fix:调整dify专栏位置

Author: Java-Edge

docs/.vuepress/config.js

@@ -2205,6 +2205,7 @@ module.exports = {
                         sidebarDepth: 0,
                         children: [
                             "what-is-llmops",
+                            "configuring-models-in-dify",
                             "Build-App-with-Dify",
                             "integrate-dify-and-aws-services-to-enable-more-flexible-translation-workflows",
                             "llm-knowledge-base-segmentation-data-cleaning",
@@ -2337,6 +2338,28 @@ module.exports = {
                         ]
                     },
                     ],
+                    
+                    "/md/AI/agent/dify/": [{
+                        title: "快速上手",
+                        collapsable: false,
+                        sidebarDepth: 0,
+                        children: [
+                            "ai-agents-dont-security-nightmare",
+                            "improve-quality-gen-ai",
+                        ]
+                    },
+                    {
+                        title: "案例",
+                        collapsable: false,
+                        sidebarDepth: 0,
+                        children: [
+                            "changelog-cursor",
+                            "goodbye-cursor-hello-windsurf",
+                            "Junie",
+                            "introducing-codex",
+                        ]
+                    },
+                    ],
 
                     "/md/AI/mcp/": [{
                         title: "MCP",

docs/md/AI/03-core-of-rag-result-retrieval-and-reordering.md

@@ -116,31 +116,4 @@ Rerank：RAG中百尺竿头更进一步
 
 排序模型目的在于，对召回内容有更合理排序结果，减少提供给模型的上下文长度，长度越长，对模型压力越大。
 
-![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/974f3c64951c640dfd26adbf92ab2da1.png)
-
-基于Learning2Rank的思路提升文本语义排序效果：
-
-![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/46a36f3a3a9dc1600d21025080c63c3d.png)
-
-### Listwise的优化
-
-![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/d11518137f7d823c5e26a31246a45c06.png)
-
-指示函数做近似：
-
-![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/bc7a9bb034683c429a791e902c8b34b4.png)
-
-最终loss function：
-
-$$
-\begin{align*}
-\hat{\pi}(x) &= 1 + \sum_{y \in X, y \neq x} \frac{\exp(-\alpha s_{x,y})}{1 + \exp(-\alpha s_{x,y})} \\
-NDCG &= N_n^{-1} \sum_{x \in X} \frac{2^{r(x)} - 1}{\log_2(1 + \hat{\pi}(x))}
-\end{align*}
-$$
- 效果对比：
-
-| model                        | FAQ ACC@5 | 文档 ACC@5 | 混合数据 ACC@5 |
-| ---------------------------- | --------- | ---------- | -------------- |
-| bge-reranker-large(开源SOTA) | 90.26     | 75.98      | 77.17          |
-| Our Model                    | 93.76     | 83.20      | 81.21          |
+![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2024/06/974f3c64951c640dfd26adbf92ab2da1.png)

docs/md/AI/llm/configuring-models-in-dify.md

@@ -0,0 +1,91 @@
+# 接入大模型
+
+## 0 前言
+
+Dify 是基于大语言模型的 AI 应用开发平台，初次使用时你需要先在 Dify 的 **设置 -- 模型供应商** 页面内添加并配置所需要的模型:  
+
+![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2025/02/c95919356dc219d46368fa949caebb6b.png)
+
+
+
+![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2025/02/9186c0fc944a39fb95f969b8e1975c9c.png)
+
+Dify支持主流模型供应商，如OpenAI GPT系、Anthropic Claude系。不同模型能力表现、参数类型不一，据不同情景应用需求选择喜欢的模型供应商。在 Dify 应用模型能力前，应前往不同的模型厂商官方网站获得他们的 API key 。
+
+## 1 模型类型
+
+Dify按模型使用场景将模型分类：
+
+### 1.1 系统推理
+
+在创建的应用中，用的是该类型的模型。智聊、对话名称生成、下一步问题建议用的也是推理模型。
+
+> 已支持系统推理模型的供应商：[OpenAI](https://platform.openai.com/account/api-keys)、[Azure OpenAI Service](https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services/openai-service/)、[Anthropic](https://console.anthropic.com/account/keys)、Hugging Face Hub、Replicate、Xinference、OpenLLM、[讯飞星火](https://www.xfyun.cn/solutions/xinghuoAPI)、[文心一言](https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applicationConsole/application)、[通义千问](https://dashscope.console.aliyun.com/api-key\_management?spm=a2c4g.11186623.0.0.3bbc424dxZms9k)、[Minimax](https://api.minimax.chat/user-center/basic-information/interface-key)、ZHIPU(ChatGLM)
+
+### 1.2 Embedding
+
+知识库应用中：
+
+- 将分段过的文档做 Embedding
+- 将用户的提问做 Embedding 处理
+
+> 已支持的 Embedding 模型供应商：OpenAI、ZHIPU(ChatGLM)、Jina AI([Jina Embeddings](https://jina.ai/embeddings/))
+
+### 1.3 Rerank
+
+为增强检索能力，改善 LLM 搜索结果。
+
+> 已支持的 Rerank 模型供应商：Cohere、Jina AI([Jina Reranker](https://jina.ai/reranker))
+
+### 1.4 语音转文字
+
+将对话型应用中，将语音转文字用的是该类型的模型。
+
+> 已支持的语音转文字模型供应商：OpenAI
+
+### 1.5 托管模型试用服务
+
+为 Dify 云服务的用户提供了不同模型的试用额度，请在该额度耗尽前设置你自己的模型供应商，否则将会影响应用的正常使用。
+
+* **OpenAI 托管模型试用：** 我们提供 200 次调用次数供你试用体验，可用于 GPT3.5-turbo、GPT3.5-turbo-16k、text-davinci-003 模型。
+
+### 设置默认模型
+
+Dify 在需要模型时，会根据使用场景来选择设置过的默认模型。在 `设置 > 模型供应商` 中设置默认模型。
+
+![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2025/02/c679cdb6308534018494bb76ace549ae.png)
+
+系统默认推理模型：设置创建应用使用的默认推理模型,以及对话名称生成、下一步问题建议等功能也会使用该默认推理模型。
+
+## 2 接入模型设置
+
+在 Dify 的 `设置 > 模型供应商` 中设置要接入的模型。
+
+模型供应商分为两种：
+
+### 2.1 自有模型
+
+该类型的模型供应商提供的是自己开发的模型。如 OpenAI，Anthropic 等。
+
+接入自有模型的供应商后，Dify 会自动接入该供应商下的所有模型。
+
+在 Dify 中设置对应模型供应商的 API key，即可接入该模型供应商。
+
+> Dify 使用了 [PKCS1\_OAEP](https://pycryptodome.readthedocs.io/en/latest/src/cipher/oaep.html) 来加密存储用户托管的 API 密钥，每个租户均使用了独立的密钥对进行加密，确保你的 API 密钥不被泄漏。
+
+### 2.2 托管模型
+
+该类型的模型供应商提供的是第三方模型。如 Hugging Face，Replicate 等。
+
+托管类型的供应商上面有很多第三方模型。接入模型需要一个个的添加。具体接入方式如下：
+
+* [Hugging Face](../../development/models-integration/hugging-face.md)
+* [Replicate](../../development/models-integration/replicate.md)
+* [Xinference](../../development/models-integration/xinference.md)
+* [OpenLLM](../../development/models-integration/openllm.md)
+
+## 3 使用模型
+
+配置完模型后，就可以在应用中使用这些模型了：
+
+![](https://my-img.javaedge.com.cn/javaedge-blog/2025/02/c55e9ca6059b84da51ee9d246493d977.png)