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Coze Studio整体框架后端采用 Go语言开发前端使用ReactTypeScript支持私有化部署满足企业数据安全需求详情整个服务框架采用Go作为主体在部分复杂的数据处理场景中引入Python来承担特定任务例如文件解析处理。与Dify、RAGFlow 等项目采用纯 Python 实现在实际生产环境中可以提供更好的高性能和稳定性但是目前很遗憾的是开源版本在整体功能上与云服务版本阉割较多期待官方后面能继续补全吧。三、常见工作流产品对比Dify、n8n等AI工作流都采基于GUI的编程范式可视化的流程编辑器但它们的诞生背景、核心使命和根本设计理念却存在着许多差异。产品说明Dify2023.05 限制性商用禁止提供SaaS服务适用人群有一定技术背景 产品定位面向LLM应用开发的集成式、一站式的AI应用开发框架。 在架构设计集成化平台在一个统一的平台内提供构建一个完整AI应用所需的所有工具链从数据处理RAG、模型编排Workflow、到后端服务BaaS和持续运维LLMOps为LLM应用开发提供一个从开发到运营的全栈解决方案。更简单但不灵活。N8N2019.06 源码可用禁止提供SaaS服务适用人群专业开发者 产品定位定位为面向技术团队本质上是一个开源工作流自动化工具而非纯粹的 LLM 平台。 近年底层与LangChain等深度集成实现AI应用开发能力(在AI应用开发方面稍微不足)整体技术框架选型的对比更多框架比对Agent workflow的综述论文4.未来展望毫无疑问当前AI技术正在模糊各个技术工种前端、后端、算法等之间的工作分工…作为一个算法工程师个人分享几点如何通过积极拥抱AI工作流框架提升研发中端到端的效率1. 从插件能力沉淀开始探索建设面向生成式AI的工作流框架基座。****高频能力插件化****实现“一次封装、多处复用”无需重复造轮子可直接在特定场景的工作流中引入显著提升代码复用率与工程一致性同时降低维护成本。从基于GUI的工作流编排-AI生成工作流进一步降低从“创意→原型”的工作量缩短 MVP版本的周期。提升框架的整合能力在易用性与高并发等方面参考开源Coze框架在生成式模型接入上结合ComfyUI框架的优势等快速集成各社区沉淀的优秀工作流、创意工具等提升产品的竞争力。工作流即服务Workflow as Service在部分实际任务上打造端到端的AI工作流闭环实现从『离线开发-效果验证 - 在线服务』的一键式切换全面提升研发效率。四、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】