Topik ini memperkenalkan Dify pada DMS, fitur andal yang terintegrasi ke dalam Alibaba Cloud Data Management (DMS). Fitur ini memungkinkan Anda membangun aplikasi AI kustom—seperti Chat AI untuk data, basis pengetahuan perusahaan, dan generator kode SQL—secara aman dan efisien di atas database Anda tanpa perlu menulis kode kompleks atau melakukan migrasi data.
Anda memiliki lingkungan kontainer untuk instans Dify Anda.
Informasi latar belakang
Dify: Platform pengembangan visual open-source populer untuk aplikasi model bahasa besar (LLM) yang menyediakan rangkaian lengkap alat untuk membuat, mengelola, dan mengoperasikan aplikasi AI. Alat-alat tersebut mencakup rekayasa prompt, manajemen konteks, dan mesin Generasi yang Diperkaya dengan Pengambilan Data (RAG). Untuk informasi selengkapnya tentang Dify, lihat dokumentasi resmi Dify.
DMS: Platform manajemen dan pengembangan data tingkat perusahaan dari Alibaba Cloud yang menyediakan layanan manajemen database yang aman dan efisien.
Dify pada DMS merupakan integrasi mendalam antara DMS dan Dify, yang menanamkan platform Dify langsung ke dalam lingkungan DMS. Integrasi ini memungkinkan database Anda—seperti MySQL, PostgreSQL, dan SQL Server—berfungsi sebagai sumber pengetahuan yang aman dan mulus bagi aplikasi Dify, sehingga menghilangkan kebutuhan akan pipeline sinkronisasi data yang kompleks dan memungkinkan aplikasi AI memahami langsung data bisnis Anda.
Keunggulan utama
Selain fitur-fitur yang tersedia pada edisi komunitas Dify, Dify pada DMS menawarkan keunggulan berikut:
Keunggulan | Deskripsi |
Keamanan data | Aplikasi AI mengakses data Anda langsung di dalam lingkungan DMS. Data tidak dipindahkan keluar dari database atau diekspos ke Internet. Hal ini memberikan keamanan maksimal bagi aset data inti Anda. |
Tanpa migrasi data | Tidak diperlukan proses ekstrak, transformasi, dan muat (ETL) atau sinkronisasi data. Lakukan koneksi langsung ke sumber data yang dikelola oleh DMS untuk akses real-time dan native ke data bisnis Anda. Hal ini mengurangi kompleksitas arsitektur dan biaya pemeliharaan. |
Pengembangan berbasis low-code | Menggunakan antarmuka visual Dify, tenaga bisnis atau pengembang dapat dengan cepat membangun aplikasi AI seperti merakit blok bangunan. Tidak diperlukan latar belakang mendalam dalam algoritma. |
Skema penggunaan serbaguna | Dengan mudah membangun berbagai aplikasi AI praktis, seperti konverter bahasa alami ke SQL, chatbot AI, sistem tanya jawab basis pengetahuan internal, dan bot analisis laporan keuangan. Aplikasi-aplikasi ini membantu mendorong inovasi bisnis. |
Hemat biaya | Gunakan kembali instans DMS dan sumber daya database yang sudah ada. Hal ini memungkinkan Anda menjajaki dan menerapkan aplikasi AI generatif dengan biaya yang sangat rendah. |
Skema penggunaan
Bot tanya jawab data berbasis AI
Skema penggunaan: Seorang spesialis operasi pemasaran ingin mengetahui, "Siapa tenaga penjual terbaik di wilayah Shanghai kuartal lalu?" Mereka dapat langsung memperoleh jawaban tanpa harus meminta analis data menulis SQL.
Implementasi: Anda dapat membuat bot tanya jawab berdasarkan tabel pesanan dan pengguna. Spesialis operasi mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami, dan AI secara otomatis melakukan kueri ke database serta mengembalikan hasilnya.
Generasi SQL dari bahasa alami
Skema penggunaan: Seorang pengembang junior atau analis data perlu menulis kueri SQL yang kompleks—proses yang memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan.
Implementasi: Anda dapat membuat alat pembuat SQL. Saat Anda memasukkan permintaan seperti "Kueri jumlah rata-rata pengeluaran semua pengguna aktif dalam 30 hari terakhir," AI secara otomatis menghasilkan kode SQL yang benar.
Basis pengetahuan perusahaan privat
Skema penggunaan: Anda perlu membangun sistem tanya jawab cerdas untuk karyawan atau pelanggan yang menggunakan konten yang disimpan dalam database, seperti dokumen produk, FAQ, dan manual teknis.
Implementasi: Anda dapat menambahkan tabel data terkait ke Dify sebagai basis pengetahuan. AI kemudian dapat menjawab pertanyaan pengguna secara akurat berdasarkan konten tersebut.