Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供了可视化工作流编排、知识库管理、应用创建等功能，让开发者能够快速构建和部署 AI 应用。

Dify 使用指南：全面了解 LLM 应用开发平台

Dify 是一个功能强大的 LLM（大语言模型）应用开发平台，它提供了从应用创建、工作流编排、知识库管理到 API 部署的完整解决方案。无论你是想构建智能客服、文档问答系统，还是复杂的 AI 工作流，Dify 都能提供强大的支持。

什么是 Dify？

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，主要特点包括：

可视化工作流编排：通过拖拽方式构建复杂的 AI 工作流
知识库管理：支持多种数据源的文档管理和向量检索
多模型支持：支持 OpenAI、Anthropic、本地模型等多种 LLM
API 和插件系统：提供完整的 API 接口和插件扩展能力
团队协作：支持多用户、权限管理和团队协作

核心功能详解

1. 应用创建（Applications）

Dify 支持创建多种类型的应用：

1.1 对话型应用（Chatbot）

创建智能对话机器人，支持：

对话设置：系统提示词、开场白、建议问题
上下文管理：对话历史、记忆管理
多轮对话：支持上下文理解和连续对话
流式输出：实时流式响应，提升用户体验

创建步骤：

进入"应用"页面，点击"创建应用"
选择"对话型应用"
配置应用信息：
- 应用名称和描述
- 系统提示词（定义 AI 的角色和行为）
- 开场白（首次对话的欢迎语）
- 建议问题（帮助用户快速开始对话）
选择模型和参数：
- 选择 LLM 模型（GPT-4、Claude、本地模型等）
- 设置温度、最大 Token 等参数
配置知识库（可选）：
- 关联知识库，让 AI 基于文档回答问题
发布应用：
- 生成 Web 访问链接
- 获取 API 密钥

1.2 助手型应用（Agent）

创建具备工具调用能力的 AI 助手：

工具集成：支持代码执行、API 调用、数据库查询等
自主决策：AI 可以根据任务自主选择工具
多步骤推理：支持复杂的多步骤任务处理

功能特点：

工具链配置：添加可用的工具和函数
推理模式：选择 ReAct、Plan-and-Execute 等推理模式
工具调用限制：设置最大工具调用次数

1.3 工作流应用（Workflow）

通过可视化方式构建复杂的 AI 工作流：

节点编排：拖拽节点构建工作流
条件分支：支持 if/else 逻辑判断
循环处理：支持迭代和批量处理
变量传递：节点间数据传递和转换

常用节点类型：

开始节点：工作流入口
LLM 节点：调用大语言模型
知识库检索：从知识库检索相关信息
代码执行：执行 Python 代码
HTTP 请求：调用外部 API
条件判断：根据条件分支
变量赋值：设置和修改变量
模板：文本模板和变量替换
结束节点：工作流出口

2. 知识库管理（Knowledge Base）

知识库是 Dify 的核心功能之一，用于存储和管理文档数据：

2.1 创建知识库

进入"知识库"页面
点击"创建知识库"
设置知识库信息：
- 名称和描述
- 索引方法（向量索引、关键词索引）
- 嵌入模型选择

2.2 文档上传

支持多种文档格式：

文本文件：TXT、MD、DOCX
PDF 文档：PDF 文件
网页内容：URL 爬取
结构化数据：CSV、JSON

上传方式：

直接上传文件
批量上传
URL 导入
API 导入

2.3 文档处理

Dify 会自动处理上传的文档：

文本分割：将长文档分割成小块
向量化：生成文档的向量表示
索引构建：构建可检索的索引
元数据提取：提取文档的元数据信息

处理设置：

分块大小：设置文档分块的大小
分块重叠：设置分块之间的重叠长度
预处理规则：设置文本清理规则

2.4 知识库检索

在应用中集成知识库检索：

检索模式：
- 语义检索：基于向量相似度
- 关键词检索：基于关键词匹配
- 混合检索：结合语义和关键词
检索参数：
- Top K：返回最相关的 K 个文档块
- 相似度阈值：设置最低相似度要求
- 重排序：对检索结果进行重新排序

3. 工作流编排（Workflow）

工作流是 Dify 最强大的功能，允许你通过可视化方式构建复杂的 AI 应用：

3.1 工作流编辑器

界面组成：

节点面板：可用的节点类型
画布：拖拽节点构建工作流
属性面板：配置选中节点的属性
变量面板：查看和管理变量

3.2 常用节点详解

LLM 节点：

功能：调用大语言模型
配置项：
  - 模型选择：选择使用的 LLM
  - 提示词：输入提示词模板
  - 参数设置：温度、最大 Token 等
  - 变量引用：使用 {{variable}} 引用变量

知识库检索节点：

功能：从知识库检索相关信息
配置项：
  - 知识库选择：选择要检索的知识库
  - 查询文本：检索的查询内容
  - 检索模式：语义/关键词/混合
  - Top K：返回结果数量
输出：
  - 检索到的文档块列表
  - 相似度分数

条件判断节点：

功能：根据条件进行分支
配置项：
  - 条件表达式：设置判断条件
  - 分支路径：True/False 分支
示例：
  if: {{variable}} > 10
  then: 执行路径 A
  else: 执行路径 B

代码执行节点：

功能：执行 Python 代码
配置项：
  - 代码内容：Python 代码
  - 输入变量：代码可用的变量
  - 输出变量：代码返回的变量
示例：
  code: |
    result = input_value * 2
    return {"output": result}

HTTP 请求节点：

功能：调用外部 API
配置项：
  - URL：请求地址
  - 方法：GET/POST/PUT/DELETE
  - 请求头：自定义请求头
  - 请求体：请求参数
  - 超时设置：请求超时时间

变量赋值节点：

功能：设置和修改变量
配置项：
  - 变量名：要设置的变量名
  - 变量值：变量的值（支持表达式）
示例：
  variable: result
  value: {{llm_output}} + " processed"

3.3 工作流示例

示例 1：文档问答工作流

开始 → 用户输入 → 知识库检索 → LLM 处理 → 格式化输出 → 结束

示例 2：多步骤分析工作流

开始 → 数据获取 → 条件判断 
                    ├─ 路径 A → 分析 A → LLM 总结
                    └─ 路径 B → 分析 B → LLM 总结
                              → 合并结果 → 结束

示例 3：API 集成工作流

开始 → HTTP 请求 → 数据处理 → LLM 分析 → 结果存储 → 结束

4. 模型管理（Models）

Dify 支持多种 LLM 模型：

4.1 支持的模型提供商

OpenAI：GPT-4、GPT-3.5、GPT-4 Turbo
Anthropic：Claude 3、Claude 2
本地模型：通过 OpenAI 兼容 API 接入
其他提供商：Azure OpenAI、Google Gemini 等

4.2 模型配置

配置步骤：

进入"设置" → “模型提供商”
添加模型提供商：
- 选择提供商类型
- 输入 API Key
- 配置端点地址（如需要）
添加模型：
- 选择模型名称
- 设置模型参数
- 配置使用限制

模型参数：

Temperature：控制输出的随机性（0-2）
Max Tokens：最大输出 Token 数
Top P：核采样参数
Frequency Penalty：频率惩罚
Presence Penalty：存在惩罚

5. API 和集成

5.1 API 密钥管理

创建 API 密钥：

进入"设置" → “API 密钥”
点击"创建 API 密钥"
设置密钥名称和权限
保存密钥（只显示一次）

API 权限：

应用访问：访问特定应用
工作流访问：访问工作流
知识库访问：访问知识库

5.2 API 调用示例

对话型应用 API：

curl -X POST https://api.dify.ai/v1/chat-messages \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "inputs": {},
    "query": "你好",
    "response_mode": "streaming",
    "conversation_id": "",
    "user": "user-1234"
  }'

工作流 API：

curl -X POST https://api.dify.ai/v1/workflows/run \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "inputs": {
      "input_text": "分析这段文本"
    },
    "response_mode": "blocking",
    "user": "user-1234"
  }'

5.3 Webhook 集成

Dify 支持 Webhook 回调：

事件类型：消息完成、工作流完成等
回调 URL：接收回调的地址
安全验证：签名验证机制

6. 插件系统

Dify 支持插件扩展功能：

6.1 内置插件

网页爬取：爬取网页内容
API 调用：调用外部 API
数据库查询：查询数据库
代码执行：执行代码逻辑

6.2 自定义插件

开发插件：

定义插件配置（YAML）
实现插件逻辑（Python/JavaScript）
注册插件到 Dify
在工作流中使用

插件配置示例：

name: custom_plugin
description: 自定义插件
parameters:
  - name: input_param
    type: string
    required: true
    description: 输入参数

7. 数据集管理（Datasets）

数据集用于训练和评估模型：

7.1 创建数据集

手动创建：手动添加数据
文件导入：从文件导入数据
API 导入：通过 API 导入数据

7.2 数据集格式

支持多种格式：

问答对：问题和答案的配对
文档：文档内容
对话：多轮对话数据

8. 团队协作

8.1 用户管理

用户角色：管理员、开发者、查看者
权限控制：细粒度的权限管理
团队管理：创建和管理团队

8.2 协作功能

应用共享：共享应用给团队成员
工作流协作：多人协作编辑工作流
知识库共享：共享知识库资源

使用场景和最佳实践

场景 1：智能客服机器人

实现步骤：

创建对话型应用
上传客服知识库（FAQ、产品文档）
配置系统提示词（定义客服角色）
设置建议问题（常见问题）
集成到网站或应用

最佳实践：

使用知识库检索增强回答准确性
设置合理的温度值（0.7-0.9）
配置对话历史管理
添加人工转接功能

场景 2：文档智能问答

实现步骤：

创建知识库，上传文档
创建工作流：
- 用户问题 → 知识库检索 → LLM 生成答案
配置检索参数（Top K、相似度阈值）
测试和优化

最佳实践：

合理设置文档分块大小
使用混合检索模式
添加答案来源引用
处理检索不到的情况

场景 3：数据分析工作流

实现步骤：

创建工作流应用
添加数据获取节点（API/数据库）
添加数据处理节点（代码执行）
添加分析节点（LLM 分析）
添加结果输出节点

最佳实践：

使用条件判断处理异常情况
添加错误处理和重试机制
记录工作流执行日志
优化节点执行顺序

场景 4：内容生成应用

实现步骤：

创建对话型或工作流应用
配置内容生成提示词
添加内容审核节点（可选）
设置输出格式和风格

最佳实践：

使用模板变量提高灵活性
设置内容长度限制
添加内容质量检查
支持多种输出格式

高级功能

1. 提示词工程

提示词模板：

系统提示词：
你是一个专业的技术顾问，擅长解答编程问题。
请基于以下知识库内容回答问题：
{{knowledge_base}}

用户问题：{{user_query}}

提示词技巧：

使用清晰的指令
提供示例（Few-shot）
使用变量动态注入内容
设置输出格式要求

2. 变量和上下文管理

变量类型：

系统变量：系统提供的变量
用户变量：用户输入的变量
节点变量：节点输出的变量

变量引用：

# 在提示词中引用变量
提示词：分析以下文本：{{input_text}}

# 在代码中引用变量
代码：result = process({{input_text}})

3. 错误处理和调试

错误处理：

添加错误捕获节点
设置错误处理逻辑
记录错误日志
提供错误反馈

调试技巧：

使用调试模式运行工作流
查看节点执行日志
检查变量值
使用测试数据验证

4. 性能优化

优化建议：

合理设置并发数
使用缓存减少重复计算
优化知识库检索参数
减少不必要的节点
使用异步处理

部署和运维

1. 本地部署

Docker 部署：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/langgenius/dify.git

# 进入目录
cd dify/docker

# 启动服务
docker-compose up -d

环境要求：

Docker 和 Docker Compose
至少 4GB 内存
足够的磁盘空间（用于向量数据库）

2. 云部署

支持平台：

AWS
Azure
Google Cloud
阿里云
腾讯云

部署步骤：

准备云服务器
安装 Docker
配置环境变量
启动服务
配置域名和 SSL

3. 监控和维护

监控指标：

API 调用量
响应时间
错误率
资源使用率

维护任务：

定期备份数据
更新模型和依赖
清理日志文件
优化数据库性能

常见问题解答

Q1: 如何提高知识库检索的准确性？

优化文档分块大小和重叠
使用混合检索模式
调整相似度阈值
添加重排序机制
优化文档质量

Q2: 工作流执行很慢怎么办？

减少不必要的节点
使用异步处理
优化 API 调用
增加并发处理能力
使用缓存机制

Q3: 如何集成到现有系统？

使用 Dify 提供的 API
通过 Webhook 接收回调
使用 iframe 嵌入
通过 SDK 集成

Q4: 支持哪些语言模型？

OpenAI 系列（GPT-4、GPT-3.5）
Anthropic Claude 系列
本地模型（通过 OpenAI 兼容 API）
其他支持 OpenAI API 格式的模型

Q5: 如何实现多语言支持？

在提示词中指定语言
使用多语言模型
配置语言检测节点
根据语言选择不同的处理逻辑

总结

Dify 是一个功能强大的 LLM 应用开发平台，提供了从应用创建、工作流编排、知识库管理到 API 部署的完整解决方案。通过本文的介绍，你应该对 Dify 的核心功能有了全面的了解。

关键要点：

应用类型：对话型、助手型、工作流型
知识库：文档管理、向量检索、混合检索
工作流：可视化编排、节点组合、变量管理
API 集成：RESTful API、Webhook、SDK
最佳实践：提示词工程、错误处理、性能优化

无论你是想构建简单的聊天机器人，还是复杂的 AI 工作流，Dify 都能提供强大的支持。开始使用 Dify，让 AI 应用开发变得简单高效！

Yiyuan

Dify 使用指南：全面了解 LLM 应用开发平台

Dify 使用指南：全面了解 LLM 应用开发平台

什么是 Dify？

核心功能详解

1. 应用创建（Applications）

1.1 对话型应用（Chatbot）

1.2 助手型应用（Agent）

1.3 工作流应用（Workflow）

2. 知识库管理（Knowledge Base）

2.1 创建知识库

2.2 文档上传

2.3 文档处理

2.4 知识库检索

3. 工作流编排（Workflow）

3.1 工作流编辑器

3.2 常用节点详解

3.3 工作流示例

4. 模型管理（Models）

4.1 支持的模型提供商

4.2 模型配置

5. API 和集成

5.1 API 密钥管理

5.2 API 调用示例

5.3 Webhook 集成

6. 插件系统

6.1 内置插件

6.2 自定义插件

7. 数据集管理（Datasets）

7.1 创建数据集

7.2 数据集格式

8. 团队协作

8.1 用户管理

8.2 协作功能

使用场景和最佳实践

场景 1：智能客服机器人

场景 2：文档智能问答

场景 3：数据分析工作流

场景 4：内容生成应用

高级功能

1. 提示词工程

2. 变量和上下文管理

3. 错误处理和调试

4. 性能优化

部署和运维

1. 本地部署

2. 云部署

3. 监控和维护

常见问题解答

Q1: 如何提高知识库检索的准确性？

Q2: 工作流执行很慢怎么办？

Q3: 如何集成到现有系统？

Q4: 支持哪些语言模型？

Q5: 如何实现多语言支持？

总结

参考资源

Table of Contents