dify

Dify 应用用户隔离与会话管理技术方案背景：本项目采用 Dify 作为 LLM 能力后端（BaaS），前端通过调用 API 获取 AI 响应。

大脑经常闹风暴@小猿

Coze开源了！！扣子(Coze) 和 dify怎么选？扣子（Coze）和Dify是两款主流的AI智能体开发平台，各自在功能、易用性和适用场景上有不同侧重。以下从多个维度对两者进行对比，帮你判断哪个更适合你的需求：

禅道二次开发：项目月报整合Dify工作流实现AI智能分析在软件项目管理中，月报是项目经理和团队成员了解项目进展、识别风险、制定下一步计划的重要工具。传统的禅道项目月报虽然数据全面，但缺乏深度分析和智能洞察。本文将分享如何通过禅道二次开发，结合Dify AI工作流，为项目月报注入AI智能分析能力。

装不满的克莱因瓶

【Dify实战】情感陪伴机器人从零制作教程目录一、创建聊天助手二、选择大模型三、填写提示词四、与大模型交互五、发布智能体六、Python代码调用智能体

程序员柒叔

Dify 集成-文档处理Dify 集成多种文档处理和网页爬取服务，用于从各类文档和网页中提取文本内容，构建知识库。📌 以下路径均为项目实际文件结构

福大大架构师每日一题

dify 1.11.4 正式发布：全面强化安全性、修复多项关键问题，Node.js 升级至 24.13.0！附详细升级指南2026 年 1 月 15 日，Dify 迎来了最新版本 v1.11.4。本次更新重点聚焦在安全加固与关键性 Bug 修复，并带来了更顺畅的登录体验和更高的系统稳定性。以下是本次更新的详细内容与升级步骤。

如何离线安装dify如何离线安装dify思路是：在可以联网的服务器上运行Dify，使用docker ps指令查看dify运行后启动的哪些容器（不同的Dify版本依赖的镜像版本也不同，根据实际情况）：

飙车致死法厄同

Dify平台内置的测试工具对开发效率的提升效果在当今大语言模型（LLM）驱动的应用浪潮中，企业不再满足于“能不能做”，而是更关注“能不能快、稳、准地交付”。智能客服、知识助手、自动化文案生成等场景对迭代速度和系统可靠性提出了前所未有的要求。然而，现实中的AI开发却常常陷入一种尴尬境地：一个看似简单的提示词修改，可能需要重新部署服务、调用API、查看日志才能验证效果；一次RAG知识库的更新，往往要等到用户投诉“回答不准确”才被发现存在检索盲区。

闻道且行之

基于 LLM 的 MCP 架构实战：服务端搭建、工具开发与 Dify 集成全流程随着分布式系统与跨端通信技术的快速发展，客户端与服务端的高效交互成为各类应用开发的核心环节，MCP 架构凭借其轻量化、高适配性与灵活的通信机制，在多场景开发中得到广泛应用。深入解析 MCP 客户端与服务端的核心架构、运行逻辑及交互原理，是掌握该技术体系的关键。本文立足 MCP 架构的应用实践，从核心组成、数据传输、协议适配等维度展开解析，厘清客户端与服务端的职责划分、通信流程及协同机制，明晰二者在数据请求、指令响应、异常处理中的核心逻辑，为相关技术研发、架构优化与问题排查提供理论支撑与实践参考。

闻道且行之

Dify开源平台部署与实战指南：企业级大模型工作流应用搭建此前我们分享了基于 Langchain-Chatchat 的大模型本地化部署方案，依托 LangChain 的组件化生态，该方案能快速实现 RAG 知识库与基础函数调用能力的整合，满足个人及中小企业轻量化的私有问答需求。今天，我们将介绍另一款更适配企业级生产场景的大模型部署架构 ——Dify。作为开源的低代码大模型应用开发平台，Dify 以可视化编排为核心特色，不仅具备更完善的函数调用能力，支持参数自动校验、智能追问与多函数并行，还提供 Docker 一键部署、权限管理、日志监控等生产级特性，助力开

用什么都重名

【Dify 实战踩坑】工作流可运行但 MCP 服务部署失败（503）的问题定位与彻底解决目录一、问题背景二、问题现象1️⃣ MCP 发布失败2️⃣ ssrf_proxy 容器日志异常3️⃣ docker-api 容器日志

阿坤带你走近大数据

大模型应用开发中Dify的介绍Dify 是一个开源的大模型应用开发平台（LLM App Development Platform），它的核心目标是：

Dify内网离线部署1、dify-1.3.0源码、及核心镜像包docker-compose.yaml配置文件中，查看需要的镜像，前几个必要、后几个按需加载

dify的知识检索在编排中的释义与作用想了解 Dify 中的「知识检索（Knowledge Retrieval）」在编排环节的具体解释和核心作用，本文我会先讲清楚这个功能的本质，再结合编排场景说明它的作用，最后用实操示例帮你理解。

还是码字踏实

智能体平台Dify的架构详解多队列设计：核心入口函数：AppImportApi.post()文件位置：api/controllers/console/app/app_import.py

dify大语言模型在编排中的作用想了解 Dify 大语言模型（LLM）在「编排（Orchestration）」环节中的核心作用，以及对应的实操示例。也是我个人在dify使用过程中的一些体会，本文会从作用解析和具体案例两方面来做讲解。

程序员柒叔

Dify 集成-数据库与缓存Dify 采用 PostgreSQL + Redis + Celery 的经典架构。PostgreSQL 作为主数据库提供持久化，Redis 提供缓存与消息队列支持，Celery 负责异步任务处理。

一马平川的大草原

dify的知识库如何通过API调用操作大家在基于dify开发Workflow和Agent的过程中，都会用到知识库，dify提供了相应的功能实现知识库的管理，但有时候需要我们通过调用知识库的API服务接口，实现对知识库的管控，那么该如何实现呢？本文主要基于dify的API编写的演示示例，供大家参考。主要实现获取知识库，指定知识库文件的上传、知识库包含数据集的增删、分块内容的更新删除，标签更新删除等等。具体如下。

Dify开源LLM应用开发平台研究分享Dify 是一个开源的“LLMOps / Agent 应用开发平台”，用一句话概括：把大模型做成可投产应用的“可视化工厂”。它让你像搭积木一样，用拖拽方式就能快速组装出基于大语言模型的 AI 应用，并直接部署上线。比 LangChain 更易用。

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【原创实践】腾讯混元翻译模型本地部署实战：从模型下载到API服务封装Dify使用完整指南本文将详细介绍如何使用腾讯混元（Hunyuan）模型进行本地部署，包括从模型下载到API服务封装的完整流程。我们将使用ModelScope SDK下载腾讯混元HY-MT1.5-1.8B模型，并利用FastAPI将其封装为OpenAI兼容的API接口，实现本地化的AI服务。