Agent实战——使用 Dify 和 Moonshot API 构建 AI 工作流

news2024/11/16 15:35:16

引言

在当今的大模型应用浪潮中，AI Agent的开发和集成已经成为技术革新的重要方向。随着大模型的不断进步，如何利用这些强大的模型来简化复杂的任务，并将其集成到企业的生产环境中，成为开发者和企业共同关注的焦点。在2024年稀土开发者大会上，飞虎介绍了如何使用 Dify 和 Moonshot API 来构建一个高效的 AI 工作流，为开发者们展示了从提示工程到流程工程（Workflow Engineering）的转变路径，以及最新的上下文缓存技术如何提升工作流的性能与稳定性。

本文将详细探讨如何利用 Dify 和 Moonshot API 构建 AI 工作流，帮助开发者们更好地理解和应用这些技术。

提示工程到流程工程的转变

随着大模型的崛起，AI 开发模式从最早的提示工程（Prompt Engineering）逐渐向流程工程（Workflow Engineering）演进。提示工程在早期主要通过不断优化输入提示词（Prompt），以提高模型的表现。然而，单一的提示往往难以处理复杂的任务，尤其是当推理链较长时，调试和排错的难度显著增加。

流程工程则不同，它将复杂任务拆分为多个模块，每个模块负责特定的任务，进而串联形成完整的工作流。通过这种模块化的处理，开发者可以逐步分析和优化各个环节，降低对单一大模型推理能力的依赖，提高系统的稳定性和可维护性。

举例来说，在某些代码编程任务上，传统的提示工程可能只能达到 19% 的解题成功率，而使用流程工程将任务拆解后，成功率可提升至 44%。这充分说明了流程工程在处理复杂任务中的优势。

Dify 与 Moonshot API 的优势

Dify 是一个开源的平台，允许开发者本地部署或使用云端服务。相比传统的云开发工具，Dify 提供了更大的定制空间，开发者不仅可以上传自定义工具，还能结合内部业务。例如，一个订票网站可以将数据库暴露给大模型，结合到工作流中，形成业务场景下的智能应用。

Moonshot API 则是一个强大的 API 机器人平台，它的工作流设计简单直观。开发者只需将相关文档传递给大模型，模型便能根据文档内容自动回答用户问题。Moonshot API 的优势在于其强大的文档同步功能，确保用户在提问时能够获得最新的文档信息。

实践案例：Moonshot API 的工作流构建

在实际开发中，Moonshot API 机器人的工作流非常简单。开发者只需将相关文档内容传给大模型，并通过 HTTP 请求模块传递请求信息。这样，模型就能够根据文档内容自动判断并回答问题。

值得注意的是，开发者在使用线上版本的 Dify 时，可能会遇到提示词过长导致界面无法响应的问题。此时，建议使用本地部署版本来支持更长的提示词，或者通过工具将提示词拆分传递给大模型。

以下是一个简单的 Moonshot API 工作流示例：

import requests

# API 请求的基本配置
url = "https://moonshot.api/answer"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
}
data = {
    "prompt": "请根据以下文档内容回答问题：文档内容..."
}

# 发送请求并获取响应
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())