废掉一个AI产品经理最快的方式：让他只知道ChatGPT！这100个Dify场景，才是你的“武器库”！

原创 于 2025-11-24 16:43:25 发布 · 672 阅读 · 6 ·
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#人工智能 #产品经理 #chatgpt #数据挖掘 #分类 #跳槽 #react.js

以下是Dify应用案例的分类整理，内容涵盖多个行业和应用场景。每个案例包含应用场景描述、技术实现要点及用户反馈/效果，展示了Dify在不同领域的多样化应用价值，旨在为各行业提供参考与借鉴。

01 制造业

新能源汽车智能制造优化

技术实现要点：某新能源汽车厂商部署Dify+智谱AI模型构建智能排产系统，实时分析订单波动、设备状态和供应链库存，动态调整生产计划，利用Dify的LLMOps模块监控模型预测偏差

用户反馈/效果：良品率提升18%，通过供应链风险预测避免2.3亿元订单损失

泵类设备预测性维护系统

技术实现要点：应用Dify工作流编排能力和RAGFlow知识库，整合IoT传感器数据与CMMS、MES、ERP等企业资源数据

用户反馈/效果：实现状态监测→异常判断→深度分析→维护建议全流程自动化

工厂设备实时监控与故障预警

技术实现要点：Dify多Agent系统+Prometheus+DeepSeek大模型，包含数据采集Agent、异常检测Agent、决策Agent

用户反馈/效果：某汽车零部件厂设备停机时间减少42%，维护成本下降30%

02 金融服务

招商银行智能理财顾问服务

技术实现要点：基于Dify工作流整合用户画像、市场数据和风险偏好，生成符合金融监管要求的决策记录

用户反馈/效果：理财产品销售转化率提升28%，用户投资收益率平均提升15%

大型金融机构构建统一知识中枢

技术实现要点：整合多业务线知识，实现知识检索与推理

用户反馈/效果：信息查询时间从5分钟缩短至1分钟内，跨部门沟通成本缩减30%

03 内容创作

多语言PDF文档原格式翻译

技术实现要点：保持原文档格式、布局和排版，支持304种语言互译，支持URL链接、base64值和本地文件三种传入方式

用户反馈/效果：实现多语言文档准确翻译

营销机构批量生成多平台文案

技术实现要点：批量创建多平台文案

用户反馈/效果：效率提升50%

04 教育培训

高校计算机课程辅助工具

技术实现要点：帮助学生完成编程作业，提供代码补全、修改、生成注释，错误修复建议

用户反馈/效果：湖南大学学生使用Dify完成图书借阅系统开发等项目，提升代码质量和开发效率

大学生简历美化神器

技术实现要点：通过Dify工作流实现PDF和图片格式简历上传，使用文档提取器和internlm3-8b-instruct模型，基于STAR法则优化内容

用户反馈/效果：提供结构分析、内容优化、语言表达等多维度建议

05 医疗健康

三甲医院利用RAG引擎建立医学知识库

技术实现要点：处理医学文档，实现知识检索与推理

**用户反馈/效果：诊断支持响应时间缩短至15秒

福建某三甲医院基于Dify构建医疗智能体

技术实现要点：部署本地化LLM集群(DeepSeek-R1-671B等模型)，覆盖行政、科研、诊疗与患者服务场景

用户反馈/效果：通过可视化工作流编排降低开发门槛，提升医疗服务效率

06 电商零售

如何高效转型Al大模型领域？

作为一名在一线互联网行业奋斗多年的老兵，我深知持续学习和进步的重要性，尤其是在复杂且深入的Al大模型开发领域。为什么精准学习如此关键？

  • 系统的技术路线图：帮助你从入门到精通，明确所需掌握的知识点。
  • 高效有序的学习路径：避免无效学习，节省时间，提升效率。
  • 完整的知识体系：建立系统的知识框架，为职业发展打下坚实基础。

AI大模型从业者的核心竞争力

  • 持续学习能力：Al技术日新月异，保持学习是关键。
  • 跨领域思维：Al大模型需要结合业务场景，具备跨领域思考能力的从业者更受欢迎。
  • 解决问题的能力：AI大模型的应用需要解决实际问题，你的编程经验将大放异彩。

以前总有人问我说：老师能不能帮我预测预测将来的风口在哪里？

现在没什么可说了，一定是Al；我们国家已经提出来：算力即国力！

未来已来，大模型在未来必然走向人类的生活中，无论你是前端，后端还是数据分析，都可以在这个领域上来，我还是那句话，在大语言AI模型时代，只要你有想法，你就有结果！只要你愿意去学习，你就能卷动的过别人！

现在，你需要的只是一份清晰的转型计划和一群志同道合的伙伴。作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。

在这里插入图片描述

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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[Dify] -基础入门10- Dify 应用开发与 ChatGPT 的区别与优势分析
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也许你正在开发一个客户支持聊天机器人，但却被多个API和模型调用搞得焦头烂额；又或者你在整合CRM、营销工具和分析平台的数据，却发现你的自动化平台根本不是为AI设计的。又或者你尝试用RAG、LangChain或Agent构建AI应用，却被复杂度和零散的基础设施绊住了手脚。这些听起来是不是很熟悉？
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Dify是一个面向开发者的AI应用开发平台，旨在帮助用户快速构建基于大语言模型（如GPT、Claude等）的应用程序。在Dify中，"提示词"（Prompt）是驱动AI模型生成内容的核心工具，通过优化提示词可以显著提升生成结果的准确性和实用性。提示词在Dify中的核心作用包括任务定义、输出控制、上下文管理、知识库集成和用户交互优化。 在Dify中创建chatflow工作流的步骤包括创建应用、配置开始节点、条件分支、添加LLM节点和直接回复节点。LLM节点分为通用优化专家节点、输出信息要求
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dify工作流上传一个pdf文档，让他挖掘并提炼出具体信息
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在 Dify 平台上通过工作流上传 PDF 文档并提取其中的具体信息，主要依赖于文档提取器组件。该组件能够处理包括 PDF 在内的多种文档格式，以提取文本内容[^2]。然而，默认情况下，Dify 的文档提取器不支持直接提取扫描版的 PDF 文件，因为这类文件中的内容实际上是图像形式，而非可编辑的文本。为了实现对扫描版 PDF 的支持，需要进行额外的配置。 ### 配置 OCR 服务以支持扫描版 PDF 1. **本地搭建 OCR 识别服务**：由于数据安全的原因，建议在本地环境中搭建 OCR（光学字符识别）服务。这一步骤涉及选择合适的 OCR 框架或工具，如 Tesseract OCR，并按照官方文档完成安装和配置。 2. **修改 Dify 相关源码**：下载特定版本的 Dify 源代码（例如 1.1.3 版本），并根据需求调整源码以集成 OCR 功能。可以通过执行如下命令克隆仓库： ```bash git clone https://gitee.com/kernelstudio/dify-api-with-ocr cd dify-api-with-ocr sh build.sh ``` 这个过程将构建一个支持 OCR 的 Dify API 实例，允许上传扫描版 PDF 并从中提取文本信息[^1]。 ### 使用 Dify 工作流上传 PDF 文件 一旦完成了上述配置，就可以利用 Dify 提供的工作流功能上传 PDF 文件并提取其内容： 1. **准备文件**：确保要上传的 PDF 文件已经准备好，并且是标准格式或者是经过 OCR 处理后的版本，以便于提取文本信息。 2. **上传文件**：登录到 Dify 平台，导航至相应的工作流界面，使用文档上传功能选择并上传 PDF 文件。文档提取器接受单个文件或多个文件作为输入[^2]。 3. **触发文档提取**：上传完成后，触发文档提取流程。此时，Dify 将自动调用文档提取器来解析上传的文件，并尝试从中提取出所有可用的信息。 4. **获取提取结果**：提取完成后，可以从输出变量中获取提取到的数据。这些数据通常包含文档中的文本内容，可能还包括元数据等信息。 ### 示例代码片段 假设已经有一个运行中的 Dify 环境，并且已经集成了 OCR 支持，下面是一个简单的 Python 脚本示例，展示如何与 Dify API 交互来上传 PDF 文件并请求提取其内容： ```python import requests # Dify API 的地址 api_url = 'http://your-dify-instance.com/api/v1/workflows/trigger' # 文件路径 pdf_file_path = '/path/to/your/document.pdf' # 构造 multipart/form-data 请求体 files = {'file': open(pdf_file_path, 'rb')} # 发送 POST 请求上传文件 response = requests.post(api_url, files=files) # 检查响应状态码 if response.status_code == 200: # 解析 JSON 响应 result = response.json() print('Document content extracted successfully:', result['content']) else: print('Failed to extract document content. Status code:', response.status_code) ``` 请替换 `api_url` 和 `pdf_file_path` 变量值为实际使用的 URL 和文件路径。此外，具体的 API 地址和请求参数可能会根据实际部署情况有所不同，请参考 Dify 官方文档获取最新的接口说明。 ### 注意事项 - 在上传敏感文档时，请确保遵循组织内部的数据保护政策。 - 如果遇到任何技术问题，可以查阅 Dify 的官方文档或者社区论坛寻求帮助。 - 对于非扫描版 PDF，可以直接使用 Dify 内置的文档提取器而无需额外配置 OCR 服务。
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