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    • 应用案例
      • DeepSeek 与 Dify 集成指南:打造具备多轮思考的 AI 应用
      • 本地私有化部署 DeepSeek + Dify,构建你的专属私人 AI 助手
      • 如何训练出专属于“你”的问答机器人?
      • 教你十几分钟不用代码创建 Midjourney 提示词机器人
      • 构建一个 Notion AI 助手
      • 如何在几分钟内创建一个带有业务数据的官网 AI 智能客服
      • 使用全套开源工具构建 LLM 应用实战:在 Dify 调用 Baichuan 开源模型能力
      • 手把手教你把 Dify 接入微信生态
      • 使用 Dify 和 Twilio 构建 WhatsApp 机器人
      • 将 Dify 应用与钉钉机器人集成
      • 使用 Dify 和 Azure Bot Framework 构建 Microsoft Teams 机器人
      • 如何让 LLM 应用提供循序渐进的聊天体验?
      • 如何将 Dify Chatbot 集成至 Wix 网站?
      • 如何连接 AWS Bedrock 知识库?
      • 构建 Dify 应用定时任务助手
      • 如何在 Dify 内体验大模型“竞技场”?以 DeepSeek R1 VS o1 为例
      • 在 Dify 云端构建 AI Thesis Slack Bot
      • 将 Dify 快速接入 QQ、微信、飞书、钉钉、Telegram、Discord 等平台
    • 扩展阅读
      • 什么是 LLMOps?
      • 什么是数组变量?
      • 检索增强生成(RAG)
        • 混合检索
        • 重排序
        • 召回模式
      • 提示词编排
      • 如何使用 JSON Schema 让 LLM 输出遵循结构化格式的内容?
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数据分析

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Last updated 9 months ago

概览 -- 数据分析 内显示了用量、活跃用户数和 LLM 调用消耗等,这使你可以持续改进应用运营的效果、活跃度、经济性。我们将逐步提供更多有用的可视化能力,请告诉我们你想要的。


全部消息数(Total Messages)

反映用户与 AI 每天的互动总次数,每回答用户一个问题即计数一次。提示词编排和调试的会话不计入。

活跃用户数(Active Users)

与 AI 有效互动,即有一问一答以上的唯一用户数。提示词编排和调试的会话不计入。

平均会话互动数(Average Session Interactions)

反映每个会话用户的持续沟通次数。如果用户与 AI 问答了 10 轮,即为 10。该指标反映了用户粘性。仅在对话型应用提供。

Token 输出速度(Token Output Speed)

每秒的 Token 输出数量,侧面反应模型的生成速率以及应用的使用频率。

用户满意度(User Satisfaction Rate)

每 1000 条消息的点赞数。反应了用户对回答十分满意的比例。

Token 消耗(Token Usage)

反映每日该应用请求语言模型的 Tokens 花费,用于成本控制。

全部会话数(Total Conversations)

反映该 AI 应用每天的会话总次数,发起一次新的会话即计数一次,一个会话内可能包含多条消息的往来。提示词编排和调试的消息不计入。

概览—数据分析