Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。

通过私有化本地部署Dify，结合Ollama等大模型运行环境，可以打造自己的私有大模型工具链，实现大模型的本地可视化运行。在涉密或敏感数据场合具有极大的应用价值。赶快用起来吧！！！​。

答：大语言模型（LLM）是一种人工智能系统，它能够通过学习大量的文本资料，从而学会理解和生成类似人类的语言。通过应用机器学习技术，在训练数据中找出某种模式和相关性，这些模型能够输出既符合逻辑又符合上下文的语言。

本篇文章介绍了本地大模型的部署和 LobeChat 界面的部署，成功在本地部署属于自己的ChatGPT。上面也只是关键步骤的说明，遇到问题多看下官方的安装文档。本文起到抛砖引玉作用。

自动化测试用例的生成与执行的实现原理。自动化测试用例的生成与执行的实现思路。利用 Agent 实现自动化测试用例的生成与执行。​。

二、大模型发展现状目前大模型发展笼统的可以分为两个部分，自然语言处理大模型（Qwen语言系列等）和多模态大模型，同时多模态大模型又分为多模态理解（Qwen-VL、Qwen-Audio等）和多模态生成（万相、EMO等）。自然语言处理在自然语言处理领域，短短的2个月内，大家已经看到了价格的急剧下降，这是得益诸如OpenAI的ChatGPT系列、Llama、通义、GLM等标志性大模型的发布和应用，也代表

利用知识图谱从大量文档、视频中提取信息，建立实体之间的关系，有利于加速信息处理，提取文档中的数据，以及发现实体之间潜在关系和规律。AI大模型的快速发展，大模型和知识图谱的结合，有了更多可能性。本文我将演示下面我将演示如何在5分钟内上传数据源，构建一个动态知识图谱，可用于提取实体关系，并且与数据对话。这里使用的工具是大模型知识图谱构建器（LLM Knowledge Graph Builder ）。

特点描述基于语言模型LangChain 是一个专为语言模型（如 GPT-4）设计的开发框架。模型输入/输出支持灵活的模型输入和输出处理，可以适应各种不同的应用需求。数据感知能够将语言模型与其他数据源（如维基百科、个人文件等）连接，提供更丰富的信息和功能。代理交互允许语言模型与其运行环境（如网络搜索、电子邮件等）进行交互，实现更复杂和动态的响应。开发AI应用综合以上特点，开发者可以利用高级语言模型与

提示工程（Prompt engineering）可以提升大模型输出质量。然而，这也具有一定挑战性，因为它需要理解模型的能力和局限性，以及所涉及的领域和任务。以下是微软官网给出的9个撰写提示词的建议。更多内容可在文末点击阅读原文查看。确保提示词具体说明你希望模型生成的内容，包括预期的格式、长度和语气。例如，如果你希望模型生成新闻文章的摘要，可以指定句子的数量、需要涵盖的主要观点以及写作风格。这有助于

提示工程学是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便高效地利用语言模型（LM）来进行各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地了解大型语言模型（LLM）的能力和限制。研究人员使用提示工程来改善LLM在各种常见和复杂任务上的能力，例如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具接口的强大和有效的提示技术。本文主要介绍标准提示的基础知识，以提供指导如何使用提示与大语言模型（LLM