Dify 平台使用指南

Dify.ai 是目前最火的开源 LLM 应用开发平台。它结合了 BaaS (Backend as a Service) 和 LLMOps 的理念，让开发者（甚至非技术人员）能快速搭建出生产级的 AI 应用。

1. Dify 简介

不同于 Coze 等 C 端平台，Dify 更偏向于 企业级/开发者 场景。

开源/私有化部署：你可以将 Dify 部署在公司内网，数据绝对安全。
兼容性：支持 OpenAI, Claude, DeepSeek, LocalAI (Ollama) 等所有主流模型。
API First：在 Dify 上做好的 Bot，会自动生成 API 接口，你可以直接把它集成到你自己的网站、App 或飞书中。

2. 核心应用类型

Dify 将应用分为四类：

聊天助手 (Chatbot)：像 ChatGPT 一样的一问一答机器人。支持记忆、RAG。
文本生成 (Text Generator)：无需上下文，一次性生成任务。如：文章写手、翻译器。
Agent (智能体)：具有推理能力，能自主调用工具完成任务。
工作流 (Workflow)：最强大的模式，通过可视化节点编排复杂的业务逻辑。

3. 知识库 (RAG) 搭建流程

这是 Dify 最常用的功能：搭建企业知识库问答。

步骤 1：创建数据集

进入 "Knowledge" (知识库) 页面 -> "Create Knowledge"。
上传文件：支持 PDF, TXT, Markdown, Notion, 网页爬虫等。
分段设置 (Chunking)：
- 自动分段：系统自动按字符数切分。
- 自定义：设置 Chunk Size (如 500 tokens) 和 Overlap (重叠部分)。

步骤 2：清洗与索引

Dify 会自动调用 Embedding 模型（如 text-embedding-3-small 或 bge-m3）将文本向量化并存入向量数据库（内置 Weaviate/Qdrant）。

步骤 3：关联应用

回到 Studio，创建一个 Chatbot。
在 "Context" (上下文) 区域，点击 Add，选择刚才创建的知识库。
引用设置: 开启 "Citations"，这样回答时会标注引用来源。

4. Workflow (工作流) 编排

对于复杂逻辑，使用 Workflow。

节点类型：

Start: 接收用户输入变量。
LLM: 调用大模型生成文本。
Knowledge Retrieval: 检索知识库。
Code: 运行 Python/JavaScript 代码（适合数据处理、数学计算）。
HTTP Request: 调用外部 API（这是连接业务系统的关键）。
If/Else: 条件判断分支。

示例场景：根据用户问题，先判断是否违规，如果不违规，去知识库查资料，如果查不到，再用 Google 搜索，最后整理回答。

5. 部署与 API

应用调试完成后：

WebApp: Dify 提供一个开箱即用的 Web 界面，你可以直接把链接分享给同事使用。
API: 点击右上角 "API Access"。Dify 会提供 Base URL 和 API Key。
- POST /chat-messages: 发送消息接口。
- POST /completion-messages: 文本生成接口。

curl -X POST 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages' \
--header 'Authorization: Bearer {api_key}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "query": "你好",
    "response_mode": "blocking",
    "conversation_id": "",
    "user": "abc-123"
}'

最后更新：2025-12