dify

通过dify文件上传能力，解决较大文本与LLM实时交互问题背景：在调用大语言模型时，除了安全问题另外一个让用户很头疼的问题就是实时大文本交互，如果你的问题内容很多，经常遇到LLM返回内容很简单，甚至内容被截断的问题，因为达到了最大token数限制。注意这提到的是实时交互，如果不是实时交互，通过RAG技术也可以解决很多大文本交互问题。在一些官网，比如deepseek，如下图：

数据科学每日总结--Day52--Dify使用经验相信大家在使用dify时，常常遇到配置一个智能体解决不够智能，但配置多个智能体又会耗费很多token的场景。

【一】dify的知识库上传过相关的文件作为待引用的文档，这样已经与[原始语料 → 按“一文档一份 PDF”存 ObjectStore]同样的概念吗首先，两者不完全一样，虽然两者都实现了“原始语料”的存储，但在核心设计和后续能力上有明显差异。在 Dify 上传文件已经覆盖了“原始语料→单份PDF存储”的基础存储需求，但又多了一层“内容解析与索引”的能力，比单纯的 ObjectStore 存储更贴近AI场景的需求。

MacOS上安装和使用Dify的详细指南以下是macOS上安装和使用Dify的详细指南，包括Docker运行方法：一、安装Dify 方法1：使用Docker安装（推荐）步骤1：安装Docker Desktop 访问 Docker官网

AI RAG 本地知识库实战学习一下通过 RAG 搭建个人知识库。如果为了纯用，gemini 的 NotebookLM 效果更好，无脑用

【架構優化】拒絕 LLM 幻覺：設計基於 Python 路由的 AntV 智慧圖表生成系統在開發 Dify 數據助理過程中，直接將原始數據（如 BigQuery JSON）丟給 LLM 並期望其產出精確的圖表代碼，往往是穩定性的噩夢。雖然 MCP 提供了便利，但在處理大規模數據或複雜語意時，常會遇到 Token 溢出、數據類型錯誤或圖表類型誤判。

docker部署dify踩坑笔记docker本地部署dify，使用zip下载了main分支下的代码，一直部署不成功，提示找不到dify1.12.0的镜像，各种头疼

钱多多先森

【Dify】使用 python 调用 Dify 的 API 服务，查看“知识检索”返回内容，用于前端溯源展示本文介绍了如何使用Dify HTTP API实现聊天问答功能，支持文本和图文交互。主要包含三个核心接口：上传文件获取ID、发送聊天消息（可携带图片）和删除会话。

用什么都重名

【Dify学习笔记】：Dify插件离线转换教程目录前言1. 介绍2. 插件下载3. dify插件打包工具4. 插件打包5. 插件安装Dify的插件常规情况下需要联网安装，即使将插件下载下来，通过本地方式安装，插件内部的依赖依然需要联网才能下载。所以常规情况下无法在纯内网环境安装和使用插件。

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