零基础开发AI Agent——用Dify从0到1做智能体电子书

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内容简介

前　言

第1章　从大模型到AI Agent

1.1　Agent的概念与工作原理

1.1.1　Agent的概念

1.1.2　Agent的工作原理

1.2　Agent在AI应用落地中的价值

1.2.1　场景化

1.2.2　流程化

1.2.3　个性化

1.2.4　本地化

1.3　Agent正在从好玩走向好用

1.3.1　好用的AI应用——生产级Agent

1.3.2　生产级Agent助力企业经营管理突破

第2章　Dify介绍及Agent开发流程

2.1　快速了解Agent开发平台

2.1.1　Agent开发平台速览

2.1.2　Agent开发平台的分类与使用

2.1.3　Agent开发平台与通用Agent平台的区别

2.1.4　Dify的特点与优势

2.2　Dify的使用方式

2.2.1　用云服务方式使用Dify

2.2.2　部署并使用Dify社区版

2.3　生产级Agent的开发流程

2.3.1　如何开发一个生产级Agent

2.3.2　开发生产级Agent的注意事项

第3章　部署Dify的开发环境

3.1　部署Dify的总体方案

3.2　部署Docker

3.2.1　在本地电脑上部署Docker　

3.2.2　在云服务器上部署Docker

3.3　部署Dify

3.3.1　下载Dify的源代码文件

3.3.2　部署Dify服务端

3.3.3　在前端访问Dify

3.3.4　在云服务器上部署Dify

3.4　部署模型管理平台

3.4.1　什么是模型管理平台

3.4.2　部署Ollama

3.4.3　部署Xinference

3.4.4　Dify接入模型管理平台

3.4.5　在云服务器上部署模型管理平台

第4章　Dify的功能介绍及5种应用

4.1　Dify的主页面

4.1.1　探索页面

4.1.2　工作室页面

4.1.3　知识库页面

4.1.4　工具页面

4.2　Dify的5种应用

4.2.1　聊天助手

4.2.2　Agent

4.2.3　文本生成应用

4.2.4　Chatflow（对话工作流）

4.2.5　工作流

4.3　Dify知识库

4.3.1　Dify知识库的功能

4.3.2　创建Dify知识库

4.3.3　知识库分段及检索参数配置

4.3.4　连接外部知识库

4.4　Dify工具扩展

4.4.1　来自市场的工具

4.4.2　自定义工具

4.4.3　作为工具发布的工作流

第5章　Dify工作流节点详解及实操案例

5.1　数据预处理模块

5.1.1　开始节点

5.1.2　知识检索节点

5.1.3　变量赋值节点

5.1.4　参数提取器节点

5.1.5　代码执行节点

5.1.6　文档提取器节点

5.1.7　列表操作节点

5.1.8　变量聚合器节点

5.2　数据生成模块

5.2.1　LLM节点

5.2.2　问题分类器节点

5.2.3　条件分支节点

5.2.4　迭代节点

5.2.5　循环节点

5.3　数据输出模块

5.3.1　模板转换节点

5.3.2　HTTP请求节点

5.3.3　Agent节点

5.3.4　结束节点

5.3.5　直接回复节点

第6章　开发发票识别助手Agent

6.1　项目需求：自动识别并初步审核发票

6.1.1　业务场景概述

6.1.2　传统手工作业的痛点

6.1.3　发票识别助手Agent的功能

6.2　发票识别助手Agent的开发过程详解

6.2.1　入门案例：开发增值税发票识别助手Agent

6.2.2　进阶案例：多类型发票聚合识别助手Agent

6.3　举一反三：Agent开发小结与场景延伸

第7章　开发标书阅读与内容框架生成助手Agent

7.1　项目需求：自动识别标书的关键内容并生成内容框架

7.1.1　业务场景概述

7.1.2　传统手工作业的痛点

7.1.3　标书阅读与内容框架生成助手Agent的功能

7.2　标书阅读与内容框架生成助手Agent详解

7.2.1　入门案例：开发标书阅读助手Agent

7.2.2　进阶案例：开发标书阅读与内容框架生成助手Agent

7.3　举一反三：Agent开发小结与场景延伸

第8章　开发本地知识问答助手Agent

8.1　项目需求：在确保数据安全的前提下智能问答

8.1.1　业务场景概述

8.1.2　建设公司知识库的痛点

8.1.3　本地知识问答助手Agent的功能

8.2　本地知识问答助手Agent的开发过程详解

8.2.1　本地配置公司知识库

8.2.2　解读及设置知识库参数

8.2.3　创建本地知识问答助手Agent

8.2.4　本地知识问答助手Agent的开发过程展示

8.3　本地知识问答助手Agent的运行效果

8.4　举一反三：Agent开发小结与场景延伸

第9章　开发人才招聘数字员工Agent

9.1　项目需求：从收集岗位需求到评估面试的人才招聘全流程AI化

9.1.1　业务场景概述

9.1.2　传统的人才招聘工作的痛点

9.1.3　人才招聘数字员工Agent的功能

9.2　人才招聘数字员工Agent的开发过程详解

9.2.1　人才招聘数字员工Agent的运行流程图

9.2.2　创建人才招聘数字员工Agent

9.2.3　编排人才招聘数字员工Agent

9.3　人才招聘数字员工Agent的运行效果

9.4　举一反三：Agent开发小结与场景延伸

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