Dify 备忘

于 2025-07-26 16:39:54 发布
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安装 ：git clone https://gitee.com/dify_ai/dify.git

cd dify/docker

docker compose up -d

用 http://ip 打开并配置用户

changxiang
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华为云Flexus+DeepSeek征文｜快速搭建Dify-LLM应用开发平台：基于华为云的一键部署实践全攻略
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本文介绍了如何在华为云平台上快速搭建Dify-LLM应用开发平台，并详细解析了Flexus X实例的高性能表现及CCE容器高可用部署方案。通过“一键部署”功能，开发者可以轻松完成资源配置、镜像拉取、网络开通等步骤，显著降低部署门槛。
干货分享：Dify中4种核心变量详解！
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Dify+MCP+MySQL：智能问数本地实践
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本文分享了基于Dify+MCP+MySQL构建AI问答系统的实践经验。主要内容包括： 系统架构：Dify作为AI开发平台，MCP作为中间层，MySQL存储数据 环境部署：在macOS系统下使用Docker部署Dify，通过conda创建Python虚拟环境运行MCP服务 数据库配置：创建专用MySQL数据库存储金融股票数据 工作流配置：在Dify中集成MCP插件，建立对话工作流应用 问题解决：详细记录了MCP服务连接配置中的常见错误及解决方法 实践表明该方案能有效解决XX问题，为构建智能问答系统提供有效路径
Mac 部署 Dify小红书种草工作流
chuizi_cs的博客
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摘要：本文介绍如何利用Mac部署Dify框架，结合苹果快捷指令打造小红书内容自动生成系统。通过Docker快速部署Dify，创建选题生成工作流并发布API接口，在iPhone快捷指令中调用该API实现手机端快速生成内容并保存至备忘录。这套系统将内容创作从构思变为选择优化方案，节省70%时间，适用于IT背景的内容创作者。未来计划扩展提示词库管理和语音输入功能，提升创作效率。
华为云Flexus+DeepSeek征文｜基于Dify构建Bilibili频道数据分析助手
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B站数据分析助手：一键采集播放、弹幕、互动数据，AI智能诊断内容短板，可视化报告驱动精准运营。
Dify智能体开发：大语言模型(LLM)变量类型
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系统变量指的是在 Chatflow / Workflow 应用内预设的系统级参数，可以被其它节点全局读取。环境变量用于保护工作流内所涉及的敏感信息，例如运行工作流时所涉及的 API 密钥、数据库密码等。它们被存储在工作流程中，而不是代码中，以便在不同环境中共享。
dify工作流-1
顺其自然~专栏
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工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。1）Chatflow面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。2）Workflow面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用程序。为解决自然语言输入中用户意图识别的复杂性，Chatflow 提供了问题理解类节点。
【实战】Dify从0到100进阶--文档解读（2）Agent和工作流
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特性ChatflowWorkflow定位面向多轮对话的流程化编排面向一次性/批量自动化任务的流程编排交互方式人–机多轮对话无需持续交互，仅流程节点执行终结形式最终返回一条或多条对话回复流程结束时不返回对话，而是完成后端任务或产出Chatflow通过“节点＋分支”方式，把对话拆解成可视化的步骤，适合构建有条件判断、记忆管理的复杂对话体验。Workflow类似 Chatflow 的低代码编排，但不绑定用户对话，主要用于初始化脚本、数据处理、定时任务、报告生成等后台流程。
linux服务器部署dify
03-04
上述每种工具的具体安装备忘录应当参照各自官方网站提供的最新指南或在线资源中的说明文档完成设置过程。 针对 Ollama 组件，在 Linux 平台上可以通过命令行脚本来实现自动化安装流程: ```bash curl -fsSL ...
Stable Diffusion之提示词指南(一)
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Prompt(提示词)就是我们给AI模型下发的指令，也就是指用户输入的文本或图像信息。目的是指导模型生成我们想要的艺术作品。直白一点来说它就是我们告诉AI我们要画什么，要画成什么的一种“指令”，提示词包含的内容是非常广泛的，它可能包括作品主题、画风、形象特点以及一些具体包含的元素等。这有点类似像程序代码，代码逻辑写对了，程序才能正常运行，代码写的越好。
COMSOL增材制造多层多道模拟技术及应用实例解析
07-29
利用COMSOL进行增材制造（即3D打印）过程中多层多道模拟的技术要点与实践经验。首先探讨了温度场建模的方法，通过MATLAB生成G代码来创建复杂的扫描路径并导入COMSOL进行仿真。接着讨论了材料相变处理，尤其是针对316L不锈钢的热导率非线性特性进行了深入分析。然后阐述了如何解决多层沉积导致的应力累积问题，提出了一种基于应变重置的解决方案。最后介绍了一种创新性的模型验证方法，即将实验视频转换为温度分布数据用于校准热源参数。文中还提供了多个实用的代码片段和技术细节，帮助读者更好地理解和应用这些理论。 适合人群：从事增材制造领域的研究人员、工程师以及希望深入了解COMSOL软件高级应用的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟金属3D打印过程的研究机构或企业，旨在提高模拟精度、缩短开发周期、降低试错成本。通过学习本文提供的技术和方法，可以有效提升复杂结构件的设计效率和质量。 其他说明：随文附赠了完整的316L多层熔覆案例模型文件包，包括热-力耦合、支撑结构优化模块及相关实测视频资料，便于读者进行实践操作和参数调试。
网络安全领域虚假数据注入攻击：入门指导、状态估计及BDD检测技术研究
07-29
虚假数据注入攻击的基本概念、攻击方式、状态估计的应用、BDD检测技术和攻击生成代码程序。虚假数据注入攻击是一种针对关键基础设施监控系统的网络攻击，旨在通过注入虚假数据来干扰系统正常运行。文中解释了攻击者如何篡改关键数据，导致系统状态判断错误或决策失误。此外，还讨论了状态估计作为监控和调度的基础，在电力系统中的重要性，以及BDD检测技术如何通过数学和统计方法识别虚假数据。最后，文章提及了编写攻击代码程序的方法，强调这是出于学术研究的目的，而非实际攻击行为。 适合人群：网络安全研究人员、关键基础设施运维人员、信息安全专业学生。 使用场景及目标：帮助相关人员理解和防范虚假数据注入攻击，提高关键基础设施的安全性和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还涉及具体的技术实现细节，有助于深入理解虚假数据注入攻击的防御机制。
光伏发电系统中电导增量法INC仿真的MPPT算法解析及其优化方法
07-29
内容概要：本文深入探讨了电导增量法（INC）作为光伏发电系统中常用的MPPT算法的工作原理及其优化方法。首先介绍了INC算法的基本流程，包括通过电导变化量G来判断爬山方向以及设定合理的收敛阈值。接着详细解释了如何利用参考电压进行PWM调制，并指出了V_pv_max实时获取的重要性。此外，针对光照突变导致的传统INC算法延迟响应的问题，提出了采用自适应步长策略的解决方案。最后强调了在仿真过程中动态生成光伏阵列I-V曲线的重要性，以更好地模拟真实环境变化。 适合人群：对光伏发电系统及MPPT算法有一定了解并希望深入了解INC算法原理及其优化的技术人员。 使用场景及目标：①理解INC算法的核心逻辑；②掌握基于参考电压的PWM调制方法；③学会应对光照突变带来的延迟响应问题；④提高仿真精度，使模型更加贴近实际情况。 其他说明：文中还提到了一些实用技巧，如使用滑动窗口记录最大采样值、采用多项式拟合生成动态I-V曲线等，为后续进一步优化提供了思路。
X00133土壤侵蚀分析：R语言源码、数据集与效果图综合展示
07-29
利用R语言进行土壤侵蚀数据分析的方法。首先，文中描述了所使用数据集的特点，该数据集涵盖了不同地区土壤侵蚀的相关信息，如坡度、植被覆盖度、降雨量等。接着，作者展示了如何使用R语言中的ggplot2和dplyr两个重要包来进行数据处理和可视化的具体步骤，包括加载数据、筛选特定条件的数据以及绘制图表等。最后，通过对坡度与土壤侵蚀程度间关系的可视化呈现，揭示了两者可能存在的重要关联。 适合人群：环境科学领域的研究人员、地理信息系统分析师、生态学家以及其他对土壤侵蚀现象感兴趣的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要评估自然条件下土壤侵蚀情况的研究项目，旨在帮助用户掌握R语言在实际科研中的应用技巧，提高数据分析能力。 其他说明：文中提供的实例代码可以直接应用于类似主题的研究工作中，为相关领域的探索提供有价值的参考资料。
固体力学领域PMMA材料断裂仿真：基于COMSOL的正则化相场法研究及应用 · 相场法 精选版
最新发布
07-29
内容概要：本文介绍了吴建营教授利用COMSOL软件进行PMMA（聚甲基丙烯酸甲酯）断裂仿真的研究成果。研究采用了固体力学和泊松方程相结合的方法，提出了一种新的正则化相场法，解决了传统相场模型中裂缝宽度和网格尺寸之间的敏感性问题。文中详细解释了正则化相场演化方程、材料刚度矩阵的调制方法以及应力计算表达式的改进。此外，还讨论了求解器配置技巧和裂纹萌生条件的设定，展示了新方法在不同网格尺寸下表现出更好的稳定性和准确性。 适合人群：从事材料科学、固体力学、断裂力学研究的专业人士，尤其是熟悉COMSOL软件和相场法的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要精确模拟材料断裂行为的研究项目，特别是那些关注裂缝路径稳定性、应力分布均匀性的应用场景。目标是提高仿真结果的可靠性和计算效率。 其他说明：该方法不仅改善了裂缝路径的稳定性，还在一定程度上保持了全局能量释放率的精度，避免了‘幽灵裂纹’现象的发生。
激光抛光技术：基于COMSOL的连续移动激光处理仿真，融合固体传热、层流及动网格
07-29
使用COMSOL进行连续移动激光抛光的技术实现方法。首先，在Model Builder中配置固体传热和层流模块，并手动启用表面张力和马兰戈尼效应。接着，着重讲解了动网格设置的关键步骤，如使用变形网格、拉普拉斯平滑以及网格划分技巧。此外，还讨论了移动热源的定义方法，确保激光热源能够随时间连续移动。对于马兰戈尼效应，则通过自定义边界力的方式实现。最后，提供了关于表面粗糙度计算和后处理的建议，并分享了一些实践经验。 适合人群：从事激光加工、材料科学或仿真建模的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解激光抛光技术及其仿真实现的人群，旨在帮助他们掌握COMSOL软件的具体应用，特别是在固体传热、层流和动网格方面的配置技巧。 其他说明：文中提到的一些具体参数和配置方法，如表面张力系数、动网格参数、移动热源定义等，均经过实际测试验证，具有较高的实用性和可靠性。
langchain4j-vertex-ai-1.0.0-beta1.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Dify
06-16
### Dify 的 IT 技术相关信息 Dify 是一个专注于将大型语言模型（LLM）技术集成到实际应用中的平台，其设计目标是让开发者和企业能够快速构建、部署和管理基于 LLM 的应用。以下是关于 Dify 的 IT 技术相关信息： #### 1. **核心功能与架构** Dify 提供了一个完整的开发和管理环境，支持从创意到实现的全流程。它通过 RESTful API 实现了 Prompt 和业务代码的解耦，使得开发者可以更灵活地调整和优化 Prompt[^2]。这种架构设计不仅简化了开发流程，还提高了应用的可维护性和扩展性。 #### 2. **开发者友好性** 即使是对 AI 技术不熟悉的开发者，也可以通过 Dify 轻松实践 Prompt 工程和 Agent 技术。在 GPT 系列推出之前，已经有超过 60,000 名开发者在 Dify 上创建了自己的第一个应用[^1]。这表明 Dify 的工具链对新手非常友好，同时也能满足高级用户的需求。 #### 3. **企业级支持** 作为企业级 LLM 基础设施，Dify 被一些银行和大型互联网公司用作企业内的 LLM 网关。这不仅加速了生成式 AI（GenAI）技术在企业内部的推广，还实现了中心化的监管和资源分配[^2]。企业可以通过 Dify 的管理界面跟踪数据、成本和用量，从而持续改进应用效果。 #### 4. **性能监控与数据分析** Dify 提供了详细的性能监控和数据分析功能。例如，它可以统计每天的 AI 交互次数（Total Messages），并排除提示工程和调试相关的交互，以确保数据的准确性[^3]。这种功能对于优化应用性能和降低运营成本至关重要。 #### 5. **应用场景** Dify 的应用场景非常广泛，包括但不限于： - 快速构建 MVP（最小可行产品）以吸引投资或赢得客户订单。 - 将 LLM 集成到现有业务中，增强应用的能力。 - 探索 LLM 的能力边界，实践 Prompt 工程和 Agent 技术。 以下是一个简单的代码示例，展示如何通过 Dify 的 RESTful API 发送 Prompt 并获取响应： ```python import requests url = "https://api.dify.com/v1/generate" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } payload = { "prompt": "What is the capital of France?", "max_tokens": 50 } response = requests.post(url, headers=headers, json=payload) print(response.json()) ``` 这段代码展示了如何通过 Dify 的 API 发送一个简单的 Prompt，并接收生成的文本结果。 ---
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