探索 Dify 的官方示例应用全部是英文，怎么切换成中文?

Dify 官方示例应用切换中文方法
最新推荐文章于 2025-10-23 11:38:04 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-23 11:38:04 发布 · 2.1k 阅读 · 1 ·
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深度学习-160-Dify工具之从模板创建应用示例
qq_20466211的博客
05-08 582
聊天助手、文本生成、工作流。
深度学习-154-Dify工具之工作流的三个简单应用示例
qq_20466211的博客
04-01 1364
提供了创建工作流的三个示例：(1)带分支选择的工作流(2)网站SEO分析工具(3)文章链接抽取内容并提取摘要。
Docker 安装成功后，安装 Dify 中文版本的步骤
weixin_44094615的博客
03-11 1253
【代码】Docker 安装成功后，安装 Dify 中文版本的步骤。
Dify 本地部署安装教程（Windows + Docker），大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
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瓦罗兰特顶级C位的博客
10-23 1979
在 Windows 系统上通过 Docker 快速部署 Dify，支持中文环境，提升访问速度并合理管理磁盘空间。
Dify+谷歌翻译 使用中文提示词实现本地文生图
Python_cocola的博客
08-10 3517
Dify 提示了众多的工具让我们使用，我们可以通过流程编排来实现一些工具的串联， 这样的话如果没有额外逻辑我们就不需要编写代码了，可以节省很大工作量。
Dify工作流中的参数提取节点
NLP工程化
07-10 1万+
利用 LLM 从自然语言推理并提取结构化参数，用于后置的工具调用或 HTTP 请求。Dify 工作流内提供了丰富的工具选择，其中大多数工具的输入为结构化参数，参数提取器可以将用户的自然语言转换为工具可识别的参数，方便工具调用。工作流内的部分节点有特定的数据格式传入要求，如迭代节点的输入要求为数组格式，参数提取器可以方便的实现结构化参数的转换。
境内部署DIfy（中篇）
hnmpf的博客
11-08 6728
2、修改dify/docker/ 下的docker-compose.yaml 文件，将其中的镜像逐一镜像替换为自己能找到的镜像。接 本文上篇中已经讲述了比较友好的一种境内安装Dify 的方式，这种方式可以拉取到最新的镜像源，最新的版本，最为推荐的方案。1、不论是方案一还是方案二，可能会出现pg数据库无法启动的问题可以通过 docker compose ps -a 查看运行中的镜像容器列表，并找到未能成功启动容器的ID或名称。3、容易出现端口冲突问题，只能根据问题就问题来解决。
Dify 配置语音转文字
engchina的专栏
03-31 9162
Dify 配置语音转文字
Dify应用：Echart图表可视化.zip
05-12
但可以推测，压缩包内的文件可能包括了Echart图表可视化相关的配置文件、示例代码、文档说明等，这些资源可以帮助开发者学习如何使用Echart以及如何在Dify应用中进行图表的定制和部署。 由于Echart作为一个成熟的...
欢迎来到未来：探索 Dify 开源大语言模型应用开发平台
JakeMa1024的博客
03-24 1467
Dify 不仅简化了大语言模型的应用开发过程，还开启了无限的可能性。无论你是希望提高工作效率的专业人士，还是渴望创新的技术爱好者，Dify 都是你不容错过的选择。现在就访问Dify 官方文档，开始你的探索之旅吧！
Dify 从入门到精通（1/100 篇）：Dify 究竟是什么？真能开启低代码 AI 应用开发的未来？
haolove527的专栏
07-29 2655
本文作为 Dify 博客系列：从入门到精通（100 篇） 的开篇，将为您全面介绍 Dify 的定位、核心特点、应用场景以及与传统开发的对比，带您走进这个低代码 AI 应用开发平台的未来世界。无论您是初学者、开发者还是企业决策者，本文都将为您提供清晰的入门指引，并为后续文章铺垫基础。让我们开始探索 Dify 的魅力！
AI应用程序开发工具：dify
01-10
一个用于创建强大的AI应用程序的开发工具，它提供了插件和数据集的API，以及一个用于快速工程和可视化操作的界面。对于想要开发应用程序的开发者和研究人员，dify提供了方便的工具和接口，帮助他们构建功能丰富的AI应用。
Dify 配置文字转语音
engchina的专栏
03-31 7101
Dify 配置文字转语音
AIGC：【LLM（六）】——Dify：一个易用的 LLMOps 平台
u013010473的博客
08-18 6882
Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用。Dify 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以后端即服务的 API 提供服务。
（一）Dify实现本地文生图-StableDiffusion本地部署
qq_578147153的博客
12-19 2914
stable-diffusion-webui 的汉化扩展. Contribute to VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese development by creating an account on GitHub.GitHub - VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese: stable-diffusion-webui 的汉化扩展。2）运行webui.bat文件，自动下载文件，下载完后自动进入到浏览器界面。
Dify插件相关报错问题记录及解决办法
yanguiyoubing的博客
04-27 6623
原因：没有在requirement中添加必要的依赖，基础的包如OS、path等插件是自带的，但如Pandas之类的，插件包不自带，需要在requirement中自行添加。原因：本地版docker部署如果env当中没有配置FILES_URL变量的话，dify平台所有的图片等资源都是没有IP和端口的，也就是都是相对地址，导致传入时出错。解决方法：在环境变量中配置FILES_URL，格式为：FILES_URL=http://+本机IP地址。
Dify部署与使用介绍-生成式 AI 应用创新引擎
wt334502157的博客
03-05 4962
Dify融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上
一文彻底搞懂大模型 - Dify（Agent + RAG）
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2401_85373396的博客
10-09 1万+
Dify 是一个用于构建 AI 应用程序的开源平台。Dify融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps理念。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt编排以及应用运营工具，大大降低了AI应用开发的复杂度。
dify构建应用
03-29
<think>好的，用户想了解如何使用Dify构建应用程序，我需要根据提供的引用内容来整理回答。首先，引用[1]提到了Dify安装和DeepSeek模型配置的教程，应该包含安装步骤和模型配置的基础知识。引用[2]是关于创建工作流的教程，可能涉及流程设计和提示词设置。 用户的问题比较广泛，需要分步骤回答。首先应该介绍Dify的基本概念和准备工作，比如安装和模型配置。然后，创建工作流可能是构建应用的核心步骤，需要详细说明。接下来，可能需要提到应用测试和部署，以及优化方法。最后，生成相关问题引导用户深入探索。 需要注意引用标记的正确使用，比如在提到安装和配置时添加[^1]，在讲工作流时引用[^2]。还要确保回答结构清晰，分点说明，并且语言口语化，避免使用专业术语过多。同时，要检查是否有遗漏的步骤，比如是否需要账户注册或环境准备。另外，用户可能对如何具体操作工作流不太清楚，需要结合引用中的提示词示例进行说明。最后，确保相关问题的生成与Dify应用构建相关，帮助用户进一步学习。</think>### 如何使用Dify构建应用程序 #### 1. **环境准备与安装** - **安装Dify**：根据操作系统选择安装方式，支持Docker部署或本地安装。核心步骤包括下载代码库、配置环境变量（如数据库、Redis等），并通过命令行启动服务。 - **模型配置**：集成大模型（如DeepSeek）时，需在Dify后台填入API密钥和模型端点。例如，配置DeepSeek模型需在“模型供应商”中选择自定义接口，并填写相关参数。 #### 2. **创建工作流** - **定义应用目标**：明确应用类型（如智能客服、知识库问答），设计流程图（如用户输入→意图识别→信息检索→生成回答）。 - **配置提示词**：在Dify的“提示词编排”中，使用结构化指令定义AI行为。例如： ```xml <context> {{#context#}} </context> You are a helpful assistant. Answer based on the context provided. ``` 确保提示词包含逻辑分支（如未知问题时的回复策略）[^2]。 - **集成工具**：通过“工具节点”添加外部API（如数据库查询、天气接口），并设置输入输出映射。 #### 3. **测试与迭代** - 在Dify的“调试”界面输入测试用例，观察输出是否符合预期。 - 根据反馈调整提示词逻辑或工具调用顺序，优化回答准确率。 #### 4. **部署与监控** - 将应用发布为API或网页插件，支持直接嵌入第三方系统。 - 通过Dify的“数据分析”面板监控调用量、响应延迟等指标，持续优化模型性能。 ---
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