dify ai怎么用
时间: 2025-06-13 18:11:15 浏览: 12
<think>嗯,用户想了解如何使用Dify AI,具体是教程和上手步骤。首先我需要回忆一下Dify的相关信息。根据引用[2],Dify是一个开源的LLM应用开发平台,可以通过Docker部署。用户可能需要先安装部署,然后创建工作流,这部分引用[3]提到过工作流的创建教程,还有提示词的使用。另外,引用[1]提到Dify可以用来调教AI,结合业务,所以可能需要指导用户如何将大模型与实际应用衔接。
用户的问题可能包括如何安装、配置、创建应用和工作流。需要分步骤回答,确保结构清晰。可能的问题点包括Docker部署的步骤,如何访问管理界面,创建工作流时的提示词设置,以及如何集成模型。还要注意引用正确的引用来源,比如部署教程在引用[2],工作流在引用[3],概念理解在引用[1]。
可能需要检查是否有遗漏的步骤,比如安装前的环境准备,比如Docker是否安装,端口是否开放。另外,用户可能对RAG管道、Agent这些功能不太熟悉,需要简要解释。最后,生成的相关问题要围绕Dify的使用场景、部署问题、工作流优化等,帮助用户深入探索。</think>### Dify AI 使用教程及上手步骤
#### 1. **环境准备与部署**
- **Docker 部署**(核心方法):
1. 确保本地已安装 Docker 和 Docker Compose。
2. 克隆 Dify 仓库并进入目录:
```bash
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify
```
3. 启动服务:
```bash
docker-compose up -d
```
4. 访问 `http://localhost:80` 进入管理界面[^2]。
#### 2. **创建首个 AI 应用**
- **步骤**:
1. 登录后选择「创建应用」,输入名称和描述。
2. 在「模型设置」中选择基础模型(如 GPT-3.5)。
3. 通过「提示词编排」定义 AI 行为,例如引用[3]中的提示词模板:
```xml
<context>
{{#context#}}
</context>
```
4. 保存后通过「API 接入」或「网页嵌入」集成到业务中[^3]。
#### 3. **工作流与 RAG 管道**
- **核心功能**:
- 在「工作流」模块中拖拽组件构建 AI 流程(如数据预处理 → 模型调用 → 结果过滤)。
- 通过「知识库」上传文档,启用 RAG(检索增强生成)提升回答准确性[^1]。
#### 4. **模型管理与监控**
- 支持多模型切换(如 GPT-4、Claude 等)。
- 在「日志分析」中查看请求量、响应延迟等指标,优化性能[^2]。
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