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Dify使用记录

news 2025/9/26 12:44:25

文章目录

  • Dify使用记录
  • 一、前言
    • 1.简介
    • 2.应用
    • 3.环境
  • 二、正文
    • 1.安装Dify
    • 2.基础知识
      • 1）应用创建流程
        • （1）创建应用
        • （2）编排应用
        • （3）发布应用
      • 2）变量
        • （1）系统变量
        • （2）环境变量
        • （3）会话变量
      • 3）节点
    • 3.接入大模型
      • 1）模型供应商
      • 2）接入深度求索
      • 3）接入Ollama
      • 4）默认模型设置
    • 4.插件
      • 1）查看插件
      • 2）安装Stability插件（可选）
    • 5.聊天助手
      • 1）创建应用
      • 2）编排和发布应用
      • 3）测试效果
    • 6.应用功能
    • 7.Agent
      • 1）创建应用
      • 2）编排和发布应用
      • 3）测试效果
    • 8.文本生成应用
      • 1）创建应用
      • 2）编排和发布应用
      • 3）测试效果
    • 9.对话流(Chatflow)
      • 1）创建应用
      • 2）编排和发布应用
        • （1）开始节点
        • （2）添加节点
        • （3）问题分类节点
        • （3.1）条件分支节点
        • （3.1.1）文档提取器节点
        • （3.1.1.1）大模型节点
        • （3.1.1.1.1）直接回复节点
        • （3.1.2）直接回复节点
        • （3.2）大模型节点
        • （3.2.1）直接回复节点
      • 3）运行
      • 4）测试效果
    • 10.工作流(Workflow)
      • 1）创建应用
      • 2）编排和发布应用
        • （1）开始节点
        • （2）条件分支节点
        • （2.1）文档提取器节点
        • （2.1.1）大模型节点
        • （2.1.1.1）结束节点
        • （2.2）大模型节点
        • （2.2.1）结束节点
      • 3）运行
      • 4）测试效果
    • 11.知识库
      • 1）创建知识库
      • 2）选择数据源
      • 3）文本分段与清洗
      • 4）处理并完成
      • 5）创建技术文档助手
    • 12.其它
      • 1）创建API密钥

Dify使用记录

一、前言

1.简介

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、灵活的工作流，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轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

2.应用

  • 聊天助手：基于语言模型（LM）的对话式交互系统，支持自然流畅的多轮沟通。

  • Agent：具备任务分解、逻辑推理与工具调用能力的智能体，可自主完成复杂操作。

  • 文本生成应用：专为文本创作设计的助手，可完成故事撰写、分类、翻译等生成类任务。

  • 对话流（Chatflow）：支持记忆与动态编排的多轮对话框架，适用于流程化交互场景。

  • 工作流（Workflow）：面向自动化批处理的单轮任务引擎，高效生成结构化结果。

  • 知识库（Knowledge Base）：基于RAG技术的动态知识中枢，通过多源数据（文档/数据库/API）的语义向量化存储与智能检索，为AI模型提供实时、精准的外部知识支持，显著提升生成内容的专业性与可信度，适用于客服、教育、数据分析等需高精度知识引用的场景。

  • 补充说明：

Chatflow 和 Workflow 的核心区别在于交互逻辑与应用场景：

  • Chatflow 是动态对话智能管家，支持多轮对话记忆（通过sys.conversation_id 关联历史）、流式交互（可实时调整输出），适合需持续用户交互的场景（如客服咨询、法律咨询、创意协作）；

  • Workflow 是单次任务执行引擎，无状态且需一次性输入参数，按预设节点顺序执行（如数据处理、批量文件转换），必须通过 End节点终止流程，适用于自动化批处理场景。

3.环境

Dify 版本：1.8.1

Dify 产品介绍：https://docs.dify.ai/zh-hans/introduction

Docker Compose 部署：https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

Dify - 关键概念：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/key-concept

Dify - 构建应用：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/application-orchestrate/readme

Dify- 创建应用：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/application-orchestrate/creating-an-application

Dify - 变量：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/variables

Dify - 节点说明：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/node/start

宝塔面板部署：https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/bt-panel

如何搭建 AI 图片生成应用：https://docs.dify.ai/zh-hans/workshop/basic/build-ai-image-generation-app

openEuler2403安装Dify：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/152092194

windows11安装Ollama：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/151934868

openEuler2403安装Ollama：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/151934804

openEuler常用操作指令：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/150942929

openEuler中LVM调整实现home与root分区空间平衡：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/150961763

VirtualBox安装openEuler24.03：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/150725588

VMware安装openEuler24.03：https://blog.csdn.net/u011424614/article/details/150723134

二、正文

1.安装Dify

  • 具体操作参考：《openEuler2403安装Dify》

2.基础知识

1）应用创建流程

Dify - 构建应用：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/application-orchestrate/readme

Dify- 创建应用：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/application-orchestrate/creating-an-application

（1）创建应用

  1. 基于应用模板创建（新手推荐）

  2. 创建一个空白应用

  3. 通过DSL文件（导入DSL / 导出DSL）

（2）编排应用
  1. 填写提示词
  2. 添加上下文
  3. 添加文件上传
（3）发布应用

2）变量

Dify - 变量：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/variables

  • 变量（Variables）是 Dify 中用于 动态控制 AI 生成内容 的关键元素，允许用户通过输入参数灵活调整输出结果。Dify变量包括：系统变量、环境变量和会话变量。
（1）系统变量
  • 系统变量指的是在 Chatflow / Workflow 应用内预设的系统级参数，可以被其它节点全局读取。系统级变量均以 sys 开头。
（2）环境变量

  • 环境变量用于保护工作流内所涉及的敏感信息，例如运行工作流时所涉及的 API 密钥、数据库密码等。它们被存储在工作流程中，而不是代码中，以便在不同环境中共享。

  • 支持以下三种数据类型：

  1. String 字符串

  2. Number 数字

  3. Secret 密钥

（3）会话变量

  • 会话变量允许应用开发者在同一个 Chatflow 会话内，指定需要被临时存储的特定信息，并确保在当前工作流内的多轮对话内都能够引用该信息，如上下文、上传至对话框的文件（即将上线）、 用户在对话过程中所输入的偏好信息等。

  • 会话变量支持以下八种数据类型：

  1. String 字符串

  2. Number 数值

  3. Object 对象

  4. Boolean 布尔值

  5. Array[string] 字符串数组

  6. Array[number] 数值数组

  7. Array[object] 对象数组

  8. Array[boolean] 布尔值数组

3）节点

Dify - 节点说明：https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/workflow/node/start

节点是工作流的关键构成，通过连接不同功能的节点，执行工作流的一系列操作。

3.接入大模型

1）模型供应商

  • 头像 - 设置

在这里插入图片描述

  • 模型供应商

在这里插入图片描述

2）接入深度求索

  • 安装：深度求索

在这里插入图片描述

  • 安装后，回到顶部，点击【设置】按钮

在这里插入图片描述

  1. 登录深度求索开发平台：https://platform.deepseek.com/
  2. 登录后，需要 充值 和 创建API key
  3. 输入：凭据名称、API Key、API地址

在这里插入图片描述

3）接入Ollama

（1）安装 Ollama 并运行大模型

  • 具体操作参考1：《windows11安装Ollama》
  • 具体操作参考2：《openEuler2403安装Ollama》
  • 已运行：qwen3:8b 【生成模型】 和 qwen3-embedding:8b 【嵌入模型】

（2）安装：Ollama

在这里插入图片描述

  • 安装后，回到顶部，点击【添加模型】按钮

在这里插入图片描述

  1. 输入：模型名称（ollama list 查询运行的模型名称）
  2. 选择：模型类型（生成模型选择【LLM】，嵌入模型选择【Text Embedding】）
  3. 输入：凭据名称、基础URL
  4. 选择：是否支持函数调用，点击【是】

在这里插入图片描述

4）默认模型设置

  • 模型供应商 - 系统模型设置

在这里插入图片描述

4.插件

1）查看插件

  • 头部菜单右上角 - 插件

在这里插入图片描述

2）安装Stability插件（可选）

Stability提供了一套专注于生成式媒体的AI工具与模型组合。该套件能够通过文本提示或其他输入形式，生成图像、音频和视频内容，其包含的多样化生成模型可适配不同艺术风格与媒体类型。

  • 插件 - 探索 Marketplace - Stability：点击【安装】按钮

在这里插入图片描述

  • 注册 stability.ai 账号，获取 API Key：https://platform.stability.ai/account/keys

在这里插入图片描述

  • 插件 - Stability：点击【API Key 授权配置】

在这里插入图片描述

5.聊天助手

1）创建应用

  • 示例：智能Java面试官

  • 工作室 - 全部 - 创建空白应用

在这里插入图片描述

  • 新手适用 - 聊天助手 - 应用名称&图标

在这里插入图片描述

2）编排和发布应用

  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词
  3. 【发布】 - 【运行】

在这里插入图片描述

3）测试效果

在这里插入图片描述

6.应用功能

  • 以聊天助手为例，打开编排界面，点击【管理】按钮

在这里插入图片描述

  • 应用功能

在这里插入图片描述

  1. 对话开场白 ：可自定义 AI 的初始问候语，引导用户进入流畅的对话体验；
  2. 下一步问题建议：在对话过程中智能推荐相关提问，帮助用户深入探索话题；
  3. 引用和归属：自动标注 AI 生成内容的来源（如引用外部数据或知识库），确保信息透明；
  4. 内容审查：内置审核机制，过滤敏感或不恰当内容，保障对话安全合规；
  5. 标注回复：支持对 AI 的回复进行分类标记（如“创意类”“事实类”），便于后续优化和检索。

7.Agent

1）创建应用

  • 示例：App图标生成器

  • 工作室 - 全部 - 创建空白应用

在这里插入图片描述

  • 新手适用 - Agent - 应用名称&图标
  • 点击【创建】按钮

在这里插入图片描述

2）编排和发布应用

  • 参考本文第 4 章，安装 Stability 插件
  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词
  3. 选择：添加 Stability 插件
  4. 【发布】 - 【运行】

在这里插入图片描述

3）测试效果

在这里插入图片描述

8.文本生成应用

1）创建应用

  • 示例：歌词生成器

  • 工作室 - 全部 - 创建空白应用

在这里插入图片描述

  • 新手适用 - 文本生成应用 - 应用名称&图标
  • 点击【创建】按钮

在这里插入图片描述

2）编排和发布应用

  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词（包含变量）
  3. 输入：变量
  4. 【发布】 - 【运行】

在这里插入图片描述

3）测试效果

在这里插入图片描述

9.对话流(Chatflow)

1）创建应用

  • 示例：智能助手

  • 工作室 - 全部 - 创建空白应用

在这里插入图片描述

  • Chatflow - 应用名称&图标
  • 点击【创建】按钮

在这里插入图片描述

2）编排和发布应用

（1）开始节点
  • 开始节点支持文件上传
  1. 点击【开始】节点
  2. 右侧，点击【加号】按钮，添加变量

在这里插入图片描述

（2）添加节点
  • 点击【加号】，添加下一个节点

在这里插入图片描述

（3）问题分类节点

  1. 选择：大模型

  2. 输入：问题分类的描述

在这里插入图片描述

（3.1）条件分支节点
  • 问题分类器节点的【分类1】添加下一个节点【条件分支节点】
  1. 选择：【上传附件】变量
  2. 选择：判断条件（存在）

在这里插入图片描述

（3.1.1）文档提取器节点
  • 3.1 条件分支节点【IF】添加下一个节点【文档提取器节点】
  1. 选择：【上传附件】变量

在这里插入图片描述

（3.1.1.1）大模型节点
  • 3.1.1 文档提取器节点，添加下一个节点【大模型节点】
  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词（提示：输入【 { 】左尖括号时，会弹出变量选择窗口）

在这里插入图片描述

（3.1.1.1.1）直接回复节点
  • 3.1.1.1 大模型节点，添加下一个节点【直接回复节点】
  1. 输入：回复内容为大模型的输出内容（提示：输入【 { 】左尖括号时，会弹出变量选择窗口）

在这里插入图片描述

（3.1.2）直接回复节点
  • 3.1 条件分支节点的【ELSE】，添加下一个节点【直接回复节点】
  1. 输入：提示词

在这里插入图片描述

（3.2）大模型节点
  • 问题分类器节点的【分类2】添加下一个节点【大模型节点】
  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词（提示：输入【 { 】左尖括号时，会弹出变量选择窗口）

在这里插入图片描述

（3.2.1）直接回复节点
  • 3.2 大模型节点，添加下一个节点【直接回复节点】
  1. 输入：回复内容为大模型的输出内容（提示：输入【 { 】左尖括号时，会弹出变量选择窗口）

在这里插入图片描述

3）运行

  • 完整流程图

在这里插入图片描述

  • 【发布】 - 【运行】

在这里插入图片描述

4）测试效果

在这里插入图片描述

10.工作流(Workflow)

1）创建应用

  • 示例：中文转英文翻译器

  • 工作室 - 全部 - 创建空白应用

在这里插入图片描述

  • 工作流 - 应用名称&图标
  • 点击【创建】按钮

在这里插入图片描述

2）编排和发布应用

（1）开始节点
  • 开始节点支持文件上传
  1. 点击【开始】节点
  2. 右侧，点击【加号】按钮，添加变量
  3. 变量1（段落）：中文内容，需要翻译的内容
  4. 变量2（单文件）：可上传保存了专业词汇的文档，用于翻译参考

在这里插入图片描述

（2）条件分支节点
  • 开始节点，添加下一个节点【条件分支节点】
  1. 选择：【专业词汇文档】变量
  2. 选择：判断条件（存在）

在这里插入图片描述

（2.1）文档提取器节点
  • **2 条件分支节点 **的【IF】添加下一个节点【文档提取器节点】
  1. 选择：【专业词汇文档】变量

在这里插入图片描述

（2.1.1）大模型节点
  • 2.1 文档提取器节点，添加下一个节点【大模型节点】
  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词（提示：输入【 { 】左尖括号时，会弹出变量选择窗口）

在这里插入图片描述

（2.1.1.1）结束节点
  • 2.1.1 大模型节点，添加下一个节点【结束节点】
  1. 点击【加号】按钮，添加变量
  2. 选择：大模型输出文本变量

在这里插入图片描述

（2.2）大模型节点
  • 2 条件分支节点 的【ELSE】添加下一个节点【大模型节点】
  1. 选择：大模型
  2. 输入：提示词（提示：输入【 { 】左尖括号时，会弹出变量选择窗口）

在这里插入图片描述

（2.2.1）结束节点
  • 2.2 大模型节点，添加下一个节点【结束节点】
  1. 点击【加号】按钮，添加变量
  2. 选择：大模型输出文本变量

在这里插入图片描述

3）运行

  • 完整流程图

在这里插入图片描述

  • 【发布】 - 【运行】

在这里插入图片描述

4）测试效果

  • 专业词汇文档内容：
人工智能=Artificial Intelligence  
医学影像=Medical Imaging  
深度学习算法=Deep Learning Algorithm  
自然语言处理=Natural Language Processing  
病历摘要=Medical Record Summary  
数据隐私=Data Privacy  
个人信息保护法=Personal Information Protection Law
  • 翻译内容：
人工智能在医疗领域的应用日益广泛。例如，通过深度学习算法分析医学影像，可辅助医生快速识别肿瘤。此外，自然语言处理技术能自动生成患者病历摘要，大幅提升工作效率。但需注意数据隐私保护问题，需符合《个人信息保护法》相关规定。
  • 测试效果

在这里插入图片描述

11.知识库

1）创建知识库

  • 知识库 - 创建知识库

在这里插入图片描述

2）选择数据源

  1. 选择：导入已有文本

  2. 选择：需要导入的 pdf 文档（每个文件不能超过 15 MB）

  3. 点击：【下一步】按钮

在这里插入图片描述

3）文本分段与清洗

  1. 分段设置：使用默认

  2. 索引方式：使用默认

  3. 点击：【保存并处理】按钮

在这里插入图片描述

  • 索引方式 - 补充：如果有 嵌入模型，可选择【高质量】

在这里插入图片描述

4）处理并完成

  • 等待嵌入完成
  • 点击【前往文档】按钮

在这里插入图片描述

  • 查看文档状态

在这里插入图片描述

5）创建技术文档助手

  • 参考本文 5.聊天助手 章节，创建：技术文档助手应用

  • 创建空白应用

在这里插入图片描述

  1. 选择：大模型

  2. 输入：提示词

  3. 选择：知识库

  4. 【发布】-【运行】

在这里插入图片描述

  • 测试效果

在这里插入图片描述

12.其它

1）创建API密钥

  • 应用编排页面 - 访问API：点击【API 密钥】按钮

在这里插入图片描述

http://www.dtcms.com/a/407544.html

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