Dify快速上手指南10分钟搭出你的第一个AI工作流应用【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify每周要人工产出几十条商品文案、每次生成结果不合意就推倒重来——这类重复劳动常常吃掉你半天时间。如果能把提示词 模型 判断逻辑拖拽成一条可复用的流水线事情就简单了。Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台把 AI 工作流、RAG 知识库和 Agent 能力整合在同一套可视化界面里让你不写代码就能从零代码搭建到生产部署。它是什么一句话定位 DifyDify 的定位是LLM 应用开发平台左边画流程右边配模型中间用变量串起来。适合的内容运营、市场人员也适合想快速验证 AI 想法的开发者。全程零代码提示词、模型、流程分支都在画布上拖拽配置模型即插即用内置 OpenAI、Llama3、Mistral 等主流模型接入任何 OpenAI 兼容端点也能填地址使用RAG 开箱即用文档上传、切片、向量检索整条链路自带应用即服务每个做好的应用都自动生成 API可直接嵌进你自己的系统快速开始安装与首次运行安装Docker Compose 四命令搞定官方推荐的自托管方式是 Docker Compose前提是机器已装 Docker 且 Compose 版本不低于 2.24.0配置建议至少 2 核 CPU、4 GiB 内存git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify cd dify/docker cp .env.example .env docker compose up -d完整编排见 docker/docker-compose.yaml。等所有容器启动后浏览器打开 http://localhost/install 即可。首次使用从初始化页到跑通第一条生成初始化页会要求你设置管理员账号和密码完成后进工作室。点右上角创建空白应用选文本生成类型得到一个带提示词编辑区、变量区和右侧调试面板的编辑器。左侧菜单进入设置 → 模型供应商选一家如 OpenAI填入 API Key再加一个聊天模型。核心功能带你看三块最能打的能力拖拽就能跑通流程Workflow 画布原理上Dify 把执行过程拆成一个个节点LLM、知识检索、IF/ELSE 分支、HTTP 请求、变量赋值每个节点声明自己的输入和输出连线即逻辑。操作上创建一个工作流类型应用从左侧节点库拖入一个 LLM 节点接好开始与结束节点点右上角运行右侧的测试运行窗口会逐节点展示输入、输出和耗时哪里断了看得一清二楚。换模型不换应用模型集中管理Dify 把模型放在工作区级别统一管理给一个供应商配置好 Key 后工作区内所有应用都能引用它。同一个摘要任务想换供应商对比效果在应用顶部切一下模型即可提示词和流程完全不用动。一键发布成服务网页与 API 同时到手每个应用构建完都可以点发布Dify 会同时给你一个 Web 访问页面和一套 API。前者直接扔给同事用后者让你的业务系统带着自己的鉴权来调这就是它的 Backend-as-a-Service 设计。动手实战给蓝牙耳机批量出电商标题 用一个文本生成应用完成这个小任务输入商品名、卖点、人群输出多条候选标题。在应用的 VARIABLES 区添加 3 个变量product_name、selling_points、audience类型都选 String。提示词写成为{product_name}写3个电商标题突出{selling_points}面向{audience}用感叹号和数字增强吸引力。右侧 Input Field 依次填入无线蓝牙耳机 / 主动降噪、30小时续航 / 通勤族。点 Run下方 Output Text 区会列出候选结果例如【主动降噪·30小时续航】无线蓝牙耳机通勤党通勤必备。改一下 audience 再跑一次几秒钟就能对比不同人群的措辞差异批量商品只需换输入循环执行。常见问题三个最容易踩的坑容器启动了页面却一直加载首次拉取的镜像较多先用docker compose ps确认所有服务都是 Up 状态别急着刷新浏览器。应用报错没有可用模型安装只部署了平台本身模型要单独配进设置 → 模型供应商填 API Key 并添加模型后应用立刻就能跑。内存不够拉不起来官方最低要求是 2 核、4 GiB如果你同时启用了 Elasticsearch 这类重服务却启动失败先检查这一条。更多部署选项见 docs/ADVANCED_SETUP.md。总结与下一步Dify 把模型、提示词、流程、知识库放在同一块画布上从想法到可调用的服务成本就是一次拖拽加几段提示词。接入业务系统用应用自带的 API 把生成能力嵌进现有后端做深 RAG把产品手册、行业报告导入知识库让检索质量托底文案质量用 LLMOps 面板盯日志、延迟和 token 消耗用真实数据反推提示词优化【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Dify快速上手指南：10分钟搭出你的第一个AI工作流应用
Dify快速上手指南10分钟搭出你的第一个AI工作流应用【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify每周要人工产出几十条商品文案、每次生成结果不合意就推倒重来——这类重复劳动常常吃掉你半天时间。如果能把提示词 模型 判断逻辑拖拽成一条可复用的流水线事情就简单了。Dify 是一个开源的 AI 应用开发平台把 AI 工作流、RAG 知识库和 Agent 能力整合在同一套可视化界面里让你不写代码就能从零代码搭建到生产部署。它是什么一句话定位 DifyDify 的定位是LLM 应用开发平台左边画流程右边配模型中间用变量串起来。适合的内容运营、市场人员也适合想快速验证 AI 想法的开发者。全程零代码提示词、模型、流程分支都在画布上拖拽配置模型即插即用内置 OpenAI、Llama3、Mistral 等主流模型接入任何 OpenAI 兼容端点也能填地址使用RAG 开箱即用文档上传、切片、向量检索整条链路自带应用即服务每个做好的应用都自动生成 API可直接嵌进你自己的系统快速开始安装与首次运行安装Docker Compose 四命令搞定官方推荐的自托管方式是 Docker Compose前提是机器已装 Docker 且 Compose 版本不低于 2.24.0配置建议至少 2 核 CPU、4 GiB 内存git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify cd dify/docker cp .env.example .env docker compose up -d完整编排见 docker/docker-compose.yaml。等所有容器启动后浏览器打开 http://localhost/install 即可。首次使用从初始化页到跑通第一条生成初始化页会要求你设置管理员账号和密码完成后进工作室。点右上角创建空白应用选文本生成类型得到一个带提示词编辑区、变量区和右侧调试面板的编辑器。左侧菜单进入设置 → 模型供应商选一家如 OpenAI填入 API Key再加一个聊天模型。核心功能带你看三块最能打的能力拖拽就能跑通流程Workflow 画布原理上Dify 把执行过程拆成一个个节点LLM、知识检索、IF/ELSE 分支、HTTP 请求、变量赋值每个节点声明自己的输入和输出连线即逻辑。操作上创建一个工作流类型应用从左侧节点库拖入一个 LLM 节点接好开始与结束节点点右上角运行右侧的测试运行窗口会逐节点展示输入、输出和耗时哪里断了看得一清二楚。换模型不换应用模型集中管理Dify 把模型放在工作区级别统一管理给一个供应商配置好 Key 后工作区内所有应用都能引用它。同一个摘要任务想换供应商对比效果在应用顶部切一下模型即可提示词和流程完全不用动。一键发布成服务网页与 API 同时到手每个应用构建完都可以点发布Dify 会同时给你一个 Web 访问页面和一套 API。前者直接扔给同事用后者让你的业务系统带着自己的鉴权来调这就是它的 Backend-as-a-Service 设计。动手实战给蓝牙耳机批量出电商标题 用一个文本生成应用完成这个小任务输入商品名、卖点、人群输出多条候选标题。在应用的 VARIABLES 区添加 3 个变量product_name、selling_points、audience类型都选 String。提示词写成为{product_name}写3个电商标题突出{selling_points}面向{audience}用感叹号和数字增强吸引力。右侧 Input Field 依次填入无线蓝牙耳机 / 主动降噪、30小时续航 / 通勤族。点 Run下方 Output Text 区会列出候选结果例如【主动降噪·30小时续航】无线蓝牙耳机通勤党通勤必备。改一下 audience 再跑一次几秒钟就能对比不同人群的措辞差异批量商品只需换输入循环执行。常见问题三个最容易踩的坑容器启动了页面却一直加载首次拉取的镜像较多先用docker compose ps确认所有服务都是 Up 状态别急着刷新浏览器。应用报错没有可用模型安装只部署了平台本身模型要单独配进设置 → 模型供应商填 API Key 并添加模型后应用立刻就能跑。内存不够拉不起来官方最低要求是 2 核、4 GiB如果你同时启用了 Elasticsearch 这类重服务却启动失败先检查这一条。更多部署选项见 docs/ADVANCED_SETUP.md。总结与下一步Dify 把模型、提示词、流程、知识库放在同一块画布上从想法到可调用的服务成本就是一次拖拽加几段提示词。接入业务系统用应用自带的 API 把生成能力嵌进现有后端做深 RAG把产品手册、行业报告导入知识库让检索质量托底文案质量用 LLMOps 面板盯日志、延迟和 token 消耗用真实数据反推提示词优化【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考