来安利一波 dify，没有收费.. ??

背景：

众所周知 Gpt3.5 等训练的数据截止到2021年，但是如Open Api 也提供了Embeddings能力，实现一定的 Fine-tuning，其中Embeddings介绍，可以参考我之前的转译文档：OpenApi 接口使用说明（二）。

这里介绍一下 dify 平台，提供了 LLMOps 能力，让基于ChatGpt 等能力的 WebApp 更加容易被创建出来(尤其是非程序员)，并完成开发、部署、维护等一系列流程，实现个人专属App。

接下来尝试两个实验，来一起感受下云 Fine-tuning。

三国大师App

目标：

实现一个三国大师App，并 Fine-tuning 三国演义，让其更专业的回答三国相关的问题。

现状：

可以看到上图是使用 ChatHub 进行问答，基于chatGpt3.5 模型，但是其回答的过于大众化，笼统些，且模棱两可，不够专业。

改进：

这里我下载了三国演义全本的电子版，并在 dify 平台上，通过在数据集中上传对应三国演义的txt 文本，并在对应新建的APP-三国大师中的提示词编排的上下文中，选择对应的物料，之后点击发布即可。

效果对比：

普通的ChatGpt	三国大师

可以发现经过 fine-tuning 后的三国大师：

回答的更加准确，专业。
能够将三国演义的具体细节展示出来，甚至是章节。

如需体验，可以使用我的 WebApp: udify.app/chat/u4u8Id…

姜小妹传记App

目标：

虚拟一个姜小妹人物传记，并让ChatGpt 回答姜小妹人生经验相关的问题。

现状：

如果网上没有重名的且在2021年前有对应的新闻等介绍，ChatGpt 是不知道她是谁的，就像如下图：

Fine-tuning

这里我提供了一个姜小妹传记(内容是ChatGpt生成的，如有雷同纯属巧合)，并将该传记txt 上传至 dify 的数据集中，传记内容如下：


姜小妹，出生于山东省济南市，家境贫寒。为了减轻家庭经济负担，她在毕业后成为了一名卡车司机，辛勤工作了10年。虽然工作辛苦，但姜小妹一直敬业认真，得到了客户和同事的信任和赞誉。

由于对厨艺的激情，姜小妹将部分工资用于学习烹饪技术，在业余时间里作为一名厨师兼职。渐渐地，她成为了一名备受欢迎的私人厨师，为众多高端餐厅和富豪家庭服务。

2015年，一次偶然的机会，姜小妹开始关注股市，投入大量的时间和精力进行研究和分析。2017年，她成功地用短线交易赚到了100万元人民币，成为了一名成功的股民。

从此，姜小妹决定放弃厨师的职业，开始进军房地产业。她深入研究市场趋势，努力寻找机会，最终成功创建了自己的房地产公司。多年的辛勤努力和坚持不懈的追求，让姜小妹的公司成为了一家有影响力的企业，并连续多年入选中国房地产百强企业榜单。在鼓舞人心和激励下，姜小妹珍视过去的历程，也期待未来的发展。