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Dify插件 Markdown Exporter 3.6.9离线安装包制作Dify 1.13.3版本，内网离线安装Markdown Exporter 3.6.9会报错。插件官网地址

Dify 1.13.3 内网部署插件离线安装问题解决1、修改dify的docker-compose.yaml文件，plugin_daemon使用 langgenius/dify-plugin-daemon:0.5.5-local 下载镜像也下载这个版本 2、修改.env文件以下参数 FORCE_VERIFYING_SIGNATURE=false ENFORCE_LANGGENIUS_PLUGIN_SIGNATURES=false PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE=524288000 NGINX_CLIENT_MAX_BODY_SIZE=500

dify-sandbox 基于官方源码构建镜像在国内使用 dify-sandbox 官方代码基础镜像拉不下来，不方便本地开发部署。这篇文章介绍完全使用国内的镜像源构建

2026 SERP + LLM 训练数据采集指南（Bright Data MCP + Dify）作为一名AI/ML工程师，之前为为了采集高质量的SERP数据用于LLM训练，我踩过无数坑。最惨的一次，我花了3天写的SERP爬虫，刚跑了1小时就被Google封了IP，之前采集的几百条数据全部作废；后来我又尝试轮换代理、模拟真人行为，可Google的反爬算法更新太快，爬虫维护成本比采集数据本身还高。直到我发现 Bright Data MCP 可以直接对接Dify工作流，不用再手动维护爬虫、处理反爬，这才彻底解决了SERP + LLM训练数据采集的痛点。

Dify使用ChatFlow实现调用数据库问答这个案例是测试demo！！！线上使用一定要注意数据安全问题！！！Docker部署Dify看这里：win11系统使用DockerDesktop搭建Dify实现知识库问答

win11系统使用DockerDesktop搭建Dify实现知识库问答一、安装Docker安装Dify1、安装docker，最好win11系统，不然会有很多错误，然后改下镜像源拉取速度会快点，还有镜像的存储位置防止C盘爆满。

Dify平台入门指南：开源LLM应用开发平台深度解析Dify是一款开源的LLM应用开发平台，融合了后端即服务（BaaS）的理念，让开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使是非技术人员，也能参与到AI应用的定义和数据运营中。

构建高精度智能财经分析工作流：基于 Dify、蓝耘 GLM-5.1 与 Tavily 的实践指南目录一、架构总览：从线性走向螺旋二、铺设底层逻辑：深度控制数组的构建三、核心引擎：迭代循环内的“思考与探索”

大模型RAG和Agent技术实践

项目实战：深入剖析 Dify 知识库管理系统的 RBAC 权限设计与实现前文发过一篇“深度集成Dify API：企业级RAG知识库管理平台解决方案”的文章，提供了基于Dify API 实现的一个企业级知识库管理平台。但是对于企业级需求，知识库的权限管理是不可或缺的，本项目就此在以前项目的基础上进一步提供了完整的 RBAC 权限管理体系，方便广大网友实际使用。

Dify v1.13.x 版本更新速览：从人机协作到架构升级Dify 在 2026 年 2-3 月密集发布了 v1.13.0、v1.13.1、v1.13.2、v1.13.3 四个版本。这四次更新虽属小版本迭代，却包含了标志性的人机协作功能、架构层面的重要调整，以及多项安全与稳定性修复。本文将梳理这四个版本的核心变化，帮助你快速了解这些更新要点。

RAG入门与在Dify中的简单实践本文将带你完成 RAG 技术从理论到实战的全流程。我们以长江科技有限公司内部知识库：新员工入职指南问答助手为例，基于 Dify 平台进行实操演示，每一步都会给出具体的操作指引与最佳实践建议。

【AI工具】本地部署 Dify + Ollama 实现无限 Token 智能体搭建Dify 是一个开源的智能体搭建平台，支持快速构建 AI 应用。本教程将详细介绍如何将 Dify 运行在本地，并结合 Ollama 使用本地大模型，实现无限 Token 的 AI 开发体验。

内卷焦虑人士

LightRAG 接入 Dify在开始之前，请确保以下环境已准备完成：在浏览器中访问：进入路径：Dify 首页 → 工具 → 自定义点击创建自定义工具

【无标题】 Dify上传文件API实现失败；已经有upload_file_id但是请求数据返回为空；检查请求结构语法是否有错，请求的体的对象名字是否有错，上传文件是否为docx，doc是无效的。例如下图用postman测试，忘记修改请求体对象名字了一直失败，基础不够扎实…

Dify在Windows上的部署定义：模型的典型代表：核心能力大模型的局限（大模型本身）定义：核心特征：定义：Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。（可以简单理解为它是Agent的开发工具）

小遥搜索v1.7.0版本更新【飞书文档+知识库支持】发布日期：2026年04月07日版本类型：重大功能更新主题：飞书文档+知识库支持小遥搜索 v1.7.0 正式支持飞书文档数据源，配合小遥搜索飞书导出工具（https://github.com/dtsola/xiaoyaosearch-feishu-export-md），让您能够搜索从飞书导出的本地 Markdown 文档，在搜索结果中清晰标识飞书文档来源，并支持一键跳转到飞书原文。

Dify Http节点 Text size is too large max size is 1.00 MB错误Dify Http节点报如下错误解决办法：.env 文件中这个配置HTTP_REQUEST_NODE_MAX_TEXT_SIZE，默认是：1048576字节就是1M，改成需要的数值，重启Dify即可。

dify使用简介全文链接：dify使用简介简单介绍dify使用，根据官方的使用文档讲解，结合开源dsl工作流合集，使用云上dify环境演示。着重介绍dify工作流中图表生成、RAG知识库检索、MCP工具调用等场景的应用。

程序员柒叔

Dify 一周动态-2026-W14日期范围: 2026-03-25 - 2026-03-31 摘要: v1.13.3 如期发布，聚焦流式可靠性与工作流修复；50 位贡献者参与；StreamsBroadcastChannel 并发问题由 QuantumGhost 重写解决；access token 退出失效安全 PR 终于取得实质性架构讨论进展；全局 httpx 客户端性能优化提上日程。

从 CoT、RAG 到 Dify、Deep Research：一篇讲清 AI 问答系统的两条进化路线很多人在接触大模型应用时，经常会看到这些词：但问题是：这些词到底是什么关系？CoT（提示词思想） + RAG（检索增强）