다음 간의 새로운 통합을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 카우치베이스 그리고 Dify.ai를 통해 Couchbase의 강력한 벡터 데이터베이스 기능을 Dify의 간소화된 LLMops 에코시스템에 도입했습니다. Dify는 코딩이 필요 없는 솔루션으로 팀이 AI 기반 워크플로를 효율적으로 구축, 관리 및 배포할 수 있도록 지원합니다. 이제 Couchbase 지원을 통해 사용자는 LLM 기반 애플리케이션 내에서 빠르고 정확한 지식 검색을 위해 Couchbase의 고성능 벡터 스토리지를 활용할 수 있습니다.
Dify.ai는 AI 네이티브 애플리케이션을 구축하는 과정을 간소화하는 혁신적인 플랫폼입니다. 개발자에게 신속한 엔지니어링, 모델 미세 조정 및 애플리케이션 배포를 위한 포괄적인 도구 모음을 제공하여 실제 애플리케이션에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 그 어느 때보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.
다음 섹션에서는 이 통합에 대한 몇 가지 세부 사항을 살펴보고 Couchbase 및 Dify.ai를 통해 AI 네이티브 애플리케이션을 구축하는 데 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지 보여드리겠습니다.
카우치베이스로 Dify 설치하기
다음 지침은 다음을 기준으로 합니다. Dify의 자체 호스팅 Docker Compose 설치 가이드. 해당 가이드의 전제 조건이 충족되는지 확인하세요.
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- Dify 리포지토리 복제
1git 복제 https://github.com/langgenius/dify.git - Docker 디렉토리로 이동하여 환경을 구성합니다.
12cd diffy/도커cp .환경.예제 .환경
중요 - 복제된docker/.env파일을 설정합니다:
1VECTOR_STORE=카우치베이스 - Dify 시작
1도커 작성 up -d - 액세스 Dify관리자 초기화 페이지에 액세스하여 관리자 계정을 설정합니다:
12345# 로컬 환경http://로컬호스트/설치# 서버 환경http://your_server_ip/install
웹 인터페이스 주소를 변경합니다:
12345# 로컬 환경http://로컬호스트# 서버 환경http://your_server_ip
- Dify 리포지토리 복제
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Dify 버전 업그레이드에 대한 지침은 다음에서 확인할 수 있습니다. 여기에서 확인할 수 있으며, Dify 도커 배포에 대한 자세한 내용은 도커 README.
지식 추가 및 임베딩 생성하기
An 임베딩 는 텍스트를 벡터로 표현한 것으로, '지식' 기능이 콘텐츠를 이해하고 처리할 수 있도록 해줍니다.
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- Dify 웹 인터페이스에 액세스
- 모델 공급자를 추가합니다. 이것은 필수 를 사용하여 임베딩을 생성합니다:
- 오른쪽 상단의 아바타를 클릭하여 드롭다운을 확장합니다.
- 선택 설정 다음 모델 제공자
- 를 클릭합니다. 설정 버튼을 클릭하여 추가하려는 모델 제공업체를 선택합니다. '모델 추가'를 클릭하지 마세요, 이렇게 하면 각 모델을 하나씩 추가해야 하므로
- 필요한 API 키를 입력하고 저장
- 기본 시스템 모델도 이 창에서 설정할 수 있지만 필수는 아닙니다.
- 지식을 추가하세요:
- 를 클릭하고 지식 탭
- 선택 지식 만들기
- 파일을 업로드하려면 다음 단계를 따르세요.
- 다음에 대한 기본값을 선택합니다. 텍스트 전처리 및 정리
- 클릭 저장 및 처리
- 테스트 검색:
- 문서 처리가 완료되면 문서로 이동
- 선택 검색 테스트 사이드바에서
- 다양한 텍스트로 실험하여 지식의 타격 효과를 테스트하세요.
결론
Couchbase와 Dify의 통합으로 지식 집약적인 작업을 위해 고성능 벡터 검색을 활용하는 AI 네이티브 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있습니다. 이 강력한 조합을 통해 개발자는 최소한의 설정으로 정교하고 반응이 빠른 AI 솔루션을 개발할 수 있으며, 더 쉽게 접근하고 확장할 수 있는 AI 애플리케이션의 기반을 마련할 수 있습니다.
다음 단계
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- 자세한 내용은 문서 수정
- 다음 가이드를 참조하세요. 애플리케이션 만들기
행복한 코딩!