基于黑马程序员【黑马程序员零基础玩转Dify，5小时极速入门Agent开发，从Prompt到企业级项目实战，涵盖RAG+Text2SQL、电商客服+LOL助手全实战】

LLM、RAG、Agent

LLM 是大脑，负责把总任务拆成一个个小任务；Agent 是执行者，按照拆好的小任务一步步跑工作流；在每个小任务里，需要查资料、用工具时就调用 RAG；最后 Agent 把所有结果汇总，再由 LLM 整理成最终答案输出。

1.

大模型只会说，不会做；

ai agent是可以干活的ai小管家：可以将任务细小划分，同时可以调用好多工具，以及有知识库类似的记忆能力

2.

3.

Agent=大模型+工具

4.dify作用

第一章安装步骤

；

1.安装docker

一个容器：将应用及其环境打包在一起

先wsl --install

;

再设置：控制面板-》程序-》启用或禁用：虚拟机管理程序搞定

；

然后默认安装docker

接着

1）进入docker，然后不用注册也可以

2）接着配置资源下载位置：docker需要下载一些镜像，默认在c盘

3）设置镜像：

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "features": {
    "buildkit": true
  },
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.1panelproxy.com",
    "https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://hub-mirror.c.163.com",
    "https://mirror.baidubce.com",
    "https://your_preferred_mirror",
    "https://dockerhub.icu",
    "https://docker.registry.cyou",
    "https://docker-cf.registry.cyou",
    "https://dockercf.jsdelivr.fyi",
    "https://docker.jsdelivr.fyi",
    "https://dockertest.jsdelivr.fyi",
    "https://mirror.aliyuncs.com",
    "https://dockerproxy.com",
    "https://mirror.baidubce.com",
    "https://docker.m.daocloud.io",
    "https://docker.nju.edu.cn",
    "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://mirror.iscas.ac.cn",
    "https://docker.rainbond.cc"
  ]
}

4）验证

docker --version

拉取镜像操作

docker pull hello-world

2.克隆 Dify 仓库

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

3.进入 Docker 目录（环境配置）

进入到dify文件夹下docker文件夹，将.env.example文件名改为 .env

4.启动 Dify

• 先进入dify文件找到docker文件夹，然后进入终端，再去操作下面的命令

• 输入下面命令：

docker compose up -d

5.访问应用

点击以下链接，设置好邮箱、用户名、密码就可以登陆了

Dify

最后

如果下次想用，就先打开docker，再打开所有相关的服务

然后

再打开登录网址

，就可以开发了

第二章 Dify接入大模型

Ollama安装与应用

通过这个工具，可以在自己的电脑运行大模型；好处：数据不出本地，适合隐私安全

；

1）Dify接入本地大模型

1.双击ollama的exe，setting修改下载路径，然后选取模型下载，这里8g显存用qwen-2.5:7b

2.然后登录dify控制台，去下载插件

；

2）Dify接入API大模型

通过接口调用云端大模型服务，上手快，模型能力强，适合快速验证和生产级应用

这里下载通义插件有点问题：

.env设置

PIP_MIRROR_URL=Simple Index PLUGIN_PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT=600

然后好了；

或者：

先重启看看行不行 不行的话

1.关科学试一下

2.修改dify的配置 这个可以问ai

3.从github下载

4.下载插件到本地然后上传

然后配置api key

;

最终

选用本地或api

第三章

1.提示词（与ai沟通的说明书）（搭建智能体的第一步）

什么是Prompt提示词

；

角色+做的事情+输出格式+约束

1.

；

2.

；

场景+任务+回答数量

3.

；

4.

；

5.

；

如果

不知道提示词怎么写，就先写个初版，然后让ai优化，效率高

Dify中如何应用Prompt

1.

；

2.

;

案例实践:金融文本信息抽取助手

1.

；

2.

；

3.

第四章

第四章-01-RAG基本原理

RAG：

就是将问题经过知识库检索出来的相关的上下文（检索）和用户问题进行拼接（增强），然后再一块输出给模型生成（生成）

；

；

简单的问题加上复杂的内容（检索后得到的）即RAG，然后一起输入给LLM

；

第四章-02-知识库如何构建

1.

注意按主题分类

；

2.最重要（将知识库切片）

；

3.文档向量化（存储切片）

；

总结：

；

第四章-03-实现LOL游戏攻略知识库...

1.

；

2.

；

第四章-04-实现LOL游戏助手的搭建

RAG的原理：

我们根据一个问题，并不是把问题直接丢给大模型，而是先将这个问题经过这个知识库检索出和这个问题相关的内容，再送给这个大模型，再由其整理得出答案-->缓解缓解幻觉问题（大模型没有相关知识库）

总结

；

第五章

第五章-01-Funcion Calling的原理

即让大模型调用外部api

获取实时信息、特定领域、多功能

1.

；

2.

；

大模型本身不执行函数，只返回函数的结果，但参与决策和参数的生成

3.

；

第五章-02-时间工具的直接应用

插件就是Funcion Calling的一种实现形式

第五章-03-天气查询助手的开发和应用（自定义插件）

1.

2.步骤

3.

4.

总结:

第六章

第六章-01-理解工作流和Agent

《掌握工作流设计与编排》

1.

解释：多任务就工作流

2.

主流：以工作流的形式来制作智能体

；

第六章-02-电商问答助手知识库的创建

1.

；

第六章-03-电商问答助手意图识别(在工作流里面写代码实现自建api)

7个步骤

1.开始

必填项：用户文本输入

；

2.意图识别

...

第六章-04-电商问答助手Agent搭建

1.条件分支

；

2.

3.

;

第六章-05-电商问答助手发布应用

;

第六章-06-nlp2sql智能体学生成绩表创建

1.

;

2.

;

第六章-07-nlp2sql智能体插件准备

安装echart+datebase数据库插件，并配置好

第六章-08-nlp2sql智能体生成sql语句

第六章-09-nlp2sql智能体实现数据库查询

第七章

第七章-01-Agent嵌入网站使用

1.

；

2.嵌入前端页面

；

3.刷新前端

第七章-02-Agent封装API被别人应用

1.

；

2.

；

3.

；

4.总结