【人工智能】Dify 中的 5 种应用类型

在 Dify 中,一个 “应用” 是指 基于 GPT 等大语言模型构建的实际场景应用。通过创建应用,你可以将智能 AI 技术应用于特定的需求。它既包含了开发 AI 应用的工程范式,也包含了具体的交付物。

简而言之,一个应用为开发者交付了:

  • 封装友好的 API,可由后端或前端应用直接调用,通过 Token 鉴权。
  • 开箱即用、美观且托管的 WebApp,你可以 WebApp 的模板进行二次开发。
  • 一套包含提示词工程、上下文管理、日志分析和标注的易用界面。

你可以任选 其中之一全部,来支撑你的 AI 应用开发。

🌞 Dify 官网:https://dify.ai/zh

1.应用类型

Dify 中提供了 5 5 5 种应用类型:

  • 聊天助手:基于 LLM 构建对话式交互的助手。
  • 文本生成应用:面向文本生成类任务的助手,例如撰写故事、文本分类、翻译等。
  • Agent:能够分解任务、推理思考、调用工具的对话式智能助手。
  • 对话流:适用于定义等复杂流程的多轮对话场景,具有记忆功能的应用编排方式。
  • 工作流:适用于自动化、批处理等单轮生成类任务的场景的应用编排方式。

文本生成应用与聊天助手的区别见下表:

文本生成应用聊天助手
WebApp 界面表单 + 结果式聊天式
WebAPI 端点completion-messageschat-messages
交互方式一问一答多轮对话
流式结果返回支持支持
上下文保存当次持续
用户输入表单支持支持
知识库与插件支持支持
AI 开场白不支持支持
情景举例翻译、判断、索引聊天

2.创建应用

你可以通过 3 3 3 种方式在 Dify 的工作室内创建应用:

  • 基于应用模板创建(新手推荐)
  • 创建一个空白应用
  • 通过 DSL 文件(本地/在线)创建应用

2.1 从模板创建应用

初次使用 Dify 时,你可能对于应用创建比较陌生。为了帮助新手用户快速了解在 Dify 上能够构建哪些类型的应用,Dify 团队内的提示词工程师已经创建多场景、高质量的应用模板。

你可以从导航选择「 工作室 」,在应用列表内选择「 从模板创建 」。

任意选择某个模板,并将其添加至工作区。

2.2 创建一个新应用

如果你需要在 Dify 上创建一个空白应用,你可以从导航选择「 工作室 」 ,在应用列表内选择「 从空白创建 」。

Dify 上可以创建 5 种不同的应用类型,分别是 聊天助手文本生成应用AgentChatflowWorkflow

创建应用时,你需要给应用 起一个名字选择合适的图标,或者 上传喜爱的图片用作图标使用一段清晰的文字描述此应用的用途,以便后续应用在团队内的使用。

在这里插入图片描述

2.3 通过 DSL 文件创建应用

🚀 Dify DSL 是由 Dify.AI 所定义的 AI 应用工程文件标准,文件格式为 YML。该标准涵盖应用在 Dify 内的基本描述、模型参数、编排配置等信息。

2.3.1 本地导入

如果你从社区或其它人那里获得了一个应用模板(DSL 文件),可以从工作室选择 「 导入DSL 文件 」。DSL 文件导入后将直接加载原应用的所有配置信息。

导入 DSL 文件创建应用

2.3.2 URL 导入

你也可以通过 URL 导入 DSL 文件,参考的链接格式:

https://example.com/your_dsl.yml

通过 URL 导入 DSL 文件

❗ 导入 DSL 文件时将校对文件版本号。如果 DSL 版本号差异较大,有可能会出现兼容性问题。详细说明请参考 应用管理:导入

<think>好的,用户想了解Dify开发平台的工作流类型应用是什么。首先,我需要确认自己对Dify的了解是否正确。Dify是一个开源的LLM应用开发平台,帮助用户快速搭建基于大语言模型应用程序。工作流类型应用应该是其中的一种应用构建方式。 接下来,我需要回顾Dify的文档或官方资料,确保信息准确。工作流(Workflow)在Dify中可能是指通过可视化拖拽的方式连接多个LLM模型、数据处理节点或第三方工具,形成自动化流程。用户可以通过编排不同的节点来处理复杂的任务,比如客服对话、数据分析等。 然后,要思考用户可能的背景。用户可能是开发者或企业用户,想了解如何利用Dify的工作流功能来优化业务流程。需要解释工作流的核心概念、使用场景、优势以及基本操作方式。 需要分点说明,结构清晰。比如,工作流是什么,核心功能,应用场景,优势,如何创建等。同时,要避免技术术语过多,用通俗易懂的中文解释,确保用户理解。还要检查是否有遗漏的关键点,比如是否支持多模型协作、条件分支、调试部署等。 最后,确保回答符合系统级指令,使用正确的LaTeX格式,虽然这个问题可能不需要数学公式,但要注意其他格式要求,比如中文回答,结构清晰等。确认没有使用Markdown,语言口语化,自然流畅。</think>Dify开发平台的**工作流类型应用**是一种通过可视化编排多步骤任务流程的AI应用开发方式。它允许用户将大型语言模型(LLM)、数据处理工具和第三方服务像搭积木一样连接,实现复杂任务的自动化处理。以下是关键点: --- ### 一、核心功能 1. **可视化编排** - 拖拽式界面连接不同节点(如LLM调用、API请求、数据清洗) - 支持条件分支(`if/else`)、循环等逻辑控制 - 示例流程: $$用户输入 \rightarrow 敏感词过滤 \rightarrow [条件分支] \begin{cases} 合规则调用GPT生成 \\ 违规则触发人工审核 \end{cases}$$ 2. **多模型协作** - 可混合调用不同模型(如GPT-4处理创意、Claude分析数据) - 支持串联/并联工作流(先摘要再翻译,或并行调用多个API) 3. **数据处理能力** - 内置文本处理(抽取关键信息、格式转换) - 支持结构化数据输出(自动生成JSON/CSV) --- ### 二、典型应用场景 1. **智能客服系统** - 流程:用户问题 → 意图识别 → [知识库查询 | 转人工 | 自动回复] 2. **数据分析报告** - 流程:导入数据 → 清洗 → 多模型交叉分析 → 自动生成可视化图表 3. **内容创作流水线** - 流程:选题生成 → 大纲撰写 → 多风格内容生成 → SEO优化 --- ### 三、技术优势 1. **降低开发门槛** - 无需编码即可构建复杂AI应用(但支持Python自定义节点) 2. **实时调试** - 提供运行轨迹追踪,可查看每个节点的输入/输出 3. **灵活部署** - 支持API发布、网页嵌入、私有化部署等模式 - 示例调用: ```python # 通过API触发工作流 response = requests.post('https://api.dify.ai/workflow/run', json={'input': '用户问题', 'workflow_id': 'xxx'}) ``` --- ### 四、操作示例(创建流程) 1. **创建新工作流** - 定义输入参数(如用户提问、上传文件) 2. **添加处理节点** - 常用节点类型LLM调用、数据库查询、Python脚本、HTTP请求 3. **设置连接逻辑** - 通过
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