Azure里有OpenAI常见模型。接入Azure有几个好处： 国内可以直连; 可以挂国内信用卡支付; 可以从Azure访问其他模型（据说有一千多个） 注册Azure过程就不说了，有个微软账号就行。主要是微软的菜单一向晦涩难懂。接下来直入正题：

2024年9月13日 · 在本文中将介绍如何集成 Azure Bot Service 的 Teams Channel，允许客户与你的 Microsoft Teams 聊天机器人开始对话。 2. 准备工作. 3. 创建 Dify 基础编排聊天助手应用. 首先，登录 Dify 平台，使用 Github 登录或者使用 Google 登录。 此外，你也可以参考 Dify 官方教程 Docker Compose 部署 私有部署。 登录成功后，进入 Dify 页面，我们按照下方步骤创建一个基础编排聊天助手应用. 创建成功后会跳转到上图所示页面，此时继续配置应用. 配置完成后，可以 …

2024年5月31日 · To self-host the Dify application in Azure, you need to configure various environment variables and settings. Here are the key steps and configurations you need to set up: Common Variables: Set the URLs for different services. Server Configuration: Set the server mode, debug options, and other server-related settings. export FLASK_DEBUG=false.

Dify 支持 OpenAI 的自定义 API 域名能力，支持任何兼容 OpenAI 的大模型 API 服务器。 社区版中，通过 设置 --> 模型供应商 --> OpenAI --> 编辑 API 入口处填写目标服务器地址即可。

2025年1月12日 · Dify is an open-source platform for developing large language model (LLM) applications. It combines the concepts of Backend as a Service (BaaS) and LLMOps, enabling developers to quickly build production-grade generative AI applications.

这是一个设置 Azure POC 基础设施的指南。

2024年5月23日 · Yes, Dify version 0.6.8, self-hosted with Docker, supports the Azure OpenAI GPT-4o model. To add the Azure OpenAI GPT-4o model, follow these steps: Obtain the API Key: Get the API key from the Azure OpenAI Service. Configure Dify: Go to Settings > Model Provider in the Dify interface. Select Azure OpenAI Service and enter the API key.

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 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。 由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。 这为开发者节省了许多重复造 …

This is a guide to set up the Azure infrastructure for the POC.

2025年1月22日 · Dify’s custom tool makes it easy to add Azure’s fast, AI-driven search via REST API. Dify is an open-source platform for developing large language model (LLM) applications. It combines the concepts of Backend as a Service (BaaS) and LLMOps, enabling developers to quickly build production-grade generative AI applications.