dify

Dify chat模型streaming转为文字解决方案我们搭建了一个Agent的知识库问题，希望调用接口进行返回，但是Agent模型只支持streaming格式，不支持blocking模式。而流式输出是字节码，我们是不能直接看懂它的意思，因此需要通过下面代码去实现转换。

一马平川的大草原

基于n8n实现数据库多表数据同步n8n 是一个非常流行的、开源模式的工作流自动化（Workflow Automation）平台。通过可视化、低代码的工作流节点拖拉拽进行自动化工作流和AI应用构建。它的核心目标是帮助用户将不同的应用、服务和数据源连接起来，实现任务和流程的自动化，具备丰富的连接器生态、一体化集成、快速原型设计部署和灵活的数据转换等特点。同时，n8n在 AI (人工智能) 特别是大型语言模型 (LLM) 方面灵活集成应用能力，将 LLM 的智能操作无缝地嵌入到任何业务流程中，使其成为构建 AI 驱动自动化工作流的强大工具

菩提树下的杨过

dify+LLM+echarts打造智能可视化数据分析AI助手以往遇到一些数据分析需求，比如：业务给了1份excel数据，需要开发做个报表对其进行分析，并以图表展示。通常需要了解数据逻辑，进行适当开发，涉及到前后端，费时费力。现在有了AI后，可以用dify搭建个智能数据分析助手，全自动处理。

第 12 篇 Dify 入坑记录：database插件连接未关闭Dify 1.7.1 社区版中需要使用数据库插件，执行相关的数据库查询操作。使用的插件如下：database 0.0.6

搭建AI智能翻译器：快速部署Dify，接入AiOnly平台GPT-5模型当前，全球AI大模型处于高速迭代阶段，无论是国内领先的DeepSeek、Qwen、Doubao等模型，还是全球顶尖的GPT、Claude、Gemini等模型，均在持续推动技术演进。而调用这些大模型的API，既能快速获得大模型能力，又能降低技术开发门槛，将AI能力创新高效地集成至产品、服务或工作流程中。

刘欣的博客

C# 上传票据文件调用Dify的API完成OCR识别为了验证Dify对票据识别的正确率，博主开发了一个批量调用Dify API 完成OCR识别工具，在RPA项目上测试样本数据识别的正确率。只需要点一下按钮，程序就放出10次请求，然后把AI智能体OCR识别的结果全部返回。感谢zoujiawei提供的DifyWebClient类库，我们只需要直接调用就行，不过还是有一些地方需要博主说明一下：

dify之Web 前端工作流编排（Workflow Builder）Dify 的 Web 前端工作流编排（Workflow Builder）是整个平台里最复杂、也是最具创新性的部分之一。

0.3、AI Agent 知识库、召回、Recall、Embedding等相关的概念在 AI 应用平台（比如 Dify）中，召回（Recall）、向量检索（Vector Retrieval）、全文检索（Full-text Retrieval）、混合检索（Hybrid Retrieval）都是用于从知识库或文档库中查找与用户问题相关内容的不同策略。它们各有特点，适用于不同的场景。 Score（得分）通常是检索系统返回的每个文档与用户查询之间的“相关性分数”

0.2、AI Agent 开发中 ReAct 和 MAS 的概念ReAct 是一个设计范式/方法论，而不是一个协议或 Spring Cloud 那样的完整框架。而 MAS 是一个更宏观的、源自分布式人工智能的体系结构范式

Milvus部署在T4 GPU上,Dify检索性能可以提升多少？通常情况下，Dify检索知识库在秒级别，通常需要1-2秒，而部署在T4 GPU上则可以达到毫秒级别，通常在几十毫秒。

Windows+Docker+AI开发板打造智能终端助手本文记录了一个完整的流程：在 Windows 上使用 Docker 部署 Dify 平台 + Ollama 本地模型，然后在香橙派上通过局域网访问 Dify 的 API，实现一个可以终端聊天的智能助手。整个过程涵盖部署、端口暴露、防火墙设置、API 调试、Python 调用等完整细节。

Dify本地初始化后安装模型供应商瞬间失败控制台报错401依照 Dify 官方网站的指导说明，使用 Docker Compose 启动 Dify，然后访问浏览器登录 Dify Web 页面，参考命令如下：

86-dify案例分享-Qwen3-VL+Dify：从作业 OCR 到视频字幕，多模态识别工作流一步教，附体验链接2025 年 9 月 24 日云栖大会，阿里巴巴正式开源新一代视觉理解模型 Qwen3-VL。随后在 2025 年 10 月 4 日同步发布了 Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 版本，下面是这个模型的特点。

是店小二呀

整合亮数据Bright Data与Dify构建自动化分析系统在当今信息爆炸的时代，视频已成为信息传播和商业分析的关键媒介。然而，海量视频数据的手动抓取、处理和分析不仅效率低下，而且难以规模化，成为许多企业和开发者面临的共同挑战。如何才能高效地从视频中提取有价值的洞察？

VoxCPM:新一代高拟真语音生成模型仅需0.5B参数，VoxCPM就能用你的声音说任何话：这款开源语音模型在音色克隆和情感表达上突破极限，实时生成媲美真人的播报、演讲甚至方言，错误率低至行业新标杆。

霍格沃兹软件测试开发

快速掌握Dify+Chrome MCP：打造网页操控AI助手你是否曾经希望AI不仅能回答你的问题，还能直接操作浏览器，帮你自动填写表单、抓取数据，甚至点击页面按钮？现在，借助 Dify 和 Chrome MCP 的配合，只需短短几分钟，你就能搭建出一个真正可以“动手”操作网页的AI助手。

剑客的茶馆

新服务器从0开始搭配Ubuntu+Conda+Docker+Dify新到一台服务器，4090显卡，需要投喂文件，搭建个RAG, AI对话框出来，过程：下载: https://cn.ubuntu.com/download 24.4 记住这个版本号注意：企业级硬盘要做raid1+raid5.

企业级AI应用，Dify集成RAGFlow知识库保姆教程在 Dify 能够调用之前，确保 RAGFlow 已经就绪并提供了可访问的 API。具体可以参考：https://blog.csdn.net/qq_35354529/article/details/151149191?spm=1001.2014.3001.5502 注意启动命令使用docker compose -p ragflow up -d

Anything LLM+LM Studio+SearXNG实现私有模型开启联网功能一个全栈应用程序，使您能够将任何文档、资源或内容转换为上下文，任何LLM都可以在聊天过程中将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。