GITBOOK-231: No subject

zh_CN/guides/application-design/agent.md

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 为了方便快速上手使用，您可以在“探索”中找到智能助手的应用模板，添加到自己的工作区，或者在此基础上进行自定义。在全新的 Dify 工作室中，你也可以从零编排一个专属于你自己的智能助手，帮助你完成财务报表分析、撰写报告、Logo 设计、旅程规划等任务。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>探索-智能助手应用模板</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>探索-智能助手应用模板</p></figcaption></figure>
 
 在“工作室-助手型应用”内选择智能助手即可开始编排。
 

zh_CN/guides/knowledge-base/integrate_knowledge_within_application.md

@@ -93,7 +93,7 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型，通过进入“模型供应商-> Coh
 
 通过进入“数据集->创建数据集->检索设置”页面并在添加 Rerank 设置。除了在创建数据集可以设置 Rerank ，你也可以在已创建的数据集设置内更改 Rerank 配置，在应用编排的数据集召回模式设置中更改 Rerank 配置。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
 
 **TopK**：用于设置 Rerank 后返回相关文档的数量。
 
@@ -101,4 +101,4 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型，通过进入“模型供应商-> Coh
 
 通过进入“提示词编排->上下文->设置”页面中设置为多路召回模式时需开启 Rerank 模型。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>

zh_CN/guides/knowledge-base/retrieval_test_and_citation.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 Dify 知识库内提供了文本召回测试的功能，用于调试不同检索方式及参数配置下的召回效果。你可以在 **源文本** 输入框输入常见的用户问题，点击 **测试** 并在右侧的 **召回段落** 查看召回结果。在 **最近查询** 内可以查看到历史的查询记录；若知识库已关联至应用内，由应用内触发的知识库查询也可以在此查看记录。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>召回测试</p></figcaption></figure>
 
 点击源文本输入框右上角的图标可以更换当前知识库的检索方式和具体参数，**保存之后仅在召回测试的调试过程中生效**。在召回测试完成调试并确认更改知识库的检索参数时，需要在  [知识库设置 > 检索设置](retrieval\_test\_and\_citation.md#zhi-shi-ku-she-zhi) 中进行更改。
 
@@ -27,7 +27,7 @@ Dify 知识库内提供了文本召回测试的功能，用于调试不同检索
 
 在应用内测试知识库效果时，你可以进入 **工作室 -- 添加功能 -- 引用归属**，打开引用归属功能。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>打开引用与归属功能</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>打开引用与归属功能</p></figcaption></figure>
 
 开启功能后，当大语言模型回复问题时引用来自知识库的内容时，可以在回复内容下面查看到具体的引用段落信息，包括**原始分段文本、分段序号、匹配度**等。点击引用分段上方的 **跳转至知识库 ，**可以快捷访问该分段所在的知识库分段列表，方便开发者进行调试编辑。
 

zh_CN/guides/monitoring/README.md

@@ -1,7 +1,5 @@
 # 监测
 
-🚧 维护中
+你可以在 **概览** 内 监控、跟踪应用程序在生产环境中的性能，在数据分析仪表盘内分析生产环境中应用的使用成本、延迟、用户反馈、性能等指标，并通过持续调试、迭代不断改进你的应用程序。
 
-**Dify** 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 [LLMOps](../../learn-more/extended-reading/what-is-llmops.md) 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
-
-你可以在 「概览」 内 监控、跟踪应用程序在生产环境中的性能，在数据分析仪表盘内分析生产环境中应用的使用成本、延迟、用户反馈、性能等指标，并通过持续调试、迭代不断改进你的应用程序。
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image.png" alt=""><figcaption><p>概览</p></figcaption></figure>

zh_CN/guides/workflow/node/answer.md

@@ -18,9 +18,9 @@
 
 **示例2：**输出图片+LLM回复
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="275"><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="275"><figcaption></figcaption></figure>
 
 {% hint style="info" %}
 直接回复节点可以不作为最终的输出节点，作为流程过程节点时，可以在中间步骤流式输出结果。

zh_CN/guides/workflow/node/http_request.md

@@ -23,6 +23,6 @@
 
 这个节点的一个实用特性是能够根据场景需要，在请求的不同部分动态插入变量。比如在处理客户评价请求时，你可以将用户名或客户ID、评价内容等变量嵌入到请求中，以定制化自动回复信息或获取特定客户信息并发送相关资源至特定的服务器。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image.png" alt=""><figcaption><p>客户评价分类</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1).png" alt=""><figcaption><p>客户评价分类</p></figcaption></figure>
 
 HTTP 请求的返回值包括响应体、状态码、响应头和文件。值得注意的是，如果响应中包含了文件（目前仅支持图片类型），这个节点能够自动将文件保存下来，供流程后续步骤使用。这样的设计不仅提高了处理效率，也使得处理带有文件的响应变得简单直接。

zh_CN/guides/workflow/node/ifelse.md

@@ -25,7 +25,7 @@
 
 ### 场景
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 以上图**文本总结工作流**为例
 
@@ -37,4 +37,4 @@
 
 涉及复杂的条件判断时，可以设置多重条件判断，在条件之间设置 **AND** 或者 **OR**，即在条件之间取**交集**或者**并集**。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="369"><figcaption><p>多重条件判断</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="369"><figcaption><p>多重条件判断</p></figcaption></figure>

zh_CN/guides/workflow/node/iteration.md

@@ -138,7 +138,7 @@
 
 **使用代码节点转换**
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1).png" alt="" width="334"><figcaption><p>代码节点转换</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1).png" alt="" width="334"><figcaption><p>代码节点转换</p></figcaption></figure>
 
 ```python
 def main(articleSections: list):

zh_CN/guides/workflow/node/llm.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 调用大语言模型回答问题或者对自然语言进行处理。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>LLM 节点</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>LLM 节点</p></figcaption></figure>
 
 ***
 

zh_CN/guides/workflow/node/parameter_extractor.md

@@ -20,7 +20,7 @@ Dify 工作流内提供了丰富的[工具](../../gong-ju.md)选择，其中大
 
 2. **将文本转换为结构化数据**，如长故事迭代生成应用中，作为[迭代节点](iteration.md)的前置步骤，将文本格式的章节内容转换为数组格式，方便迭代节点进行多轮生成处理。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 3. **提取结构化数据并使用** [**HTTP 请求**](http\_request.md) ，可请求任意可访问的 URL ，适用于获取外部检索结果、webhook、生成图片等情景。
 

zh_CN/learn-more/extended-reading/retrieval-augment/rerank.md

@@ -38,7 +38,7 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型，通过进入“模型供应商-> Coh
 
 通过进入“数据集->创建数据集->检索设置”页面并在添加 Rerank 设置。除了在创建数据集可以设置 Rerank ，你也可以在已创建的数据集设置内更改 Rerank 配置，在应用编排的数据集召回模式设置中更改 Rerank 配置。
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt="" width="563"><figcaption><p>数据集检索模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
 
 \*\*TopK：\*\*用于设置 Rerank 后返回相关文档的数量。
 
@@ -50,4 +50,4 @@ Dify 目前已支持 Cohere Rerank 模型，通过进入“模型供应商-> Coh
 
 关于多路召回模式的说明：🔗
 
-<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption><p>数据集多路召回模式中设置 Rerank 模型</p></figcaption></figure>

zh_CN/learn-more/faq/llms-use-faq.md

@@ -125,7 +125,7 @@ Query or prefix prompt is too long, you can reduce the preix prompt, or shrink t
 
 如下方表格示例，仅需保留第二行的表头，首行（表格1）为多余表头，需删掉。
 
-<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
+<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1) (1).png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
 
 ### 20 买了 ChatGPT plus，为什么在 dify 里还不能使用 GPT4？