- Dify מאפשר לך לשלב מקורות נתונים חיצוניים על ידי יצירת API לאחזור נתונים מותאם אישית, תוך הימנעות מהעברת תוכן.
- אינטגרציה עם MyScaleDB משפרת את יכולות החיפוש ההיברידי והווקטורי באמצעות תחביר SQL לטיפול בכמויות גדולות של נתונים.
- המעבר ממודלים פסיביים לסוכנים אוטונומיים מושג באמצעות מסגרות חשיבה כגון ReAct וארכיטקטורות מרובות סוכנים ייעודיות.
- השימוש בשערי בינה מלאכותית חיוני בייצור לניהול עלויות, הבטחת אבטחת נתונים ומניעת הפסקות שירות.
אם אתם עוסקים בעולם הבינה המלאכותית, אתם כנראה כבר יודעים דיפי בינה מלאכותיתזוהי פלטפורמת קוד פתוח המשמשת כגשר מושלם עבור אלו שרוצים לבנות יישומי תואר שני (LLM) מבלי להתמודד עם אלפי שורות קוד. אחד היתרונות שלה הוא האפשרות לחבר את Dify למסד נתוניםהמאפשר לכל פרופיל, משווק ועד מהנדס, לתזמר זרימות עבודה מורכבות באופן חזותי.
ההיבט החזק ביותר של מערכת אקולוגית זו הוא יכולתה לחרוג מרמת פני השטח. זה לא רק לשאול שאלות על מודל, אלא על... חיבור בינה מלאכותית עם נתונים אמיתיים ומסדי נתונים חיצוניים, מה שהופך מוח פסיבי למערכת אוטונומית המסוגלת לחשוב ולבצע פעולות. במובן זה, שילוב מסדי נתונים וניהול סוכנים הופכים ל... המניע העיקרי של פרודוקטיביות דיגיטלי מודרני.
כיצד לחבר את Dify למסד נתונים ולמקורות חיצוניים
כאשר לצוות שלך כבר יש מערכת Recovery Augmented Generation (RAG) מותקנת או שהיא מאחסנת את הנתונים שלה בשירותים כמו AWS Bedrock, העברת כל התוכן ל-Dify אינה הגיונית. הפתרון הוא קישור למקורות חיצוניים כך שבינה מלאכותית תוכל לאחזר מידע ישירות מהתשתית שלך, תוך שאתה שומר על שליטה מלאה על לוגיקת החיפוש.
כדי להשיג קשר זה, התהליך מחולק לשלושה שלבים ברורים. ראשית, עליך לפתח API לשחזור שעוקב אחר המפרטים של Dify; בעיקרון, נקודת קצה של POST שמקבלת שאילתה ומחזירה קטעי טקסט עם ציוני הדמיון שלהם. שנית, יש צורך ב רשום את ה-API האמור במקטע הידע של Dify, הגדר את כתובת ה-URL הבסיסית ומפתח אימות שיישלחו כ-Bearer token.
לבסוף, מאגר הידע החיצוני נוצר על ידי קישורו ל-API הרשום והקצאתו מזהה ייחודי (מזהה ידע חיצוני)בשלב זה ניתן להתאים את טופ K כדי להחליט כמה שברים לשחזר ולקבוע סף הניקוד כדי לסנן תוצאות שאינן רלוונטיות מספיק, ובכך למנוע הצפת המודל בנתונים לא רלוונטיים.
אופטימיזציה עם MyScaleDB: SQL ו-Vector Power
עבור אלו המעוניינים להתרחב לרמות תעשייתיות בעת חיבור Dify למסד נתונים, אינטגרציה עם MyScaleDB זוהי גישה חכמה מאוד. זהו מסד נתונים וקטורי SQL שנבנה על ClickHouse ומאפשר לך לשלב חיפוש וקטורי עם... חיפוש טקסט מלא ושאילתות SQL מסורתיות במקום אחד, ובכך מבטלות את הצורך להוסיף שכבות נוספות כמו Elasticsearch.
הטמעת MyScaleDB על Dify היא פשוטה יחסית. אם אתם משתמשים בגרסת הענן, אתם רק צריכים להשיג את פרטי החיבור ולקבוע את תצורת הקובץ. .env של דיפי, הגדרת הפרמטר VECTOR_STORE ב-MyScale. זה מאפשר לאפליקציות בינה מלאכותית לנהל כמויות עצומות של נתונים עם השהייה נמוכה במיוחד, תוך ניצול ארכיטקטורת OLAP כדי להפוך את אחזור המידע למיידי כמעט אפילו תחת עומסים כבדים.
מצ'אטבוטים לסוכנים: התפתחות האוטונומיה
חשוב מאוד לא לבלבל בין מודל בינה מלאכותית לסוכן. בעוד שהמודל (כמו GPT-4) הוא מוח פסיבי, ה... סוכן בינה מלאכותית זוהי המערכת השלמה: יש לה זיכרון, גישה לכלים, ומעל הכל, מטרה ברורה. בתכנון של מערכות אלו, ישנן רמות שונות של מורכבות, החל מ... חומרים ריאקטיביים פשוטים, מסוכנים שפועלים לפי כללים של "אם זה קורה, תעשו את זה", ועד לסוכנים לומדים שמתפתחים בהתאם לתוצאות.
בתוך תחום ה-LLM, הבאים צברו כוח: סוכנים יצירתיים המשתמשים במסגרות חשיבה כגון שרשרת מחשבה (CdP) לפרק בעיות מורכבות, או ארכיטקטורה לְהָגִיבזה מאפשר לסוכן לחשוב, לבצע פעולה בכלי חיצוני ולצפות בתוצאה לפני מתן התשובה הסופית. זה מה שמאפשר, למשל, לבינה מלאכותית לא רק לומר לך כיצד לשלוח דוא"ל, אלא גם היכנס למערכת ניהול קשרי הלקוחות שלך ושלח את זה בשבילך.
ארכיטקטורות סוכנים: אחד או צוות?
בעת תכנון הפתרון שלכם לחיבור Dify למסד נתונים, תתמודדו עם הדילמה של שימוש בסוכן יחיד או במערכת מרובת סוכנים (MAS). סוכן יחיד הוא אידיאלי למשימות ליניאריות ופשוטות, מכיוון שהוא מהיר יותר לפריסה ובעל השהייה נמוכה יותר. עם זאת, עבור תהליכים עסקיים מורכבים, ה- התמחות מרובת סוכנים זהו המפתח להצלחה.
דמיינו תהליך עבודה שבו "חוקר" מחפש נתונים, "אנליסט" מעבד אותם, "כותב" מנסח את הדוח ו"מבקר" סוקר הכל. מבנה זה מחקה עבודה אנושית וניתן... הגדרת זרימת עבודה עם סוכני בינה מלאכותית באמצעות מסגרות כגון CrewAI או LangGraphמאפשר לכל גוף להתמקד במשימה אחת לשפר את איכות התוצאה סוֹף.
אבטחה ומדרגיות עם שערי בינה מלאכותית
הבאת אפליקציית Dify לסביבת ייצור יכולה להיות כאב ראש אם העלויות והאבטחה לא נשלטים. כאן נכנס לתמונה [מילה חסרה - כנראה "פתרון" או דומה]. שער בינה מלאכותית, כמו TrueFoundry. כלים אלה משמשים כשכבת אבטחה המאפשרת שליטה בעלויות בזמן אמת, קביעת תקציבים והתראות כדי למנוע הפתעות עם חשבון האסימונים.
בנוסף, שער הגישה מציע חוסן קריטיאם ספק OpenAI נופל, המערכת יכולה לעבור אוטומטית ל-Claude או Llama מבלי שהמשתמש ישים לב לכשל. זה גם מאפשר אנונימיזציה של נתונים רגישים לפני שהם מגיעים למודל, תוך הבטחה שמידע סודי של החברה לא יגיע למודלים ציבוריים להכשרתם, והכל תוך שמירה על השהייה מינימלית של כמה מילישניות.
השוואה: Dify לעומת כלים אחרים בשוק
דיפי אינו לבד במערכת האקולוגית. בהשוואה ל שרשרת ארוכהDify נגיש הרבה יותר מכיוון שהוא מציע ממשק ויזואלי low-code, בעוד LangChain היא ספריית Python עבור מפתחים המחפשים שליטה מוחלטת. בהשוואה ל- פלואיזדיפי מציעה בדרך כלל חוויית משתמש מלוטשת ומודרנית יותר, אם כי ניתן להשוות בין לנגפלו נגד דיפי כדי להבין טוב יותר את ההבדלים ביניהם.
אם אנחנו מחפשים פתרונות ארגוניים מאוד, ללא צורך בקוד, בוטים של GPT זהו מתחרה חזק ביצירת סוכנים מותאמים אישית עם תמיכה מקצועית. מצד שני, צוות AI היא מצטיינת במיוחד בניהול צוותי סוכנים מבוססי תפקידים. הבחירה תהיה תלויה בשאלה האם תעדפו את מהירות הפריסה, היכולת להתאים אישית תכנות או מדרגיות מרובת סוכנים.
היכולת לשלב מודלי שפה עם תשתיות נתונים חזקות ושכבות ניהול מקצועיות מאפשרת לכל חברה ליצור כלים הפועלים באופן אוטונומי באמת. על ידי שילוב התזמור החזותי של Dify, כוח הווקטורים של MyScaleDB והאבטחה של שער AI, נבנית ארכיטקטורה שיכולה לתמוך בכל דבר, החל מצ'אטבוט תמיכה פשוט ועד למערכת ניתוח נתונים מורכבת. מייעל את יכולת התפעול ללא התערבות אנושית מתמדת.
עורך מתמחה בנושאי טכנולוגיה ואינטרנט עם יותר מעשר שנות ניסיון במדיה דיגיטלית שונים. עבדתי כעורכת ויוצרת תוכן בחברות מסחר אלקטרוני, תקשורת, שיווק מקוון ופרסום. כתבתי גם באתרי כלכלה, פיננסים ומגזרים אחרים. העבודה שלי היא גם התשוקה שלי. עכשיו, דרך המאמרים שלי ב Tecnobits, אני מנסה לחקור את כל החדשות וההזדמנויות החדשות שעולם הטכנולוגיה מציע לנו מדי יום כדי לשפר את חיינו.