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雷达卡
Dify：构建AI智能体的高效平台
Dify 是一个专为开发者设计的开源大语言模型（LLM）应用开发平台，被誉为“生成式AI应用创新引擎”。其核心理念是通过低代码或无代码的方式，提供涵盖模型接入、流程编排到部署上线的完整AI应用开发链路，显著降低企业级AI系统的开发门槛。
核心功能特性
可视化工作流搭建
支持拖拽式界面操作，用户可通过图形化方式完成Prompt设计与Agent构建，无需编写复杂代码即可定义AI逻辑，适合非技术人员快速上手。
Prompt集成开发环境（IDE）
内置专业的提示词调试工具，支持多模型效果对比，并融合文本转语音等功能扩展，提升开发效率与体验。
广泛的模型兼容能力
兼容包括 GPT-4、DeepSeek、Llama3 和通义千问在内的数百种主流模型，遵循 OpenAI API 协议标准，可自由切换云端或本地私有模型服务。借助 OneAPI 实现请求动态路由，有效控制调用成本。
企业级RAG检索增强生成引擎
支持对长文档如PDF、PPT等进行解析处理，结合向量数据库（如 Milvus）及混合检索技术（关键词+语义），大幅提升知识库问答准确率。同时支持答案引用溯源和人工审核机制，减少模型“幻觉”现象。
灵活的Agent架构
基于 ReAct 推理-行动策略，可调用超过50个内置工具（例如谷歌搜索、DALL·E），也支持自定义API接口以应对复杂任务场景，实现高度定制化行为响应。
全链路LLMOps能力
提供模型监控、日志追踪、A/B测试等运维功能，支持 Kubernetes 私有化部署，满足金融、医疗等行业在数据合规性方面的严苛要求。
版本类型说明
云版本
无需本地部署，直接在线使用，适合希望快速启动项目的团队。
私有化部署版本
支持在本地服务器部署，保障敏感数据不出内网，适用于对安全性要求较高的组织。
Dify 与 Coze 的关键差异对比
| 对比维度 | Dify | Coze |
|---|---|---|
| 定位 | 面向开发者与企业用户，支持构建复杂AI应用 | 面向普通用户，侧重于快速创建对话机器人 |
| 模型支持 | 支持多模型混合调用，允许私有化部署 | 主要依赖字节跳动旗下模型（如豆包），不支持外部模型接入 |
| 知识库处理能力 | 支持长文本解析，具备RAG优化与高精度检索能力 | 单文件限制6000 Token，需手动拆分上传 |
| 数据安全 | 支持全链路本地部署，数据完全掌控 | 依赖公有云服务，存在潜在隐私泄露风险 |
| 扩展性 | 支持自定义工具与代码节点，可实现复杂流程编排 | 模块较为简化，高级定制功能受限 |
| 适用场景 | 适用于客服系统、商业智能分析、合规审查等企业级应用 | 更适合C端轻量级场景，如抖音、飞书中的聊天机器人 |
选型建议
- 选择 Dify 的情况：需要实现复杂业务流程（如合同分析联动多模型调度）、重视数据隐私保护、计划长期投入企业级AI项目建设。
- 选择 Coze 的情况：希望快速接入字节生态（如抖音、飞书）、仅需开发简单的对话机器人、追求极致无代码体验。
私有化部署流程
- 从 GitHub 克隆 Dify 社区版源码至本地：
git clone https://github.com/langgenius/dify.git - 进入项目目录下的 Docker 配置路径：
cd dify/docker - 复制示例环境变量文件：
cp .env.example .env
（Windows 用户请使用：copy .env.example .env） - 启动容器服务：
执行docker compose up
docker compose up
注意事项：初次启动时不推荐添加 -d 参数（后台运行），以防因网络不稳定导致镜像拉取中断。国内网络环境下建议先完成所有镜像下载后再使用 -d 后台模式运行。
-d- 检查各容器运行状态：
docker compose ps
管理界面配置
打开浏览器访问以下地址：
http://localhost/install设置登录邮箱、用户名及密码后完成初始化。
成功登录后进入主控制台界面：
http://localhost大模型服务接入配置
接入 DeepSeek 模型
在系统设置中启用 DeepSeek 并填写对应的 API Key，即可在工作流节点中调用该模型。
连接本地 Ollama 模型
配置 Ollama 的基础 URL 地址时，不可使用 localhost 或 127.0.0.1。
localhost应改用局域网IP地址（例如
192.168.x.x），默认端口为 11434。原因在于 Dify 以 Docker 容器形式运行，localhost 指向的是容器内部而非宿主机。http://192.168.3.202:11434实战案例：打造OA行政小助手AI智能体
以构建一款用于查询公司员工手册、用户信息和部门结构的自然语言助手为例，展示如何利用 Dify 构建具备 RAG 能力与工具调用功能的AI智能体。
创建新应用
新建一个空白应用，选择“Chatflow”类型。该类型基于工作流驱动，适用于多轮交互且需记忆上下文的复杂对话场景。
前期准备步骤
- 建立知识库
将《员工手册》等相关文档导入知识库系统；设定合适的文本分段长度与重叠范围，并选用本地部署的 Ollama bge-large 模型作为 Embedding 引擎。 - 创建知识库查询工作流
完成工作流设计后，点击“发布为工具”，使其成为可在其他流程中调用的功能插件。
由于 Dify 官方未提供专用的知识库检索插件，因此通过自定义工作流实现此功能并对外暴露为可复用工具。 - 安装数据库查询插件
前往插件市场搜索“数据库查询”并完成安装，以便后续执行 SQL 查询操作。 - 安装 Agent 策略插件
在插件中心查找“Dify Agent策略”并安装，赋予智能体更强大的决策与任务协调能力。
流程编排设计
整个工作流由三个节点构成：开始 → Agent → 直接回复
开始节点配置
设置输入字段接收用户的聊天消息内容：
sys.queryAgent 节点设置
- Agent策略：选择 ReAct 模式，支持多轮推理与工具调用迭代。
- 可用工具列表：
- 查询知识库（由前述自定义工作流发布而成）
- SQL 查询（已安装的数据库查询工具）
通过上述配置，即可实现一个能够理解自然语言、检索内部资料并执行数据库查询的OA行政小助手AI智能体。
指令（系统提示词）：
定义智能体的角色、处理流程、输出格式及相关注意事项，包含数据库表结构的描述信息。该配置将作为Agent节点的直接回复内容输出。
预览与功能测试：
点击“预览”按钮，系统将弹出模拟聊天窗口。在此界面中输入测试消息，可验证智能体的实际响应能力与逻辑执行路径是否符合预期。
示例查询场景一：
docker compose up当输入“小明的员工资料”时，智能体会自动触发数据库查询工具。经过多步操作——首先检索员工基本信息表，再关联部门信息表获取所属组织结构，最后整合数据并生成自然语言总结——返回完整结果。
示例查询场景二：
-d当提问“公司的考勤制度”时，智能体将调用知识库搜索功能，在内部文档库中查找相关内容，并对检索到的信息进行提炼与归纳，以清晰简洁的方式呈现答案。
发布与运行部署：
完成配置后，可将该智能体的对话界面打包发布为独立的Web站点，便于外部用户访问使用。点击“发布更新”提交变更，随后通过“运行”功能启动已部署的Web服务入口。
通过上述步骤，即可利用Dify平台构建一个具备完整功能的AI智能体，支持自然语言查询解析、知识库内容检索以及数据库联动操作等复杂业务场景的自动化处理。
京公网安备 11010802022788号
