所以说我们接下来给大家讲一下低范的一个本地部署啊，那本地部署非常简单啊，大家可以去参考一下官方的一个文档啊，文档上也写的比较详细啊，其实部署非常简单啊，只要一行命令就可以去部署完成了。 那首先说一下我们的部署环境，那部署环境的话，如果说大家的那个操作系统是 windows 或者是 mac 啊，可以选择下面这个表格里面列出来的一些系统版本的一个要求啊。首先要有指定的一个版本，那我这边部署的一个环境的话，是乌班图的这个二十二点零四这么一个版本啊，是一个 linux 的 一个环境。那部署命令的话，其实也很简单 啊，首先的话，大家需要把 define 这么一个安装包下载到本地，你可以执行 get 克隆的方式啊，把这个项目下载下来， 大家也可以啊，去到这个 define 的 这个里面有一个 release 版本啊，发行版，在这个发行版里面的话，大家选择一个要装的一个版本啊，比如说你选一点四点幺这个最新版本，那你也可以装一个，目前它有两个版本， 一个是一点几的版本，还一个是零点几的版本啊，我觉得零点几的版本的话稳定性要好一些，所以我装的是零点一五点七这个版本，但大家也可以装一个最新版本，去体验一下它的一些新功能啊，这个都是没有问题的啊，它里面有一个包啊，有一个原码包，大家把它下载下来， 那下下来之后，大家把这个包上传到我们这个服务器上面去，比如说我的一个安装目录的话，是在 o p t app define 这个目录下面，大家可以看到我之前其实装了很多版本啊，我一点几的版本啊，之前也装过，也装过，但是我后面发现零点几的这个版本稳定性要好一些，所以我现在装的一个版本是零点几个版本啊， 如果我现在已经装好了一个零点一七啊，零点一五点七这个版本，我执行一个命令，大家可以看到我现在启动的 define 的 一些服务都是已经 ok 的 啊。大家如果是第一次安装的话，你需要把这个 define 杠零点一五点七这个包啊，我们刚刚下载这个包，把这个包的话，大家把它上传到这个服务器上面去执行一个命令啊，首先要把这个压缩包解压一下，比如说解压到我们这个零点一五点七这个目录啊，我们 cd 一下这个零点一五点七 下面下面目录有一个 doc 目录， doc 目录这里面有几个文件，首先大家需要执行一个命令啊，就在这个地方有一个 c p e n v example， 然后点 e n v 执行这个命令的话，它会复制一个 define 的 一个环境变量的一个配置文件啊。相当于我们 define 启动的话，它是需要一些系统配置，比如说配置它的一些服务器 ip 啊，一些啊，它的一些地址什么 的，所以我们要执行这个命令。好，这是第一个命令，第二个命令的话，大家去执行一个 doc compose up 点 d 就 可以了啊，整个过程其实就是两个命令就搞定了， 好点完这个命令之后，大家首先会看到的一个下载界面啊，因为他去下载一些镜像，第一次安装啊，因为要下载跟大家的实际网络环境有关系，所以说可能会有一些慢，所以这个大家需要耐心等待一下。一般正常来说 啊，我是花了大概十几分钟的时间的话，基本上就装好了啊，那这个跟网络环境有关系，如果说大家在云服务器上面做了镜像加速的话，安装速度会快很多啊，那执行完这个命令之后啊，我们的 ifi 啊，大家执行一个 dog compose， ps， 这么一个命令的话，基本上你就可以看到什么呢， 它的一些容器的一些运行情况啊，比如说我们它需要用到的一些 gk 符、 release 符、 web 符等等，你就可以看到它的一个启动状态。 但这个里面 dog compose 它有两个命令啊，如果说大家用的是 dog compose 这个 v 一 点零版本的话，那我们是用 dog compose， 如果是 v 二版本的话，它是不需要杠的啊，我刚刚那个是 v 一 的版本，所以说我是需要加这么一个杠的啊，这个是需要注意的 好，最终完成之后的话，默认它的一个端口就是八零端口。所以说啊，第一次部署完成的话，大家直接访问这个服务器的 ip， 比如说我这个服务器的 ip 的 话，它的地址是这个 这个幺九二点幺六八点，这个一点二七啊，所以我直接输入一个 ip 地址，幺九二点幺六八点一点幺二七，那这里都会看到，我就说好的这么一个 define 的 一个服务啊，好，那大家打开这个之后啊，我们首先看到有几个模块， 第一个啊，它有个菜单叫探索，探索这个里面就是我刚刚给大家讲到的它整个的一个应用的一些场景啊，大家根据自己需要去创建一个场景，去做一个体验啊， 可以基于相当于这个是给你提供了一个模板啊，大家可以基于这种方式的去创建一个应用啊，工作室的我们之前大家搭建过的一些场景应用啊，比如说像我之前就搭建了一些 金融投资分析助手，还有一些个人旅行助手等等的一些案例，大家可以自由的去这里点创建空白应用啊，我们自己部署的这个地方就没有数量限制了啊，大家想创建多少个就创建多少个，没有任何限制啊，包括像知识库的功能啊，还有包括一些工具啊，我们都可以去做一些测试了。
31众创AI
02:05查看AI文稿AI文稿三分钟教你部署 dev 开原版，从前期软硬件准备到 dev 社区版本计划部署，到后续平台更新迭代，一步步给你讲明白部署 dev 之前需要满足哪些软硬件需求。第一，硬件至少二核 cpu 四 gb 内存，不然跑不起来。 第二，软件很关键，得装 dac 和 dac compose。 mac 要给 dac 虚拟机分配两核 cpu 加八 gb 内存，不然会失败。 windows 要确保 dac 十九点零三以上， compose 一 点二八以上， windows 建议开 dac 二，数据存留在内存系统里，避免出问题。 准备好了软硬件，咱们正式进入部署环节。第一步，克隆大发代码仓库，打开终端，输入这条命令，注意分支是零点幺五点三文档里的最新版，后续有新版本可替换分支名，等着代码下载完成就行。第二步，启动大发代码，下载好后，先进入大核目录，输入 c d d five 大 核， 然后复制环境配置文件 c p f 占卜 f 这不是给大块配置基础环境不用改默认值复制就好。重点来了，先查豆科 compose 版本，输入大克 compose version， 如果是 vr 就 用大克 compose up d 启动容器。要是老版本 v 一 就用大克 compose up d。 注意横杠 等着终端显示所有容器 started 就 说明启动中了。第三步是运行，启动后别着急，咱们验证下容器是否正常运行，输入 docker compose。 ps， 能看到九个容器，三个业务服务 api， work web 和六个技术组件， vrv db register。 只要 start 四 up or healthy， 就 说明我们的部署已经成功了一大半。接下来就能访问 define， 完成我们的最后一步，将其部署到特定环境。本地部署的话，打开浏览器，输入 http， local hosting store， 先设置管理员账户，设好后出 http， local host 就能进主页面。如果是服务器部署，把 h t c p logo host 换成服务器 ip 就 行。一步步做到这里，相信大家已经部署好了自己的 defi。 最后总结三个关键点，一、部署前一定要检查硬件和 docker 版本。二、启动时别漏了复制 m 文件。三、有问题可以看 defi 的 官方文档。
03:38查看AI文稿AI文稿企业微信客服接入抵饭进行一个测试，现在我这个企业微信客服接入了抵饭，当我发一条消息以后，他会对接到我们的抵饭上，我们再来发一条 啊，这里发过来，然后他会把这个消息传到我们系统，我们系统对接抵饭，然后再给它返回来，然后我再来发一条，同样是接入抵饭进行回复， 哎，看这里，然后如果他想转人工呢？这里其实有一个误区，就是企业微信客服的 api 接入我们第三方系统以后呢，他 只要发过的消息，我这边就能实时的获取到，那么所以就没有说转人工一说，本身就是人工和 ai 都能看得到， 那如果想要转人工，也就也就意味着是我们的人工把在后台去回复啊，不让 ai 回复了，那不让 ai 回复了，需要我们人工把这个 ai 回复给它关掉， 把这个给它关掉，然后它再发消息呢，它就不经过 ai 回复了，那我们的人工实时看到了，那就直接进行回复就可以了， 那这是这么一种，还有就是， 呃，还有就是怎么提醒这个用户，有怎么提醒我们客服有用户要接接人工了呢？那我们可以这样，就比如说在我们的 define 里进行一个意图识别，这个意图识别判断它的这条语句是 用户想转人工的一个意图，那么我们的这个 def 里就发送通知到企业微信内部群里去，在我们企业微信内部群就能实时收到了，收到以后呢，我们再去回到我们的网页上进行一个回复，这是为这是就是目的，就是让用户来 啊，让客服来获取到这个用户转人工这个意图，因为我们的客服可能他不想 一直在后台看，是吧？如果他不想一直在后台看，那么只能在得饭里进行意图识别，识别完了然后发送通知让客服呢？收到这个通知，收到这个通知以后，客服再去登我们的网页，再去后台去回 啊。因为这个东西它接了 api 以后，所有的消息都会经过我们的系统啊，我们系统都能看到，以及我们系统都会去调到 ai 里去。没有转人工艺术，它不是说呃，发了消息之后只走机器人， 走完机器人之后他有一个转人工的意图，我们在人工才能看得到啊，不是那么那种常规的那种理，理解，需要理解的是这所有的消息都会发过来，那我们这边都能收的到，也就意味着我们这边都是实时的，都是人工， 人工都能看得到。如果我们想要获取到这个消息，他是为了转人工呢？那我们就加意图判断去判断，然后我们如不想让 ai 回复，我们可以在后台呢把这个 ai 回复给它关掉，那这样时候呢？ ai 回复就关了， 也就是意味着就是正常情况下就是 ai 回复的有转人工意图，我们人工再去接管， 但是在我们后台呢，他所有消息都能看得到，他不是说在转人工之前的我们人工根本就看不到，或者是我们这里根本就没有这个凶，没有这个会没有这个访客，那不，不是的，他所有消息我们这边都能收到，都能看到这个访客。
05:14查看AI文稿AI文稿今天我们给大家介绍一个开源的项目，叫 landview， 这个开源项目是我们经常用来做一些大模型日制监控。我们给大家先看一下软件，你可以看到我们在 define 里面定义了这样一个工作流程，那么它可以把整个一个工作流程到底是怎么运行的，它都可以定义在整个一个 可以去做一个消息的这样一个跟踪的一个记录，你可以看到这个里面它都可以记录的会非常完善，包括它的时间点、代码运行，你这个 pdf 文档的分析，加一层的格式，它这个地方都是可以定义的非常清楚的。好，那我们主要给大家来 介绍一下这个软件是怎么安装的，那么 linux 它也是可以这个独立部署的部，部署在你自己的服务器上，当然它也是有云端 cloud 的 这样一个 萨斯的这样一个系统。我们首先先看一下它的整个一个技术站，它的整个技术站还是比较复杂的，它前端有一个 ui 的 界面，就是这个后端 ui 的 界面， 或者它有一些 api， 就是 restful 的 api 封装的这些 sdk， 它有 java 的， 有 python 的， 有 java script 的， 又非常多，它通过这个 ui api 和 sdk 直接跟它的后端去连接，后端它也是一样，它有一个叫 web server， 我 们给大家看一下 它安装完成之后，它有一个 web server， 就是 linux web server， 还有一个就是 linux 的 worker， 这个主要是一个总体协调的这样的一个 后端的一个服务，这个你有些后端的服务，它要专门做一些工作的时候，它就会分配给这些 worker 去做。当然它还有一些数据的存储，它是放在这个 osgreico， 包括 clickhouse， 还有些文件包括它也是可以放在 miniio 里面， 当然它有些消息队列什么的，它是用这个 radis 的 技术站，所以我们可以看到它的整体的这样一个技术架构，它相对来讲还是会比较复杂的，这样的一个技术架构，但是我们使用起来会比较简单啊。好，我们看看它到底是怎么安装的，它安装也是能够支持 dog 的， 这样的一个安装环境会比较简单，我们给大家来介绍一下。首先你需要 安装它，建议你需要有一个 dog 或者 dog compose 的 这样的一个环境，当然你可以在 mac 电脑上装叫 dog desktop， 我 前面给大家看的演示的这个，这个就是 dock desktop， 因为我是安装在 mac 电脑上面的，这是一个。第二个，你要你的本地最好能够装一个 git， 从远程的这个 gitap 上面能够把它的原代码能够拉下来，它主要是要有这样两个环境， 有了这个两个环境之后，首先你还是要把这个给通过这样的一个命令，把它的原始的代码给下载到你的本地，我是下载在这边呢，给大家看一下，是下载在这的，下载完了之后，你到这个目录里面去，它这个里面会有一个非常重要的一个文件，这个 doc compose 有 这样的一个配置文件， 你就可以去把这样的一个命令 up compose， 这个 app 自动它就会集起来，之后如果顺利它就会自动的会集起来，之后你通过这个 local host 三千端口你就可以访问了，就就像我这样 local host 通过三千端口就可以去访问了， 那你访问进去，你可能刚开始你首先要注册一个管理员的这样的一个账号，注册完成之后你就登录进去之后就是这样的一个界面，你要设一些你的组织和你要管理的这些项目，他这个叫 program， 当然你也可以去新增一个，也是可以，只是说 可以新增一个，新增完了之后你可以创建一个项目的这样的一个 api 的 key， 那 么创创建出来之后，它会有这样有 secret key 跟 public key， 这个是非常重要的。还有一个就是 base ui， 就是 你这个服务器的地址，你一定要把这个保存好，当然你也可以保存在这个 emv 的 这样一个文件里面，就说你可以保存在你的 emv 的 这样一个文件里面也是可以的。 像我保存你也可以保存在这个文件里面，也是可以的，是把这个内容贴进去就可以了，你可以保存在这里里面，这个也是可以的，这种好保存完了之后呢，那么你就要这个福气，你要 你这个虽然是 linux 跑起来了，但是你要在你的有些应用里面要做一些设置，那这个时候你可以去看一下不同的应用，他可能设置的不太一样，我们可以给大家看一下啊。如果你要开始 chris 你 的这个日记，那么他这个里面会给我们介绍的是说你在 哪些的 plug in 里面，你可以去做这样一些事情，如果你是通过这个 open ai 的 sdk， 你 到底是怎么来处理的？ land fuse， land chain， 你 到底是怎么来处理的？你是到底怎么来弄这个东西的？这个是通过代码的方式， 当然你也是可以通过像我这边，因为我是定义了一个 define 的 这样一个应用，那么在这个应用里面你也是可以看到它也是能够支持的，在这个地方有个监测，在这个监测里面你可以要要起用 使用 lambuse 就 可以了，你要去配置一下你前面的那个密钥公钥和你的 host 的 这样一个地址，那么你配置进去就可以了。 当你去访问这些东西的时候，当你要去访问访问这些东西的时候，它就自动的，它会把所有的这个日制都会更新到这个 lambuse 的 这样的一个后台里面去打定时间，那么你就可以看到像我这样执行的这样一个结果，它到底有多少个节点，有多少时间， 所谓的这些记录它都会记录在你的后台里面，有了这些数据之后，下一步我们就可以对这个应用做一些分析，做一些优化，它这个是这样，好，今天就这样我们这样的一个 infuse 到底是怎么样安装和部署的？在本机上这个进行安装的，我们就给大家介绍到这，好吧。
89小工蚁
