因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)不僅在做空間計(jì)算，同時(shí)還在做AI的功能研發(fā)，而其中我們選擇了一個(gè)開(kāi)源工具，用調(diào)試Dify來(lái)完成所需要的AI功能搭建，但目前這就撞了不少南墻，但是這對(duì)于AI產(chǎn)品經(jīng)理做MVP產(chǎn)品驗(yàn)證也是很重要的。

在Dify創(chuàng)建的時(shí)候，首先部署下來(lái)之后，默認(rèn)初始化模型的工具就需要產(chǎn)品經(jīng)理聯(lián)動(dòng)研發(fā)花時(shí)間去部署。

比如這里，我們部署了不同可惜模型，隨著自己的本地化硬件性能，能夠部署的模型也有限制，即使在有限預(yù)算下，由于DIFY每次部署一個(gè)模型都會(huì)占用顯存，所以建議大家將模型與顯存的劃分考慮好

而目前我們選擇了Mac studio ultra來(lái)完成這些AI能力部署，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為性價(jià)比極高。

Dify的調(diào)試：是AI產(chǎn)品的常見(jiàn)BUG反饋

相較于普通功能性產(chǎn)品，AI產(chǎn)品就是在于prompt以及參數(shù)的報(bào)錯(cuò)調(diào)整，這在Dify任務(wù)流中可以馬上感受到，在Dify的任務(wù)流會(huì)有代碼報(bào)錯(cuò)，而中間的報(bào)錯(cuò)需要有一定開(kāi)發(fā)能力才能配置，比如我們?cè)谧龉ぞ咭氲臅r(shí)候都會(huì)存在變量。

而Dify變量的來(lái)源于上個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出與變量名稱成了下個(gè)或下下個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)的變量。所以在滿足用戶需求下，如何設(shè)計(jì)變量之間與任務(wù)流之間的關(guān)系就很重要了。

輸出結(jié)果的賦值變量與其他結(jié)果

Dify中的插件變量

在Dify中，即使有了運(yùn)算結(jié)果也要考慮到輸出產(chǎn)物，否則就沒(méi)有任何東西可以得到。

因此在這里我們會(huì)常用Markdown文件轉(zhuǎn)換器，這里就有各種類型，才能得到想要的結(jié)果。

Dify的任務(wù)流時(shí)間處理長(zhǎng)，測(cè)試調(diào)試成本高

類似于Manus的任務(wù)處理，Dify的任務(wù)流越復(fù)雜以及越長(zhǎng)，其模型的要是有推理的話，所使用的時(shí)間越久。

導(dǎo)致每次測(cè)試都要花費(fèi)不少時(shí)間，需要等待任務(wù)流走完，才能知道是否結(jié)果正確。這就像程序員重新編譯，每測(cè)試一次就要重新編譯一次代碼，才能夠找到錯(cuò)誤。

不過(guò)好在Dify也有檢查清單，將一些常見(jiàn)的錯(cuò)誤給你推送出來(lái)了，修改即可

擔(dān)心，Dify這個(gè)清單還是非常粗淺的，只是提醒了那些步驟沒(méi)有連上線，而具體步驟里面的變量參數(shù)問(wèn)題則需要產(chǎn)品經(jīng)理自己來(lái)判斷。

比如下面的報(bào)錯(cuò)，就需要產(chǎn)品經(jīng)理聯(lián)動(dòng)開(kāi)發(fā)才能解決了

在任務(wù)流配置前，其插件就是所需要的硬件技術(shù)能力

Dify這類工具，是測(cè)試AI產(chǎn)品經(jīng)理的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案最佳方案

Dify可以非常好的培養(yǎng)AI產(chǎn)品經(jīng)理做AI產(chǎn)品的視角，因?yàn)檫@里面有調(diào)用大量的技術(shù)API，比如我們?cè)谂渲梦⑿殴娞?hào)排版除了會(huì)用到網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)工具點(diǎn)，還會(huì)用到對(duì)應(yīng)的AI模型底座，這些都是我們一個(gè)AI產(chǎn)品的基礎(chǔ)能力。

以下是AI產(chǎn)品經(jīng)理的用Dify構(gòu)建MVP的產(chǎn)品設(shè)計(jì)流程

在沒(méi)有Dify下，產(chǎn)品經(jīng)理只能自己調(diào)研以及看API文檔，而現(xiàn)在有了Dify就可以真的開(kāi)始創(chuàng)建一個(gè)agent來(lái)完成功能閉環(huán)，甚至是跑通功能。

在右邊運(yùn)行可以輸入變量（也就是用戶輸入口）

有入口之后，就可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的入口來(lái)完成信息填寫，從而得到結(jié)果來(lái)測(cè)試agent效果，也就是AI產(chǎn)品的功能模塊。

這樣就得到產(chǎn)品經(jīng)理的第一個(gè)MVP了。

如果你的產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案連Dify上的都跑不同，那就別說(shuō)AI產(chǎn)品的應(yīng)用開(kāi)發(fā)了。并且dify本身也提供agent、任務(wù)流的API封裝，也就是配置好了還能夠鑲嵌到自己應(yīng)用程序里。

產(chǎn)品經(jīng)理隨時(shí)可以調(diào)整其對(duì)應(yīng)的AI產(chǎn)品參數(shù)，只是中間的個(gè)性化的部分比如提示、文件上傳數(shù)量、搜索檢索最大最小值，就只能在Dify這個(gè)模型管理工具區(qū)間。

比如Dify在輸出變量上就規(guī)定了就3個(gè)變量，如果還要其他變量以及個(gè)性化能力就只能自己開(kāi)發(fā)了。

另外還有上傳文件上，進(jìn)支持15到100M大小，以及不超過(guò)10個(gè)數(shù)量。

AI產(chǎn)品經(jīng)理撞的第一面南墻，Dify

當(dāng)然現(xiàn)在這樣的工具還有很多，類似fastGPT、cherrystudio、langchat等，從知識(shí)庫(kù)定位、到個(gè)人知識(shí)庫(kù)等，提供企業(yè)服務(wù)接入。

我曾經(jīng)寫過(guò)，AI產(chǎn)品經(jīng)理掌握這幾款A(yù)I模型管理工具幾乎做AI產(chǎn)品就非常easy了。。

這幾個(gè)工具，幾乎是市面上所有的AI產(chǎn)品的產(chǎn)品框架。

后續(xù)我們的微信公眾號(hào)排版也會(huì)上線，利用模型管理工具，將會(huì)大大降低開(kāi)發(fā)成本，當(dāng)然涉及到個(gè)性化場(chǎng)景企業(yè)還是只能自己搭建任務(wù)流開(kāi)發(fā)，從而得到更多全量的場(chǎng)景支持，比如你要想允許用戶上傳1GB，那么不好意思只能自己開(kāi)發(fā)。

今天的分享就在這里。

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