Dify 低代码平台入门与实战指南一、Dify 概述1.1 什么是 DifyDify一款开源的 LLM 应用开发平台提供可视化编排、知识库管理、API 发布等功能帮助开发者快速构建 AI 应用。核心价值低代码开发可视化拖拽无需编写复杂代码全流程管理从 Prompt 设计到 API 发布一站式完成团队协作支持多用户协作和版本管理灵活部署支持云服务和本地部署1.2 Dify 架构┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Dify 架构 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Web UI │ │ API Server │ │ Worker │ │ │ │ (前端界面) │ │ (API服务) │ │ (任务队列) │ │ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 核心服务层 │ │ │ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │ │ │ │ Prompt │ │ RAG │ │ Agent │ │ Tool │ │ │ │ │ │ Engine │ │ Engine │ │ Engine │ │ Engine │ │ │ │ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ ↓ ↓ ↓ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ PostgreSQL │ │ Redis │ │ Vector DB │ │ │ │ (元数据) │ │ (缓存) │ │ (向量数据) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘1.3 Dify 版本对比版本特点适用场景Dify Cloud托管服务开箱即用快速原型、小型项目Dify Self-hosted本地部署数据可控企业级应用、隐私敏感场景Dify Pro高级功能支持 SSO大型团队、企业应用二、安装部署2.1 系统要求组件最低配置推荐配置CPU4核8核以上内存8GB16GB以上存储50GB100GB以上网络稳定网络公网可访问2.2 Docker 部署推荐步骤 1安装 Docker 和 Docker Compose# Ubuntu/Debiansudoaptupdatesudoaptinstalldocker.io docker-compose-plugin# CentOS/RHELsudoyuminstalldockerdocker-compose-plugin# 启动 Dockersudosystemctl startdockersudosystemctlenabledocker步骤 2下载 Dify 配置mkdir-p/opt/difycd/opt/difycurl-fsSLhttps://github.com/langgenius/dify/releases/latest/download/docker-compose.yml-odocker-compose.yml步骤 3启动 Dify# 后台启动dockercompose up-d# 查看日志dockercompose logs-f步骤 4访问 Dify打开浏览器访问http://localhost:8080首次登录需要创建管理员账户。2.3 环境变量配置关键配置项# docker-compose.ymlservices:api:environment:-SECRET_KEYyour-secret-key-OPENAI_API_KEYyour-openai-key-QWEN_API_KEYyour-qwen-key-REDIS_URLredis://redis:6379-POSTGRES_HOSTpostgres-POSTGRES_PORT5432-POSTGRES_USERdify-POSTGRES_PASSWORDdify-POSTGRES_DBdify2.4 验证部署# 检查容器状态dockercomposeps# 测试 APIcurlhttp://localhost:8080/api/health三、核心概念3.1 应用类型类型说明适用场景对话应用交互式对话界面聊天机器人、客服助手API 应用通过 API 调用集成到现有系统工作流可视化流程编排复杂业务流程3.2 核心组件组件说明功能Prompt提示词模板定义模型输入格式知识库文档管理系统上传和管理知识文档工具外部服务调用扩展应用能力变量动态参数实现个性化配置测试集验证数据集评估应用效果3.3 应用生命周期创建应用 → 设计 Prompt → 配置知识库 → 测试验证 → 发布上线 → 监控优化四、创建第一个应用4.1 步骤 1创建对话应用登录 Dify 后台点击「新建应用」→「对话应用」输入应用名称和描述选择模型如 GPT-4o、Claude 3.54.2 步骤 2设计 Prompt# 系统提示词system_prompt:|你是一位专业的客服助手负责回答用户关于产品的问题。回答规则 1. 友好礼貌 2. 使用简洁明了的语言 3. 如果不确定答案请说明并建议用户联系人工客服 4. 避免使用技术术语# 用户提示词模板user_prompt:|用户问题{{user_input}}请根据以下知识回答{{knowledge}}4.3 步骤 3配置知识库上传文档进入「知识库」页面点击「新建知识库」上传文档支持 PDF、Word、Markdown 等等待文档处理完成配置检索retrieval:enabled:truetop_k:3score_threshold:0.7rerank:enabled:truemodel:bge-reranker4.4 步骤 4测试应用测试用例问题预期回答“产品价格是多少”回答具体价格范围“如何退换货”说明退换货流程“客服电话是多少”提供客服联系方式测试方法在预览界面输入问题检查回答质量记录测试结果4.5 步骤 5发布应用发布为 API点击「发布」按钮选择发布版本获取 API Key测试 API 调用API 调用示例curl-XPOST https://api.dify.ai/v1/chat/completions\-HAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ inputs: {}, query: 产品价格是多少, response_mode: streaming }五、Prompt 工程最佳实践5.1 提示词结构system_prompt:|【角色定义】 你是一位专业的数据分析师。【任务描述】 分析用户提供的数据并生成可视化报告。 【背景信息】 用户可能提供销售数据、用户行为数据等。 【输出要求】 1. 输出 JSON 格式 2. 包含数据分析结果和可视化建议 3. 使用中文输出 【约束条件】 1. 只分析提供的数据 2. 如果数据不足请提示用户补充user_prompt:|用户数据{{data}}请分析以上数据并生成报告。5.2 变量使用内置变量变量说明示例{{user_input}}用户输入用户的问题{{knowledge}}知识库内容检索到的知识{{conversation}}对话历史之前的对话记录{{file_content}}上传文件内容文件解析结果自定义变量variables:-name:company_nametype:stringdefault:我的公司description:公司名称-name:industrytype:selectoptions:[科技,金融,教育]default:科技5.3 结构化输出JSON 格式约束system_prompt:|请输出 JSON 格式不要包含其他内容。格式要求{analysis:分析结果,recommendations:[建议1,建议2],confidence:0.9}代码示例importjsondefparse_response(response):try:returnjson.loads(response)exceptjson.JSONDecodeError:# 提取 JSON 部分startresponse.find({)endresponse.rfind(})1returnjson.loads(response[start:end])六、知识库管理6.1 文档类型支持类型扩展名说明文本.txt, .md纯文本文件文档.docx, .pdf办公文档表格.xlsx, .csv电子表格网页URL网页链接图片.jpg, .png支持 OCR6.2 文档处理流程上传文档 → 解析提取 → 文本分段 → Embedding → 存入向量库6.3 分段策略策略说明参数配置固定长度按固定字符数分段chunk_size: 500语义分段按语义边界分段使用语义模型段落分段按段落分隔符分段按换行符分割配置示例chunking:strategy:semanticchunk_size:500chunk_overlap:50max_chunk_length:10006.4 检索优化RAG 流程用户查询 → Embedding → 向量检索 → 结果重排序 → 构建 Prompt → 生成回答优化技巧增加 top_k返回更多候选结果设置阈值过滤低相关度结果使用重排序提升检索精度混合检索结合关键词和语义检索七、工作流编排7.1 工作流概念工作流将多个节点按顺序连接实现复杂的业务逻辑。节点类型类型说明示例输入节点接收用户输入文本输入、文件上传LLM 节点调用大模型GPT、Claude工具节点调用外部工具数据库查询、API 调用条件节点分支判断if-else 逻辑循环节点重复执行for/while 循环输出节点返回结果文本输出、文件下载7.2 创建工作流步骤 1新建工作流点击「新建应用」→「工作流」输入名称和描述步骤 2设计流程输入 → 意图识别 → [条件判断] ├── 知识问答 → RAG检索 → LLM回答 → 输出 ├── 数据查询 → SQL生成 → 数据库执行 → 结果格式化 → 输出 └── 文件处理 → 文件解析 → LLM分析 → 报告生成 → 输出步骤 3配置节点# LLM 节点配置llm_node:model:gpt-4otemperature:0.7system_prompt:|你是一位专业的数据分析助手。user_prompt:|请分析以下数据{{data}}请输出 JSON 格式的分析结果。# 工具节点配置tool_node:type:databaseconnection:postgresquery:SELECT * FROM sales WHERE date {{start_date}}7.3 工作流示例场景客户服务机器人用户输入 → 意图识别 → [条件判断] ├── 产品咨询 → RAG检索知识库 → LLM生成回答 → 输出 ├── 订单查询 → 调用订单API → 格式化结果 → 输出 └── 投诉处理 → 记录投诉 → 分配工单 → 回复用户 → 输出八、API 开发8.1 API 类型类型说明端点聊天 API对话交互/v1/chat/completions完成 API文本生成/v1/completions知识库 API知识检索/v1/knowledge_base工作流 API工作流触发/v1/workflow/run8.2 认证方式方式说明适用场景API Key通过请求头传递服务器端调用Session Token会话级令牌客户端调用OAuth 2.0标准认证协议企业级集成8.3 调用示例Python 示例importrequests API_KEYyour-api-keyBASE_URLhttps://api.dify.ai/v1defchat_with_bot(message):headers{Authorization:fBearer{API_KEY},Content-Type:application/json}data{inputs:{},query:message,response_mode:streaming,user:user-123}responserequests.post(f{BASE_URL}/chat/completions,headersheaders,jsondata,streamTrue)forchunkinresponse.iter_content(chunk_size1024):ifchunk:print(chunk.decode(utf-8),end)# 使用示例chat_with_bot(你好请问产品价格是多少)JavaScript 示例constAPI_KEYyour-api-key;constBASE_URLhttps://api.dify.ai/v1;asyncfunctionchat(message){constresponseawaitfetch(${BASE_URL}/chat/completions,{method:POST,headers:{Authorization:Bearer${API_KEY},Content-Type:application/json},body:JSON.stringify({inputs:{},query:message,response_mode:streaming,user:user-123})});constreaderresponse.body.getReader();while(true){const{done,value}awaitreader.read();if(done)break;console.log(newTextDecoder().decode(value));}}// 使用示例chat(你好请问产品价格是多少);九、团队协作9.1 角色权限角色权限说明管理员全部权限管理平台配置开发者应用开发创建和编辑应用测试员测试验证测试应用功能访客查看权限查看应用信息9.2 版本管理功能特性版本控制保存和管理应用版本回滚功能恢复到历史版本分支管理支持并行开发操作流程创建版本 → 开发修改 → 测试验证 → 发布上线9.3 协作模式模式说明适用场景单人开发个人独立开发小型项目团队协作多人共同开发中型项目企业协作跨部门协作大型项目十、性能优化10.1 模型选择策略场景推荐模型理由快速响应GPT-3.5 / Qwen 2.5-7B响应速度快成本低高质量生成GPT-4o / Claude 3.5生成质量高中文场景Qwen 2.5 / Claude 3.5中文理解好隐私敏感本地模型Ollama数据不出本地10.2 缓存优化策略对话缓存缓存重复查询知识库缓存缓存检索结果模型缓存缓存频繁调用的模型配置示例cache:enabled:truettl:3600# 缓存时间秒max_size:10000# 最大缓存数10.3 异步处理适用场景长时间运行的任务批量处理任务需要后台执行的操作代码示例defasync_process(task_id):# 异步处理任务resultrun_long_task(task_id)# 通知结果notify_user(task_id,result)十一、监控与调试11.1 监控指标指标说明目标值响应时间API 响应耗时 2秒成功率请求成功比例 99%Token 使用模型 Token 消耗合理控制错误率错误请求比例 1%11.2 日志系统日志类型类型说明用途访问日志请求记录流量分析错误日志错误信息故障排查性能日志性能数据性能优化查看日志# 查看 API 日志dockercompose logs api# 查看 Worker 日志dockercompose logs worker11.3 调试技巧方法启用调试模式查看详细执行过程使用测试集验证应用效果查看中间结果检查每一步输出对比不同模型选择最优模型十二、实战构建企业知识库助手12.1 需求分析场景企业内部知识库助手帮助员工快速查找公司政策、流程文档等。功能需求支持文档上传和管理智能问答功能多轮对话支持权限控制12.2 架构设计┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 企业知识库助手 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 用户端 │ │ ┌──────────┐ │ │ │ Web UI │ ←─── 对话界面 │ │ └────┬─────┘ │ │ │ │ │ ↓ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Dify 平台 │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ │ │ Prompt │ │ Knowledge│ │ Tools │ │ │ │ │ │ Engine │ │ Base │ │ Engine │ │ │ │ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─────────────┼─────────────┘ │ │ │ │ ↓ │ │ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ │ │ LLM Model │ │ │ │ │ │ (GPT-4o) │ │ │ │ │ └────────────────┘ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘12.3 实现步骤步骤 1创建知识库# 通过 API 创建知识库curl-XPOST https://api.dify.ai/v1/knowledge_base\-HAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ name: 企业知识库, description: 公司政策、流程文档, provider: pgvector }步骤 2上传文档# 上传文档到知识库curl-XPOST https://api.dify.ai/v1/knowledge_base/{kb_id}/documents\-HAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\-Ffilecompany_policy.pdf\-Ffile_namecompany_policy.pdf步骤 3配置应用system_prompt:|你是一位专业的企业知识库助手。回答规则 1. 基于知识库内容回答 2. 使用正式的语言 3. 提供引用来源 4. 如果找不到答案请说明retrieval:enabled:truetop_k:5score_threshold:0.6步骤 4发布应用创建 API 密钥集成到企业内部系统配置权限控制12.4 测试验证测试用例问题预期结果“年假政策是什么”返回年假天数和申请流程“报销流程是怎样的”说明报销步骤和要求“公司地址在哪里”提供公司地址信息十三、总结核心要点Dify 定位低代码 LLM 应用开发平台部署方式Docker 一键部署支持云服务和本地部署核心功能Prompt 设计、知识库管理、工作流编排、API 发布优势可视化开发、团队协作、灵活部署学习路径安装部署 → 创建简单应用 → 学习 Prompt 工程 → 配置知识库 → 构建工作流 → 发布 API → 优化性能下一步建议安装 Dify 并创建第一个应用学习 Prompt 工程最佳实践尝试构建知识库问答系统探索工作流编排功能学习 API 集成和扩展
Dify低代码平台入门与实战指南
发布时间：2026/6/27 19:45:01
Dify 低代码平台入门与实战指南一、Dify 概述1.1 什么是 DifyDify一款开源的 LLM 应用开发平台提供可视化编排、知识库管理、API 发布等功能帮助开发者快速构建 AI 应用。核心价值低代码开发可视化拖拽无需编写复杂代码全流程管理从 Prompt 设计到 API 发布一站式完成团队协作支持多用户协作和版本管理灵活部署支持云服务和本地部署1.2 Dify 架构┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Dify 架构 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ Web UI │ │ API Server │ │ Worker │ │ │ │ (前端界面) │ │ (API服务) │ │ (任务队列) │ │ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────┼───────────────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ 核心服务层 │ │ │ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │ │ │ │ Prompt │ │ RAG │ │ Agent │ │ Tool │ │ │ │ │ │ Engine │ │ Engine │ │ Engine │ │ Engine │ │ │ │ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │ │ └──────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ ↓ ↓ ↓ │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ PostgreSQL │ │ Redis │ │ Vector DB │ │ │ │ (元数据) │ │ (缓存) │ │ (向量数据) │ │ │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘1.3 Dify 版本对比版本特点适用场景Dify Cloud托管服务开箱即用快速原型、小型项目Dify Self-hosted本地部署数据可控企业级应用、隐私敏感场景Dify Pro高级功能支持 SSO大型团队、企业应用二、安装部署2.1 系统要求组件最低配置推荐配置CPU4核8核以上内存8GB16GB以上存储50GB100GB以上网络稳定网络公网可访问2.2 Docker 部署推荐步骤 1安装 Docker 和 Docker Compose# Ubuntu/Debiansudoaptupdatesudoaptinstalldocker.io docker-compose-plugin# CentOS/RHELsudoyuminstalldockerdocker-compose-plugin# 启动 Dockersudosystemctl startdockersudosystemctlenabledocker步骤 2下载 Dify 配置mkdir-p/opt/difycd/opt/difycurl-fsSLhttps://github.com/langgenius/dify/releases/latest/download/docker-compose.yml-odocker-compose.yml步骤 3启动 Dify# 后台启动dockercompose up-d# 查看日志dockercompose logs-f步骤 4访问 Dify打开浏览器访问http://localhost:8080首次登录需要创建管理员账户。2.3 环境变量配置关键配置项# docker-compose.ymlservices:api:environment:-SECRET_KEYyour-secret-key-OPENAI_API_KEYyour-openai-key-QWEN_API_KEYyour-qwen-key-REDIS_URLredis://redis:6379-POSTGRES_HOSTpostgres-POSTGRES_PORT5432-POSTGRES_USERdify-POSTGRES_PASSWORDdify-POSTGRES_DBdify2.4 验证部署# 检查容器状态dockercomposeps# 测试 APIcurlhttp://localhost:8080/api/health三、核心概念3.1 应用类型类型说明适用场景对话应用交互式对话界面聊天机器人、客服助手API 应用通过 API 调用集成到现有系统工作流可视化流程编排复杂业务流程3.2 核心组件组件说明功能Prompt提示词模板定义模型输入格式知识库文档管理系统上传和管理知识文档工具外部服务调用扩展应用能力变量动态参数实现个性化配置测试集验证数据集评估应用效果3.3 应用生命周期创建应用 → 设计 Prompt → 配置知识库 → 测试验证 → 发布上线 → 监控优化四、创建第一个应用4.1 步骤 1创建对话应用登录 Dify 后台点击「新建应用」→「对话应用」输入应用名称和描述选择模型如 GPT-4o、Claude 3.54.2 步骤 2设计 Prompt# 系统提示词system_prompt:|你是一位专业的客服助手负责回答用户关于产品的问题。回答规则 1. 友好礼貌 2. 使用简洁明了的语言 3. 如果不确定答案请说明并建议用户联系人工客服 4. 避免使用技术术语# 用户提示词模板user_prompt:|用户问题{{user_input}}请根据以下知识回答{{knowledge}}4.3 步骤 3配置知识库上传文档进入「知识库」页面点击「新建知识库」上传文档支持 PDF、Word、Markdown 等等待文档处理完成配置检索retrieval:enabled:truetop_k:3score_threshold:0.7rerank:enabled:truemodel:bge-reranker4.4 步骤 4测试应用测试用例问题预期回答“产品价格是多少”回答具体价格范围“如何退换货”说明退换货流程“客服电话是多少”提供客服联系方式测试方法在预览界面输入问题检查回答质量记录测试结果4.5 步骤 5发布应用发布为 API点击「发布」按钮选择发布版本获取 API Key测试 API 调用API 调用示例curl-XPOST https://api.dify.ai/v1/chat/completions\-HAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ inputs: {}, query: 产品价格是多少, response_mode: streaming }五、Prompt 工程最佳实践5.1 提示词结构system_prompt:|【角色定义】 你是一位专业的数据分析师。【任务描述】 分析用户提供的数据并生成可视化报告。 【背景信息】 用户可能提供销售数据、用户行为数据等。 【输出要求】 1. 输出 JSON 格式 2. 包含数据分析结果和可视化建议 3. 使用中文输出 【约束条件】 1. 只分析提供的数据 2. 如果数据不足请提示用户补充user_prompt:|用户数据{{data}}请分析以上数据并生成报告。5.2 变量使用内置变量变量说明示例{{user_input}}用户输入用户的问题{{knowledge}}知识库内容检索到的知识{{conversation}}对话历史之前的对话记录{{file_content}}上传文件内容文件解析结果自定义变量variables:-name:company_nametype:stringdefault:我的公司description:公司名称-name:industrytype:selectoptions:[科技,金融,教育]default:科技5.3 结构化输出JSON 格式约束system_prompt:|请输出 JSON 格式不要包含其他内容。格式要求{analysis:分析结果,recommendations:[建议1,建议2],confidence:0.9}代码示例importjsondefparse_response(response):try:returnjson.loads(response)exceptjson.JSONDecodeError:# 提取 JSON 部分startresponse.find({)endresponse.rfind(})1returnjson.loads(response[start:end])六、知识库管理6.1 文档类型支持类型扩展名说明文本.txt, .md纯文本文件文档.docx, .pdf办公文档表格.xlsx, .csv电子表格网页URL网页链接图片.jpg, .png支持 OCR6.2 文档处理流程上传文档 → 解析提取 → 文本分段 → Embedding → 存入向量库6.3 分段策略策略说明参数配置固定长度按固定字符数分段chunk_size: 500语义分段按语义边界分段使用语义模型段落分段按段落分隔符分段按换行符分割配置示例chunking:strategy:semanticchunk_size:500chunk_overlap:50max_chunk_length:10006.4 检索优化RAG 流程用户查询 → Embedding → 向量检索 → 结果重排序 → 构建 Prompt → 生成回答优化技巧增加 top_k返回更多候选结果设置阈值过滤低相关度结果使用重排序提升检索精度混合检索结合关键词和语义检索七、工作流编排7.1 工作流概念工作流将多个节点按顺序连接实现复杂的业务逻辑。节点类型类型说明示例输入节点接收用户输入文本输入、文件上传LLM 节点调用大模型GPT、Claude工具节点调用外部工具数据库查询、API 调用条件节点分支判断if-else 逻辑循环节点重复执行for/while 循环输出节点返回结果文本输出、文件下载7.2 创建工作流步骤 1新建工作流点击「新建应用」→「工作流」输入名称和描述步骤 2设计流程输入 → 意图识别 → [条件判断] ├── 知识问答 → RAG检索 → LLM回答 → 输出 ├── 数据查询 → SQL生成 → 数据库执行 → 结果格式化 → 输出 └── 文件处理 → 文件解析 → LLM分析 → 报告生成 → 输出步骤 3配置节点# LLM 节点配置llm_node:model:gpt-4otemperature:0.7system_prompt:|你是一位专业的数据分析助手。user_prompt:|请分析以下数据{{data}}请输出 JSON 格式的分析结果。# 工具节点配置tool_node:type:databaseconnection:postgresquery:SELECT * FROM sales WHERE date {{start_date}}7.3 工作流示例场景客户服务机器人用户输入 → 意图识别 → [条件判断] ├── 产品咨询 → RAG检索知识库 → LLM生成回答 → 输出 ├── 订单查询 → 调用订单API → 格式化结果 → 输出 └── 投诉处理 → 记录投诉 → 分配工单 → 回复用户 → 输出八、API 开发8.1 API 类型类型说明端点聊天 API对话交互/v1/chat/completions完成 API文本生成/v1/completions知识库 API知识检索/v1/knowledge_base工作流 API工作流触发/v1/workflow/run8.2 认证方式方式说明适用场景API Key通过请求头传递服务器端调用Session Token会话级令牌客户端调用OAuth 2.0标准认证协议企业级集成8.3 调用示例Python 示例importrequests API_KEYyour-api-keyBASE_URLhttps://api.dify.ai/v1defchat_with_bot(message):headers{Authorization:fBearer{API_KEY},Content-Type:application/json}data{inputs:{},query:message,response_mode:streaming,user:user-123}responserequests.post(f{BASE_URL}/chat/completions,headersheaders,jsondata,streamTrue)forchunkinresponse.iter_content(chunk_size1024):ifchunk:print(chunk.decode(utf-8),end)# 使用示例chat_with_bot(你好请问产品价格是多少)JavaScript 示例constAPI_KEYyour-api-key;constBASE_URLhttps://api.dify.ai/v1;asyncfunctionchat(message){constresponseawaitfetch(${BASE_URL}/chat/completions,{method:POST,headers:{Authorization:Bearer${API_KEY},Content-Type:application/json},body:JSON.stringify({inputs:{},query:message,response_mode:streaming,user:user-123})});constreaderresponse.body.getReader();while(true){const{done,value}awaitreader.read();if(done)break;console.log(newTextDecoder().decode(value));}}// 使用示例chat(你好请问产品价格是多少);九、团队协作9.1 角色权限角色权限说明管理员全部权限管理平台配置开发者应用开发创建和编辑应用测试员测试验证测试应用功能访客查看权限查看应用信息9.2 版本管理功能特性版本控制保存和管理应用版本回滚功能恢复到历史版本分支管理支持并行开发操作流程创建版本 → 开发修改 → 测试验证 → 发布上线9.3 协作模式模式说明适用场景单人开发个人独立开发小型项目团队协作多人共同开发中型项目企业协作跨部门协作大型项目十、性能优化10.1 模型选择策略场景推荐模型理由快速响应GPT-3.5 / Qwen 2.5-7B响应速度快成本低高质量生成GPT-4o / Claude 3.5生成质量高中文场景Qwen 2.5 / Claude 3.5中文理解好隐私敏感本地模型Ollama数据不出本地10.2 缓存优化策略对话缓存缓存重复查询知识库缓存缓存检索结果模型缓存缓存频繁调用的模型配置示例cache:enabled:truettl:3600# 缓存时间秒max_size:10000# 最大缓存数10.3 异步处理适用场景长时间运行的任务批量处理任务需要后台执行的操作代码示例defasync_process(task_id):# 异步处理任务resultrun_long_task(task_id)# 通知结果notify_user(task_id,result)十一、监控与调试11.1 监控指标指标说明目标值响应时间API 响应耗时 2秒成功率请求成功比例 99%Token 使用模型 Token 消耗合理控制错误率错误请求比例 1%11.2 日志系统日志类型类型说明用途访问日志请求记录流量分析错误日志错误信息故障排查性能日志性能数据性能优化查看日志# 查看 API 日志dockercompose logs api# 查看 Worker 日志dockercompose logs worker11.3 调试技巧方法启用调试模式查看详细执行过程使用测试集验证应用效果查看中间结果检查每一步输出对比不同模型选择最优模型十二、实战构建企业知识库助手12.1 需求分析场景企业内部知识库助手帮助员工快速查找公司政策、流程文档等。功能需求支持文档上传和管理智能问答功能多轮对话支持权限控制12.2 架构设计┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 企业知识库助手 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 用户端 │ │ ┌──────────┐ │ │ │ Web UI │ ←─── 对话界面 │ │ └────┬─────┘ │ │ │ │ │ ↓ │ │ ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Dify 平台 │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ │ │ Prompt │ │ Knowledge│ │ Tools │ │ │ │ │ │ Engine │ │ Base │ │ Engine │ │ │ │ │ └────┬─────┘ └────┬─────┘ └────┬─────┘ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ └─────────────┼─────────────┘ │ │ │ │ ↓ │ │ │ │ ┌────────────────┐ │ │ │ │ │ LLM Model │ │ │ │ │ │ (GPT-4o) │ │ │ │ │ └────────────────┘ │ │ │ └────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘12.3 实现步骤步骤 1创建知识库# 通过 API 创建知识库curl-XPOST https://api.dify.ai/v1/knowledge_base\-HAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\-HContent-Type: application/json\-d{ name: 企业知识库, description: 公司政策、流程文档, provider: pgvector }步骤 2上传文档# 上传文档到知识库curl-XPOST https://api.dify.ai/v1/knowledge_base/{kb_id}/documents\-HAuthorization: Bearer YOUR_API_KEY\-Ffilecompany_policy.pdf\-Ffile_namecompany_policy.pdf步骤 3配置应用system_prompt:|你是一位专业的企业知识库助手。回答规则 1. 基于知识库内容回答 2. 使用正式的语言 3. 提供引用来源 4. 如果找不到答案请说明retrieval:enabled:truetop_k:5score_threshold:0.6步骤 4发布应用创建 API 密钥集成到企业内部系统配置权限控制12.4 测试验证测试用例问题预期结果“年假政策是什么”返回年假天数和申请流程“报销流程是怎样的”说明报销步骤和要求“公司地址在哪里”提供公司地址信息十三、总结核心要点Dify 定位低代码 LLM 应用开发平台部署方式Docker 一键部署支持云服务和本地部署核心功能Prompt 设计、知识库管理、工作流编排、API 发布优势可视化开发、团队协作、灵活部署学习路径安装部署 → 创建简单应用 → 学习 Prompt 工程 → 配置知识库 → 构建工作流 → 发布 API → 优化性能下一步建议安装 Dify 并创建第一个应用学习 Prompt 工程最佳实践尝试构建知识库问答系统探索工作流编排功能学习 API 集成和扩展
