GPT Store는 문도 열 수 없습니다. 이 국내 플랫폼이 어떻게 감히 이런 길을 갈 수 있습니까? ?

주의하세요. 이 사람은 1,000개 이상의 대형 모델을 연결하여 원활하게 연결하고 전환할 수 있습니다.

Visual AI 워크플로도 최근 출시되었습니다.

직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하여 무한한 캔버스에 나만의 워크플로를 배열할 수 있습니다.

전쟁에는 속도가 필요하다는 속담이 있는데, Qubit은 이 AI 워크플로가 온라인에 접속한 후 48시간 이내에 사용자가 이미 100개 이상의 노드로 개인 워크플로를 구성했다는 소식을 들었습니다.

오늘은 너무 가식적이지 않게 LLMOps 회사인 Dify와 그 CEO인 Zhang Luyu에 대해 이야기하고 싶습니다.

Zhang Luyu는 Dify의 창립자이기도 합니다.

사업을 시작하기 전 그는 인터넷 업계에서 11년의 경력을 갖고 있었습니다. 저는 제품 디자인에 참여하고 있으며 프로젝트 관리를 이해하고 있으며 SaaS에 대한 독특한 통찰력을 가지고 있습니다.

나중에는 Tencent Cloud CODING DevOps 팀에서 제품 및 운영 관리를 담당하여 백만 명이 넘는 개발자 사용자에게 플랫폼 제품을 제공했습니다.

사업을 시작한 후 Dify는 그와 그의 팀과 빠르게 협력하여 지금까지 GitHub에서 22,000개 이상의 별을 보유한 "오픈 소스 LLM 애플리케이션 개발 플랫폼" 분야의 절대적인 리더가 되었습니다.

이번에는 새로운 AI Workflow 기능의 도움으로 특별히 Zhang Luyu를 찾아 200,000개의 AI 애플리케이션을 대형 모델에 연결하는 데 도움을 준 이 사람과 대화를 나눴습니다.

그는 이렇게 말했습니다:

프로그래밍의 미래는 흐름 프로그래밍일 수 있습니다.

드래그 앤 드롭으로 워크플로 설정 완료

얼마 전 AI 전문가 Andrew Ng가 광범위한 논의를 촉발한 의견을 표명했습니다. 그는 AI 에이전트 워크플로가 올해 인공지능 분야에서 큰 발전을 가져올 것이며 아마도 차세대 기본 모델을 능가할 것이라고 주장했습니다.

앤드류 응(Andrew Ng)은 워크플로우를 중요한 트렌드로 여기며 AI 분야에 종사하는 모든 사람들이 이에 주의를 기울일 것을 촉구합니다.

그래서 Dify는 다리미가 뜨거워지는 동안 AI 워크플로를 시작했습니다. (그러나 사실 Dify는 이 기회를 반년 전에 보았으며 이에 대해서는 나중에 이야기하겠습니다.)

정식 출시 후 Jiang 이모의 :

핵심은 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스입니다.

사용자는 다양한 노드를 연결하여 무제한 캔버스에 자신만의 워크플로를 구축할 수 있습니다.

맞습니다. "무한 캔버스"입니다. 현재 버전에서는 사용 가능한 노드 유형을 지속적으로 확장할 수 있으며 각 노드는 구성 가능합니다. 사용자는 각 노드에 대한 입력 및 출력을 정의하여 워크플로의 작업 논리와 데이터 흐름이 예상대로 준수됩니다.

즉, 워크플로를 엔드 투 엔드로 테스트하거나 각 노드를 개별적으로 테스트하여 문제를 빠르게 찾을 수 있습니다.

다음을 포함한 일부 핵심 노드가 먼저 지원된다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

• LLM: 주류 대규모 언어 모델을 선택하고 입력 및 출력을 정의합니다.
• Tools: 내장 및 자동 정의 사용 워크플로의 기능을 확장하는 도구입니다.
• Intent Classifier: LLM이 자동으로 사용자 입력을 분류하고 다양한 카테고리에 따라 작업 흐름을 수행하도록 합니다.
• 지식 검색: 기존 지식 기반의 상황별 데이터를 LLM에 첨부하세요.
• Code: 사용자 정의 Python 또는 Node.js 코드를 실행합니다.
• If/Else Block: 조건부 논리를 정의하여 분기된 워크플로를 생성합니다.

또한 AI 워크플로는 DSL 가져오기 및 내보내기를 지원하는데, Zhang Luyu는 이를 "가장 멋진 기능 중 하나"라고 말했습니다.

간단히 말하면 사용자는 자신의 워크플로를 내보낸 다음 다른 작업 공간으로 가져와 워크플로를 자유롭게 이동하고 필요에 따라 다시 사용자 정의할 수 있습니다.

이 기능은 커뮤니티 내의 다른 사람들의 작업을 공동 작업, 공유 및 구축할 수 있는 창을 엽니다.

그리고 Dify 플랫폼의 모든 기능을 워크플로에서 사용할 수 있습니다. 사용자는 검색 계획의 지식 기반, 플랫폼에서 제공하는 자사의 풍부한 도구, 맞춤형 도구 등을 설정했습니다. , 노드 기능 중 하나로 조정될 수 있습니다.

Dify 생태계에 완벽하게 적응했다고 할 수 있습니다.

임계값이 무한히 낮은 수준으로 낮아지지는 않습니다

AI Workflow 출시 후 Dify에는 두 가지 응용 모드가 있습니다.

하나는 Workflow이고 다른 하나는 전통적인 Chatflow입니다.

"대부분의 사용자는 복잡한 논리가 없고 기본적으로 대규모 연결 모델의 자체 운영에 의존하는 전통적인 Chatbot 유형을 사용할 것입니다." Zhang Luyu는 이에 비해 워크플로가 훨씬 더 많을 것이라고 설명했습니다. 강력하지만 이것이 Workflow를 사용하여 챗봇을 구축할 수 없다는 의미는 아닙니다. 이제 "워크플로"가 워크플로로 번역되지만 실제로는 Dify의 운영 메커니즘을 나타낸다는 것이 분명해졌습니다.

디파이가 이런 방향으로 진화한 이유는 팀만의 '믿음'이 있기 때문입니다.

우리는 미래의 프로그래밍이

(일)

흐름이 될 것이라고 믿습니다.

Dify의 다음 계획은 RAG의 파이프라인과 프롬프트의 협업 패러다임을 출시하는 것으로 이해됩니다.

그렇다면 지속적으로 패치를 진행하고 있는 Dify에서는 어떤 그룹을 사용자로, 잠재 사용자로 간주하는 걸까요?

“중국에 천만 명의 개발자가 있다고 가정하면 이제 그들 중 50만 명이 다른 사람을 창조하고 영향을 미칠 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 대형 모델은 그들에게 자연스러운 매력을 갖고 있으며, 나머지 사람들은 새로운 것을 이해하고 받아들이는 데 시간이 필요합니다.”

가치 있고, 유지 가능하며, 완전히 제품화될 수 있고, 자신의 산업이나 기술에 대한 풍부한 기술을 보유하고 있습니다. - Zhang Luyu는 Dify 서비스의 주요 사용자 그룹을 "정의"하고 이를 "진짜"라고 부릅니다. 우리는 전문 개발자를 창의적인 혁신가로 생각합니다."

이 그룹은 전체 인구의 10%를 넘지 않습니다.

그래서 Zhang Luyu도 DIfy가 하고 있는 일이 도구 사용의 문턱을 낮추는 것이지만 문턱이 없을 정도로 낮지는 않을 것이라고 고백했습니다.

Dify는 사용 임계값을 0으로 낮추지 않습니다.

기능 출시 시간 선택에 대해서도 이야기했습니다.

Dify는 AI Workflow를 너무 이르지 않게 출시했습니다. 작년 하반기부터 Agent 개념의 인기를 살려 이미 많은 스타트업이 유사한 기능을 출시했습니다.

하지만 Dify는 이번이 적극적인 선택이라고 말했습니다. GPT가 출시되기 전에 팀은 Workflow의 기회에 대한 통찰력을 얻었습니다.

우리는 모델 측면과 제품 측면의 역동성을 관찰하면서도 완전한 역량을 제공하고 준비되지 않은 전투에 참여하고 싶지 않습니다. "사실 우리는

고의적으로 속도를 늦추고 제조업체, "하지만 나는 반항아입니다."

Dify에는 고유한 리듬이 있는데, 이는 아마도 팀이 자체 기술을 평가하는 것과 관련이 있을 것입니다.

시장 공간을 압박하고 있는 대형 제조업체의 운명이 걱정되느냐는 질문에 그가 얻은 대답은 세 가지 긍정적인 단어였습니다. 두려워하지 않습니다.

그들의 이유는 다음과 같습니다.

일단 우리가 오면 시장 경쟁은 그렇게 급하고 치열해 보이지 않습니다. 지난해 5월 Dify가 설립되었을 때, 핵심 창립팀은 시장 진입이 너무 늦어 일부 팀이 우위를 점할 것이라는 우려를 갖고 있었습니다. “하지만 사실 다른 팀은 해내지 못했습니다.”

두 번째로 대형 제조업체는 시장에서 그러한 기회를 보고 공급에 의해 주도되기 때문에 종종 베팅을 선택합니다. Dify는 실제 수요를 보기 때문에 연구 개발을 주도합니다. 대규모 제조사를 두려워하지 않을 뿐만 아니라, Dify도 유사한 스타트업의 힘을 두려워하지 않습니다.

Zhang Luyu는 현재의 물결에 많은 기업가가 있지만 대부분은 여전히 ​​10년 전의 기업가 물결이라고 말했습니다. 이 그룹의 사람들에 대한 꼬리표는 그들이 다창에서 수련했다는 것입니다.

"큰 공장 경험이 있다고 꼬리표를 달고 있으면서, 큰 공장에서 부서 간의 복잡한 글쓰기 과정도 이들에게는 내재된 사고 템플릿이 되었습니다."

역시 큰 공장에서 시간을 보낸 장루위는, 자신을 '큰 공장' '반란자'라 부르며 일탈을 과시 -

나는

(생각의 제약)

범주에 속하지 않습니다. 나의 첫 직업은 21세 때 대형 게임회사의 엔지니어였습니다. 그 당시 내가 하는 일이 가치 있고 제품이 좋다고 판단하면 모든 과정을 무시하고 제품을 온라인으로 내놓는 것을 밀항 출시라고 합니다. 이것은 많은 회사에서 불법이지만 나는 해야 합니다. 왜? 프로세스를 따르면 작동하지 않을 수 있지만 온라인에 게시하면 사용자 경험이 가져오는 가치가 상당합니다.

이것은 사업을 시작하는 것과 동일하며 위험을 감수해야 합니다.

사업을 시작하는 것은 위험하고 결국에는 조심해야 합니다. 다행히도 Zhang Luyu를 행복하게 만드는 몇 가지 사항이 있습니다.

지난 1년 동안 가장 흥미로운 점은 이 산업에 많은 젊은이들이 쏟아지고 있고, 이 산업에 기꺼이 참여하려는 일류 학교의 갓 졸업생이 셀 수 없이 많다는 것입니다.

이 그룹의 사람들은 졸업 후에는 Fortune 500대 기업이나 대규모 공장에서 쉽게 고위직을 얻을 수 있지만 이제는 대형 모델과 관련된 일에 돈을 거의 쓰지 않습니다.

"과거에는 그런 사람들을 채용하기가 어려웠습니다. 그런 이력서를 어디에서 찾을 수 있는지조차 몰랐습니다. 입사를 설득하는 것은 말할 것도 없습니다." "저희 A사에도 그런 사람들이 있습니다." 많죠? "

"벌써 1/3이요? 그런데 이 비율은 우리의 주력이 되어야 할 것 같아요."

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