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Dify 使用说明 ​

目录 ​

简介 ​

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台（Apache 2.0），提供可视化编排、RAG、Agent、模型管理等能力，用于快速构建 AI 应用。可自托管，也可使用云端服务。

核心概念 ​

概念说明
应用 (App)一个可运行的 AI 应用，分聊天助手、文本生成、Agent、工作流等类型
知识库 (Knowledge)上传文档构建 RAG 检索库
模型 (Model)接入 OpenAI、Anthropic、本地模型等
工具 (Tool)外部 API、函数调用能力

部署 ​

Docker Compose 自托管 ​

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

# 进入 docker 目录
cd docker

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 启动（首次会自动拉取镜像）
docker compose up -d

# 查看状态
docker compose ps

访问 http://localhost（默认 80 端口），首次登录设置管理员账号。

Dify Cloud ​

访问 cloud.dify.ai 注册即可使用，免运维。

快速上手 ​

  1. 配置模型：Settings → Model Provider，填入 API Key（如 OpenAI、Anthropic，或本地 Ollama）
  2. 创建应用：点击"创建应用"，选择类型（聊天助手 / Agent / 工作流）
  3. 编排：拖拽节点搭建流程
  4. 调试预览：右侧面板实时测试
  5. 发布：发布后生成 API 或嵌入网页

核心功能 ​

Workflow 工作流 ​

可视化拖拽编排，节点类型包括：

节点用途
开始定义输入变量
LLM调用大模型生成
知识检索RAG 检索
条件分支IF/ELSE 逻辑
代码执行 Python/JS 代码
HTTP 请求调用外部 API
变量聚合合并/处理变量
结束定义输出

Agent 智能体 ​

Agent 应用类型支持 LLM 自主选择工具、规划执行步骤，可配置：

  • 工具（搜索、API、代码执行）
  • 知识库
  • 系统提示词
  • 迭代次数上限

RAG 知识库 ​

bash
# 创建知识库流程
1. 创建知识库，选择索引方式（高质量/经济）
2. 上传文档（PDF、Word、Markdown、网页等）
3. 自动分段、向量化
4. 在应用/工作流中通过"知识检索"节点引用

支持多种分段模式（自动、自定义分隔符、Q&A 分段）和检索方式（向量检索、全文检索、混合检索）。

API 集成 ​

发布应用后可获取 API Key，通过 HTTP 调用：

bash
# 聊天接口
curl -X POST http://localhost/v1/chat-messages \
  -H "Authorization: Bearer app-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "inputs": {},
    "query": "你好",
    "response_mode": "blocking",
    "conversation_id": "",
    "user": "user-1"
  }'

Dify 提供 RESTful API 和 SDK，可集成到现有系统。

最佳实践 ​

  1. 模型选择：复杂任务用强模型（Claude/GPT），简单任务用小模型降本
  2. 知识库质量：文档分段质量直接影响检索效果，建议人工校对关键文档
  3. 工作流拆分：复杂流程拆成多个子工作流，便于维护
  4. 监控：通过"日志与标注"观察调用质量，持续优化提示词
  5. 权限：团队成员分级授权，敏感模型 Key 不暴露

参考资源 ​