dify
时间: 2025-05-02 10:06:41 浏览: 27
<think>好的,用户之前已经询问过关于Dify的使用教程,现在再次提到想获取Dify的信息或使用方法,特别是使用教程和项目介绍。根据之前的交互,用户可能已经对创建工作流有一定了解,但可能需要更全面的信息。
首先,我需要整理Dify的基本信息,比如它是什么、主要功能和应用类型。用户提到了五种应用类型,包括工作流,所以需要详细说明每种类型的特点,帮助用户理解不同场景下的应用方式。
接下来,用户需要具体的教程步骤。之前的引用中提到了创建工作流的详细流程,可能需要进一步拆解,比如从创建应用到配置节点再到发布运行。同时,用户可能对知识库集成和LLM配置感兴趣,这些是工作流中的关键部分,需要分步骤说明。
另外,用户可能关心Dify的优势,比如低代码、多模型支持等,这些信息能帮助用户评估是否适合他们的需求。需要结合引用中的内容,强调Dify的灵活性和企业级功能。
还需要检查是否有遗漏的要点,比如项目介绍部分应包括核心功能和适用场景,确保信息全面。同时,生成的相关问题要覆盖用户可能进一步询问的方向,如部署方式、Agent应用创建、与LangChain的区别等,这样能预见到用户后续的需求。
最后,确保回答结构清晰,分点列出,符合用户要求的格式,并且正确引用提供的参考资料。避免使用Markdown,保持自然的中文表达,同时注意LaTeX格式的正确使用,虽然当前内容可能涉及较少数学公式,但需遵循系统指令中的格式要求。</think>### Dify项目介绍
Dify是一款面向开发者的AI应用开发平台,提供可视化工作流构建、多模型支持等功能。其核心功能包括:
1. **低代码开发**:通过拖拽式界面构建复杂AI应用
2. **知识库集成**:支持上传文档建立领域知识库
3. **多模型支持**:兼容GPT、Claude、本地部署模型等
4. **企业级功能**:提供API访问、权限管理等特性
主要应用类型包含:
- **工作流**:适合构建多步骤任务处理系统
- **聊天助手**:创建对话式AI应用
- **Agent**:开发自主决策的智能体
- **文本生成应用**:定制化内容生成工具
### Dify使用教程(工作流示例)
1. **创建应用**
- 登录后点击"创建空白应用"
- 选择"工作流"类型[^2]
2. **配置知识检索节点**
```text
添加变量 → 选择知识库 → 设置输出变量为result
```
- 支持连接本地/云端文档库
- 自动生成上下文变量[^1]
3. **集成LLM模块**
- 添加LLM节点并配置系统提示词:
```
You are a helpful assistant. Use the following context inside <context> tags.
- 不知道答案时明确说明
- 避免提及信息来源
- 使用用户提问语言回答
```
- 通过`{{#context#}}`调用知识库内容[^1]
4. **部署与测试**
- 连接结束节点后发布应用
- 在运行界面输入query测试流程
- 支持API接口调用和网页嵌入
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