一、Dify介绍

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 [LLMOps]的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎以及灵活的 Agent 框架，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

二、为什么接入Dify

Dify 可以方面的管理多个大模型，方面用户快速使用和切换多个大模型，此外，Dify可以很方便的查看应用的使用数据：

以及可以方便查看历史对话记录等：

【一一AGI大模型学习 所有资源获取处一一】

①人工智能/大模型学习路线

②AI产品经理入门指南

③大模型方向必读书籍PDF版

④超详细海量大模型实战项目

⑤LLM大模型系统学习教程

⑥640套-AI大模型报告合集

⑦从0-1入门大模型教程视频

⑧AGI大模型技术公开课名额

三、接入流程

1、新增model_config配置

LLM_MODELS = ["qianfan-api","dify-api"]  # "Qwen-1_8B-Chat",
​
​
ONLINE_LLM_MODEL = {
   "dify-api": {
        # "version": "SkyChat-MegaVerse",
        "api_key": Dify应用的apiKey,
        "secret_key": "",
        "provider": "DifyWorker", #对应 __init__.py中的名称
​
    },
}

2、server_config新增dify应用的启动端口

   "dify-api": {
        "port": 21010,
    },

3、新增Dify应用的model_work

#自定义Dify的model_work，这里文件名为dify.py
​
from fastchat.conversation import Conversation
from server.model_workers.base import *
from server.utils import get_httpx_client
from fastchat import conversation as conv
import json
import sys
from typing import List, Dict
import uvicorn
from streamlit_javascript import st_javascript
​
​
​
class DifyWorker(ApiModelWorker):
    conversation_id = ""
​
    def __init__(
            self,
            *,
            controller_addr: str = None,
            worker_addr: str = None,
            model_names: List[str] = ["dify-api"],
            # version: Literal["SkyChat-MegaVerse"] = "SkyChat-MegaVerse",
            **kwargs,
    ):
        kwargs.update(model_names=model_names, controller_addr=controller_addr, worker_addr=worker_addr)
        kwargs.setdefault("context_len", 16384)
        super().__init__(**kwargs)
        # self.version = version
​
​
    def do_chat(self, params: ApiChatParams) -> Dict:
        params.load_config(self.model_names[0])
​
        url = 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages'
​
        data = {
            "inputs": {},
            "query": params.messages[-1].get("content"),
            "response_mode": "streaming",
            "conversation_id": self.conversation_id,
            "user": "testUser",
            "files": []
        }
​
        headers = {
            'Authorization': f'Bearer {params.api_key}',
            'Content-Type': 'application/json'
        }
​
        text = ""
        with get_httpx_client() as client:
            with client.stream("POST", url, headers=headers, json=data) as response:
                for line in response.iter_lines():
                    #如果该行为空，则跳过
                    if not line.strip():
                        continue
                    if line.startswith("data: "):
                        line = line[6:]
​
                    if line == 'event: ping':
                        continue
                    resp = json.loads(line)
                    self.conversation_id = resp["conversation_id"]
​
                    if "answer" in resp.keys():
                        text += resp["answer"]
                        yield {
                            "error_code": 0,
                            "text": text
                        }
                    else:
                        data = {
                            "error_code": resp["code"],
                            "text": resp["code_msg"]
                        }
​
                        self.logger.error(f"请求Dify-API 时发生错误：{data}")
                        yield data
​
​
​
    def get_embeddings(self, params):
        # TODO: 支持embeddings
        print("embedding")
        print(params)
​
    def make_conv_template(self, conv_template: str = None, model_path: str = None) -> Conversation:
        # TODO: 确认模板是否需要修改
        return conv.Conversation(
            name=self.model_names[0],
            system_message="",
            messages=[],
            roles=["user", "system"],
            sep="\n### ",
            stop_str="###",
        )
​
​
if __name__ == "__main__":
​
    from server.utils import MakeFastAPIOffline
    from fastchat.serve.model_worker import app
​
    worker = DifyWorker(
        controller_addr="http://127.0.0.1:20001",
        worker_addr="http://127.0.0.1:21010"     #对应Dify的应用端口
    )
    sys.modules["fastchat.serve.model_worker"].worker = worker
    MakeFastAPIOffline(app)
    uvicorn.run(app, port=21010)   

然后在model_woeks目录下的init.py文件中把自己定义的dify.py导入：

from .dify import DifyWorker

需要注意的是，Dify创建的应用分为文本生成应用类型和对话类型，这两种应用的post请求参数不相同，详情可以参考Dify应用的访问API说明即可。

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