Dify AI应用开发平台
Dify是开源的LLM应用开发平台，支持快速构建AI应用、工作流和Agent。
核心概念
应用类型
- Chat App - 对话型应用，支持会话持久化，适合聊天机器人、客服AI
- Workflow App - 工作流应用，无状态执行，适合翻译、写作、摘要
- Agent - 智能体应用，支持工具调用和自主规划
- Completion App - 文本补全应用，单次请求响应
核心组件
- Studio - 应用构建工作台
- Knowledge Base - 知识库，支持RAG检索增强
- Model Providers - 模型提供商配置
- Tools - 工具集成
工作流节点
输入输出
- User Input - 用户输入，定义输入变量
- Output - 输出结果
逻辑控制
- IF/ELSE - 条件分支
- Iteration - 迭代循环
- Parallel - 并行执行
数据处理
- Parameter Extractor - 参数提取，用LLM从自然语言提取结构化数据
- List Operator - 列表操作，过滤和转换数组
- Variable Aggregator - 变量聚合
- Template - 模板渲染
LLM节点
- LLM - 大语言模型调用
- Question Classifier - 问题分类
- Knowledge Retrieval - 知识检索
工具节点
- HTTP Request - HTTP请求
- Code - 代码执行(Python/JavaScript)
- Tool - 工具调用
快速开始
部署Dify (Docker)
# 克隆最新版本
git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git
# 启动
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
访问 http://localhost/install 初始化管理员账户。
系统要求
- CPU >= 2 Core
- RAM >= 4 GiB
- Docker 19.03+
- Docker Compose 1.28+
API调用
认证
所有API请求需要在Header中携带API Key:
Authorization: Bearer {api_key}
执行工作流
POST /v1/workflows/run
Content-Type: application/json
{
"inputs": {
"query": "翻译这段文字..."
},
"response_mode": "blocking", # 或 "streaming"
"user": "user-123"
}
发送聊天消息
POST /v1/chat-messages
Content-Type: application/json
{
"query": "你好",
"response_mode": "streaming",
"user": "user-123",
"conversation_id": "" # 首次为空，后续传入返回的conversation_id
}
响应模式
- blocking - 同步等待完整响应
- streaming - SSE流式响应
知识库
创建知识库
- Studio → Knowledge → Create Knowledge
- 上传文档 (支持txt, markdown, pdf, docx, html等)
- 选择索引模式:
- High Quality - 高质量索引，需要Embedding模型
- Economy - 经济模式，关键词检索
检索设置
- Vector Search - 向量检索
- Full Text Search - 全文检索
- Hybrid Search - 混合检索
在应用中使用
工作流中添加 Knowledge Retrieval 节点，选择知识库。