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Dify：Step 5 大模型使用的基本流程，实战中问题规避方法人类与大模型的交互方式：只有提示词。让大模型理解你的业务（知识增强==》RAG）RAG的本质：构建一条高质量的提示词Prompt

02-AI应用开发平台DifyDify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

Dify安装部署在安装Dify之前，请确保你的机器满足以下最低系统要求：前往以下链接去官方文档去下载适用于windows的Docker Desktop

RAG系统中的文本分块技术：从基础策略到智能分块的深度解析“文本分块是RAG系统的神经中枢，决定着知识检索的精度与效率。”在RAG系统中，文本分块是连接文档加载与向量检索的关键桥梁。其核心价值体现在两个维度：

打小就很皮...

基于 Dify 实现 AI 流式对话：组件设计思路（React）在 AI 应用开发中，流式对话是提升用户体验的关键特性 —— 它能让 AI 响应像人类聊天一样 "边想边说"，而非等待完整结果后一次性展示。本文将以一个招聘场景的 AI 助手为例，详解如何基于 Dify 平台实现流式对话功能，包括组件设计、流程编排和核心技术细节。

关于dify中http节点下载文件时，文件名不为原始文件名问题解决我在使用http节点下载文件时，文件名默认为UUID，于是我设置了请求头但是发现还是没有变化而且我发现设置的Content-Disposition完全没有起作用，并且返回的结果本身就是原始文件名，但是并没有启用，最后files中的filename返回的还是uuid。

Dify 添加 Google cloud 模型供应商Dify 平台作为一款强大的 LLM (Large Language Model) 应用开发平台，一方面低代码/无代码 (Low-Code/No-Code) 开发体验，大幅降低开发门槛，一方面强大的 LLM 模型管理和集成能力，加上灵活的应用构建和编排能，成为目前AI agent 热门工具之一。

第1课-通过DIFY实现一个完整的Text2Sql来讲AI原生及Agentic RAG长什么样作为《2025最前沿AI Agent讲武堂》专栏的开篇之作，我们不谈虚的概念，直接从一个典型的企业场景切入：如何让业务人员用自然语言查数据库？这看似简单的需求，背后却完整承载了当前最前沿的 AI Agent 范式。 • 传统做法是写死规则或封装接口，但面对灵活多变的查询意图，很快就会崩盘； • 真正的 AI 原生应用，则从底层就围绕大模型的能力设计——以自然语言为交互入口，以模型为决策中心，数据、工具和反馈都围绕它动态流转。

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：