由于我的博士研究方向是RAG，通過自己的實驗和配置發(fā)現Dify是目前市場上最適合RAG配置的工具。

與其他AI模型管理工具相比，Dify不僅具有二次公司的開發(fā)能力，還具有豐富的插件應用市場，可以使產品經理最小化產品建設。

最近一直在用Dify，包括給團隊配備Agent。作為一個完全獨立的微信微信官方賬號AI排版agent，我正在用APII封裝它。 為云木鳥提供排版。

Dify無疑是從事AI產品研發(fā)的每一個必備工具，無論是對比我的博士交叉試驗還是使用它進行工程封裝，因為它確實可以降低研發(fā)成本和時間。

我身邊很多AI產品經理都不知道AI模型管理工具是什么，如何配置dify，包括相當一部分功能性產品經理還在看某個模型參數和API來完成產品設計和產品策劃。

毫無疑問，他們是被淘汰的IT從業(yè)者，現實就是這樣。當你學會使用更高的生產力時，你的收入和價值會繼續(xù)更高，更高的生產力會幫助你淘汰別人。

很多產品經理最不思進取的話：AI產品經理的競爭力仍然是挖掘需求

聽起來沒有問題，其實破綻百出。

AI產品經理的真正核心能力是建立用戶場景所需的模型和任務流，以及知識庫。

有人說AI產品經理的核心能力是探索客戶的需求，但他甚至不會配備AI模型的參數配置和AI任務流?？蛻粜枨笫鞘裁?？

就像你不知道什么是手機一樣，你根本無法建立一個手機應用程序。如何去除手機用戶的應用場景、位置和硬件終端限制？

只有知道他的技術原理或者至少經歷過一次他的案例，需求的構建才更重要。事實上，這種需求討論很難成為一個可開發(fā)的產品設計方案。

舉例來說，用Dify跑通用agent完成體育報道的小紅書海報生成

今日使用一個例子，通過dify完成網頁運動新聞抓取，并生成小紅書海報。整個過程完全是通過dify的agent完成的，而且不需要二次開發(fā)。

產品經理能做的就是配備模型知識庫，以及第三方工具，以及提示詞配置，這樣就能形成一個agent。

通過這個案例，我們可以理解dify模型配置和大模型管理是什么意思，因為dify自然支持API。 包裝，所以這個agent裝備成功后會成為一個接口功能。雖然沒有前端界面，但它可以為您的產品項目提供后端接口服務。

步驟一：Dify建立agent

可以在dify中支持創(chuàng)建任務流和agent，而且對于設備難度來說，agent的難度會更加簡單，點擊應用程序建立后，agent只有機器人配置、前后知識庫配置和工具配置。

下面這張圖是我們建立的一個agent，并要求他抓取網頁，這里選擇了一個爬蟲工具，當然， 現在爬蟲網頁的工具很多，這里可以再加一次。

Dify插件應用市場

在其應用市場上，除了國內外的一些主流模式外，還有各種第三方工具。需要注意的是，如果Dify已經部署到當地，則需要下載并安裝，不能進入云安裝。

步驟二：配備新聞的抓取時間

爬蟲網頁地址之后，因為我們想要的是體育報道的最新內容，所以需要增加時間。在這里，你可以選擇最新的時間，也可以選擇不同的時間區(qū)域和時間戳。

通過時間和爬蟲網頁，可以獲得最新的體育報道內容。 。

步驟三：生成網頁的海報

將爬蟲的網頁內容生成小紅書海報或朋友圈海報。我們需要添加生成圖形模型。在這里，你可以選擇相當多的生成圖形模型和插件。

我們可以在這里下載到當地，然后在當地的dify上安裝插件。下面是我下載的圖像生成工具。

在生成海報之后，接下來就是不斷的agent檢測，直到最好的效果和最快的時間，可以降低用戶的輸入容錯率。

步驟四：做Agent、對話檢測

在agent測試中，除了測試模型之外，還需要測試配備的工具、機器人提示和生成圖像工具，因為這串對話prompt背后有一堆工具在運行，所以需要不斷調整，提高自己的promp才能得到最佳的答案。

步驟五：包裝成API，開始產品設計。

通過上述agent配置，產品經理可以說如何進行APP？、網頁等產品形式的功能設計，將其封裝為固定API，即可成為一種接口能力。

例如，在手機APP中，API的植入可以通過設計所需的前端界面交互，判斷無數據頁面狀態(tài)和注冊權限來完成。同時，通過安全設置和后臺管理權限，可以完成AI功能的植入。

此外，由于DIFY提供了agent配置界面，產品經理也可以在不再開發(fā)和調整的情況下進入dify修改中的工具，圖形化的配置方式大大提高了AI功能版本的優(yōu)化和效率，降低了成本。

只要API Dify配備的Agent的其它能力在接入成功后，可在其中配備封裝，完成應用。

在dify上管理整個AI模型選擇、模型參數、知識庫等。，從而降低團隊AI模型的R&D成本，并將其轉化為可視化設備。

這將有助于優(yōu)化和正式投入使用AI功能。

所以，如果AI產品經理還在說我的工作重點是探索客戶的需求，那么我們可以推斷他沒有進步，不敢花時間研究和學習全新的AI模型和管理工具。

這就是今天的分享。

這篇文章來自微信公眾號“Kevin改變世界的點點滴滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事情，36氪經授權發(fā)布。

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