安装 Dify 并集成 Ollama 和 Xinference

安装 Dify 并集成 Ollama 和 Xinference

本文介绍了通过 Docker 安装 Dify,然后集成 Ollama 和 XInference,并利用 Dify 快速搭建一个基于知识库问答的应用。

一、Dify 简介

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在帮助开发者快速构建和部署生成式 AI 应用。以下是 Dify 的主要功能和特点 [1]:

  • 融合 Backend as Service 和 LLMOps 理念:Dify 将后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念结合,使开发者能够快速搭建生产级的生成式 AI 应用。
  • 支持多种模型:Dify 支持数百种专有和开源的 LLM 模型,包括 GPT、Mistral、Llama3 等,能够无缝集成来自多家推理提供商和自托管解决方案的模型。
  • 直观的 Prompt 编排界面:Dify 提供了一个直观的 Prompt IDE,用于编写提示、比较模型性能,并向基于聊天的应用程序添加语音转换等附加功能。
  • 高质量的 RAG 引擎:Dify 拥有广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄取到检索的一切,并支持从 PDF、PPT 等常见文档格式中提取文本。
  • 集成 Agent 框架:用户可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义代理,并为代理添加预构建或自定义工具。Dify 提供了 50 多种内置工具,如 Google 搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。
  • 灵活的流程编排:Dify 提供了一个强大的可视化画布,用于构建和测试强大的 AI 工作流,使开发者可以直观地设计和优化他们的 AI 流程。
  • 全面的监控和分析工具:Dify 提供了监控和分析应用日志和性能的工具,开发者可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。
  • 后端即服务:Dify 的所有功能都附带相应的 API,因此可以轻松将 Dify 集成到您自己的业务逻辑中。

二、Dify 安装

拷贝 Dify Github代码到本地 [2]。

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

进入 dify 源代码的 docker 目录,拷贝环境变量。

cd dify/docker
cp .env.example .env

通过docker compose安装应用。

docker compose up -d

进入ollama容器,启动qwen2:7b模型。

root@ip-172-31-30-167:~/dify/docker# docker pull ollama/ollama
root@ip-172-31-83-158:~/dify/docker# docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama --restart always -e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 ollama/ollama
root@ip-172-31-83-158:~/dify/docker# docker exec -it ollama bash
root@b094349fc98c:/# ollama run qwen2:7b

三、Dify 添加Ollama模型问答

通过EC2的公网IP地址加上80端口,登录Dify主页,创建管理账户。

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通过管理员账号登录。

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点击用户-设置。image-20240912155736438

添加Ollama模型。image-20240831210928284

添加qwen2:7b模型,因为Ollama是在本机启动,所以设置URL为本地IP地址,端口为114341

qwen2-7b-instruct 利用YARN(一种增强模型长度外推的技术)支持 131,072 tokens上下文,为了保障正常使用和正常输出,建议API限定用户输入为 128,000 ,输出最大 6,144。[3]

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点击 工作室-创建空白应用

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创建“聊天助手”类型的应用,设置应用名称为Qwen2-7B,点击创建。

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为应用设置提示词"你是一个人工智能助手",可以和Qwen2:7B进行对话测试,这里是和大模型本身进行对话,没有引入外部的知识库,后续会引入知识库比较回答的结果。

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四、Dify 基于知识库问答

添加Xorbits Inference提供的模型。

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添加Text Embedding,即文本嵌入模型,模型的名称为bge-m3,服务器URL为http://172.31.30.167:9997(这里是本机的IP,也可以安装在其他机器,网络和端口可达即可),已经提前在本机上启动了XInference,并且启动了bge-m3模型(参考上一篇文章)。

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添加Rerank,即重排模型,模型的名称为bge-reraker-v2-m3,服务器URL为http://172.31.30.167:9997(这里是本机的IP,也可以安装在其他机器,网络和端口可达即可),已经提前在本机上启动了XInference,并且启动了bge-reraker-v2-m3模型(参考上一篇文章)。

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查看系统默认设置。image-20240831225022229

点击“知识库”-“导入已有文本”-“上传文本文件”-选择《促进和规范数据跨境流动规定》的文档。image-20240831225042306

导入成功后,设置文本检索方式,开启Rerank模型,选择bge-reranker-v2-m3模型,开启默认的Score阈值为0.5(即文本匹配度低于0.5分时,不会召回,不会添加到大模型的上下文中)。image-20240831225141554

在之前的聊天应用中,添加上面创建的知识库,重新询问大模型相同的问题,可以看到模型结合知识库进行了回答。image-20240831225356966

可以点击“Prompt日志”,查看日志文件,可以查看系统提示词,将匹配的知识库内容放在了<context></context>中。

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点击创建的知识库-点击“召回测试”,可以输入一段文本,用与匹配知识库中的文本,匹配到的文本有一个权重分数,上面设置过的阈值是0.5,即大于这个分数的才会显示为“召回段落”。

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五、文档链接