Dify

项目地址： https://github.com/langgenius/dify

官网： https://dify.ai/

官方文档： https://docs.dify.ai/

许可证： Dify Open Source License（修改版 Apache-2.0，含附加条款）

最新版本： 1.18.0（截至 2026-10，实测 releases/latest 重定向；Helm chart 最新 3.13.1）

概述

Dify 提供：

• 应用类型：Chatbot / Agent / Text Generator / Workflow / Chatflow
• 可视化编排：节点化拖拽（LLM / Knowledge / Tool / IF-Else / 迭代 / 代码）
• RAG 引擎：知识库 + 多种检索（向量 / 全文 / 混合 / 重排）
• 多模型：OpenAI / Anthropic / Gemini / Bedrock / Azure / Ollama / Hugging Face / 通义 / 智谱 GLM / 百川 / Moonshot / DeepSeek / 豆包 / xAI 等
• 工具系统：内置 + 自定义（OpenAPI Schema）
• 多模态：图像理解 / TTS / STT
• API 与 Webhook：每个应用自动生成 RESTful API
• 多租户 / SSO / RBAC / 监控 / 日志
• 私有化部署：Docker Compose / Helm / K8s

安装部署（Docker Compose）

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git clone https://github.com/langgenius/dify
cd dify/docker
cp .env.example .env
# 编辑 .env：SECRET_KEY、INIT_PASSWORD 等
docker compose up -d
# Web UI: http://localhost

数据持久化在 ./volumes/。生产环境建议使用外部 PostgreSQL + Redis + 对象存储 + 向量库（Weaviate/Qdrant/PGVector/Milvus）。

Helm（K8s）

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helm repo add dify https://langgenius.github.io/dify-helm
helm repo update
# chart 名是 dify/dify，版本与 Dify 应用版本不同号（截至 2026-10 最新 chart 3.13.1）
helm install dify dify/dify -n dify --create-namespace

配置模型供应商

进入 「设置 → 模型供应商」：

• 添加 OpenAI / Azure：填 API Key、Base URL
• Ollama 本地：http://host.docker.internal:11434
• 通义千问：DashScope API Key
• 智谱 GLM：API Key
• 设置「系统模型」（默认推理 / 嵌入 / 重排 / TTS / STT）

创建应用

RAG 知识库

1. 「知识库」→ 创建 → 上传 PDF/Word/Markdown/网页/Notion
2. 选择切分模式：自动 / 自定义（分隔符、最大长度、重叠）
3. 选择嵌入模型 + 索引方式（高质量向量 / 经济）
4. 启用混合检索（语义 + 关键词）+ Rerank
5. 在应用中绑定知识库 → 自动生成上下文

工作流（Workflow）核心节点

支持引用上游变量：{{#node1.text#}}。

自定义工具（OpenAPI）

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openapi: 3.0.0
info: { title: Weather, version: '1.0' }
paths:
  /weather:
    get:
      operationId: getWeather
      parameters:
        - name: city
          in: query
          required: true
          schema: { type: string }
      responses:
        '200': { description: ok }

「工具 → 自定义工具」上传后，Agent / Workflow 可直接调用。

API 调用

每个应用自带 API 端点：

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curl -X POST 'https://your-dify/v1/chat-messages' \
  -H 'Authorization: Bearer app-xxxxx' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "inputs": {},
    "query": "北京今天天气",
    "user": "user-001",
    "conversation_id": "",
    "response_mode": "streaming"
  }'

response_mode：blocking（同步）/ streaming（SSE）。

工作流调用：POST /v1/workflows/run。

Webhook / 触发

• 通过 API 嵌入网站、微信公众号、飞书、钉钉
• Dify 提供官方 Web 客户端（/embed）与 SDK（Python / Node.js）

监控与日志

• 「日志与标注」：每条对话/请求详情、token 用量、节点耗时
• 标注后回流为评估集，进行「评估 → 测试集回归」

性能与生产建议

1. PostgreSQL 与 Redis 单独部署，向量库选 Qdrant/Weaviate
2. WebApp / API / Worker / Sandbox 多副本
3. 启用 rerank 提升检索质量
4. 使用 Streaming 减少首字节时间
5. 缓存：相同 prompt + 输入命中缓存；启用「LLM 节点缓存」
6. 限流：网关层（Nginx / APISIX）+ 应用 API Key 限速

典型工作流

场景一：搭建企业知识库问答机器人

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# 整体步骤
1. 准备知识库文档（PDF/Markdown/网页）
2. 知识库 → 上传文档 → 选择嵌入模型（bge-m3）→ 启用混合检索 + Rerank
3. 创建 Chatbot 应用 → 绑定知识库
4. 配置系统提示词："你是企业内部助手，仅基于知识库回答..."
5. 配置模型（GPT-4o-mini 或 DeepSeek-V3）
6. 测试 → 发布 → 获取 API Key
7. 通过 iframe 嵌入官网或对接飞书/钉钉/企微

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# API 调用示例
curl -X POST 'https://dify.example.com/v1/chat-messages' \
  -H 'Authorization: Bearer app-xxxxx' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "inputs": {},
    "query": "公司年假政策是什么？",
    "user": "employee-001",
    "response_mode": "streaming"
  }'

场景二：构建多步骤审批工作流

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# Workflow 节点编排
Start → 用户提交申请
  → Question Classifier（判断申请类型：请假/报销/采购）
  → IF/ELSE 分支
    → 请假分支：
      → Code 节点（Python 计算剩余年假）
      → HTTP Request（调 HR 系统校验）
      → LLM 节点（生成审批意见）
    → 报销分支：
      → Parameter Extractor（抽取金额/事由）
      → Knowledge Retrieval（查报销政策）
      → LLM 节点（合规判断）
  → Variable Aggregator（汇总分支结果）
  → Template Transform（生成审批通知）
  → End（返回审批结果 + 通知）

常见问题

AI 使用建议

推荐工作流

1. 先选应用类型：简单问答 → Chatbot，需要工具调用 → Agent，复杂流程 → Workflow/Chatflow
2. 调试提示词：在「提示词编排」中先用 GPT-4o-mini 快速迭代，确认效果后换大模型
3. 知识库先行：先上传小批量文档验证切分/检索效果，确认检索质量后再全量导入
4. 节点逐步调试：Workflow 每加一个节点就运行测试，避免排错困难
5. 监控上线：启用「日志与标注」，收集真实用户反馈后持续优化

关键模式与常见陷阱

• RAG 检索质量：中文场景务必选中文嵌入模型（bge-m3 / text2vec），并启用 Rerank
• 模型选择：Agent 场景必须用支持 Function Calling 的模型（GPT-4o/Claude/DeepSeek-V3），国产小模型可能不支持
• 变量引用：Workflow 中 {{#节点名.字段#}} 语法容易写错，复制节点 ID 粘贴
• Code 节点限制：Python/JS 沙箱无网络访问，如需调外部 API 请用 HTTP Request 节点
• 流式响应：前端对接务必用 SSE（response_mode: streaming），否则长回复体验差
• Token 消耗：别把所有文档塞进上下文，善用 Knowledge Retrieval 节点的 top_k 限制

如何选择正确方案

相关技能

• hermes-agent — 自学习通用型 AI 智能体，适合需要自建后端 Agent 的场景：../hermes-agent/SKILL.md
• oh-my-openagent — OpenCode 多模型编排插件，提供并行 Agent 与 AST/LSP 工具：../oh-my-openagent/SKILL.md
• superpowers-zh — 中文提示词/Skill 工程库，可与 Dify 的提示词编排结合使用：../superpowers-zh/SKILL.md

参考资源

• 文档：https://docs.dify.ai/
• 模板市场：https://dify.ai/
• Cloudflare Workers 自定义工具模板：https://github.com/crazywoola/dify-tools-worker（开箱即用的工具框架，自动生成 OpenAPI 文档，部署后导入 Dify 自定义工具）
• 中文教程（znlgis）：https://znlgis.github.io/ai/dify/