DifyAI入门指南：5分钟搭建你的第一个AI应用

一、DifyAI介绍

DifyAI是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它的核心理念是让AI应用开发变得简单而强大。无论你是资深开发者还是AI新手，都能通过直观的界面快速构建出功能完善的AI应用。

为什么选择DifyAI？

传统AI应用开发的痛点：

• 需要深度理解各种AI模型API

• 复杂的提示词工程和调优

• 难以整合多种AI能力

• 缺乏可视化的开发工具

DifyAI的解决方案：

• 🎨 可视化工作流 - 拖拽式构建AI处理流程

• 🔌 模型无关性 - 支持OpenAI、Anthropic、本地模型等

• 📚 内置RAG能力 - 轻松构建知识库问答系统

• 🛠 丰富的工具集 - 从提示词IDE到性能监控

二、快速体验

第一步：Docker Compose部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

# 配置环境
cp .env.example .env

# 一键启动所有服务
docker-compose up -d

# 等待服务启动完成，访问 http://localhost

第二步：账号注册与模型配置

1. 访问平台：打开浏览器，访问 http://localhost，初始会自动跳转到install页面

2. 注册登录：填写邮箱、账户名和密码完成注册、登录

3. 配置模型：

• • 右上角账户头像进入"设置" → "模型供应商"

  • 添加API密钥配置对应模型

第三步：创建你的第一个AI应用

🤖 智能客服助手

让我们创建一个简单的客服助手：

1. 创建应用

• 点击"创建应用"

• 选择"Chatflow"应用类型

• 输入应用名称：智能客服

2. 选择模型并设计提示词

点击LLM节点进行大模型设置，模型选择接口已启用的模型，系统提示词如下：

你是一个专业的客服助手，具备以下特点：
- 友好、耐心、专业
- 能够理解用户问题并提供准确回答
- 如果不确定答案，会诚实说明并建议用户联系人工客服

请始终保持礼貌和乐于助人的态度。

3. 测试对话

• 在右侧预览区域输入："你好，我想了解你们的服务"

• 观察AI助手的回复效果

📚 知识库问答

前面创建了一个简单的对话流程应用，实际业务中智能客服一定是需要基于企业内部知识进行参考回答的。现在我们优化上述应用，先创建知识库然后在应用中使用知识库：

1. 创建知识库

• 进入"知识库"页面

• 点击"创建知识库"

• 上传PDF、Word或文本文件等

2. 添加知识库节点

• 在智能客服助手应用中新增知识检索节点

• 调整LLM节点配置，修改系统提示词配置

• 测试预览效果

三、核心功能一览

工作流引擎

通过可视化界面构建复杂的AI处理流程：

• LLM节点：大语言模型调用

• 知识检索节点：RAG检索

• 条件判断节点：流程控制

• 工具调用节点：外部API集成

插件式配置

• 工具插件开发

• 模型插件开发

• Agent策略插件开发

• 扩展插件开发

RAG检索增强支持

DifyAI内置强大的RAG（Retrieval-Augmented Generation）能力：

• 多格式文档支持：PDF、Word、TXT、Markdown等

• 智能文档解析：自动提取文本、保留结构信息

• 向量化存储：支持多种向量数据库（Pinecone、Qdrant、Weaviate等）

• 语义检索：基于向量相似度的智能检索

• 混合检索：结合关键词和语义检索，提升准确率

• 重排序优化：对检索结果进行相关性重新排序

• 上下文管理：智能控制上下文长度，避免token溢出

多模型支持

DifyAI支持市面上主流的AI模型：

Provider	LLM	Text Embedding	Rerank	Speech to text	TTS
OpenAI	✔️(🛠️)(👓)	✔️		✔️	✔️
Anthropic	✔️(🛠️)
Azure OpenAI	✔️(🛠️)(👓)	✔️		✔️	✔️
Gemini	✔️
Google Cloud	✔️(👓)	✔️
Nvidia API Catalog	✔️	✔️	✔️
Nvidia NIM	✔️
Nvidia Triton Inference Server	✔️
AWS Bedrock	✔️	✔️
OpenRouter	✔️
Cohere	✔️	✔️	✔️
together.ai	✔️
Ollama	✔️	✔️
Mistral AI	✔️
groqcloud	✔️
Replicate	✔️	✔️
Hugging Face	✔️	✔️
Xorbits inference	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
智谱	✔️(🛠️)(👓)	✔️
百川	✔️	✔️
讯飞星火	✔️
Minimax	✔️(🛠️)	✔️
通义千问	✔️	✔️			✔️
文心一言	✔️	✔️
月之暗面	✔️(🛠️)
Tencent Cloud				✔️
阶跃星辰	✔️
火山引擎	✔️	✔️
零一万物	✔️
360 智脑	✔️
Azure AI Studio	✔️		✔️
deepseek	✔️(🛠️)
腾讯混元	✔️
SILICONFLOW	✔️	✔️
Jina AI		✔️	✔️
ChatGLM	✔️
Xinference	✔️(🛠️)(👓)	✔️	✔️
OpenLLM	✔️	✔️
LocalAI	✔️	✔️	✔️	✔️
OpenAI API-Compatible	✔️	✔️		✔️
PerfXCloud	✔️	✔️
Lepton AI	✔️
novita.ai	✔️
Amazon Sagemaker	✔️	✔️	✔️
Text Embedding Inference		✔️	✔️
GPUStack	✔️(🔧️)(👓)	✔️	✔️	✔️	✔️

四、技术架构简介

DifyAI核心技术栈：

前端: Next.js + TypeScript + Tailwind CSS
后端: Python + Flask + SQLAlchemy + Celery
数据库: PostgreSQL + Redis + 向量数据库
部署: Docker + Docker Compose

架构优势：

• 🏗 微服务设计：各组件职责清晰，易于扩展

• 🔄 异步处理：长时间任务不阻塞用户界面

• 📊 多数据源：支持关系型、缓存、向量等多种存储

• 🐳 容器化部署：环境一致性，便于运维

五、应用场景

1. 智能客服系统

• 功能：24/7在线答疑、问题分类、人工转接

• 技术实现：RAG + 工作流 + 外部API集成

• 效果：响应速度提升80%，人工客服工作量减少60%

2. 文档智能助手

• 功能：文档问答、内容摘要、信息提取

• 技术实现：向量检索 + 文档解析 + 重排序

• 效果：文档查找效率提升5倍，信息准确率95%+

3. 编程助手

• 功能：代码生成、bug分析、技术问答

• 技术实现：代码专用模型 + 上下文理解

• 效果：开发效率提升30%，代码质量显著改善

平台集成能力很强，有技术团队的企业可以深入实现非常多的内部业务。

结语

DifyAI平台降低了AI应用开发的门槛，让更多开发者能够快速构建智能应用。不管是C端客户还是B端客户，DifyAI都是一个值得尝试的平台（想商业化的务必关注其开源协议）。 在下篇文章中，我们将继续探讨DifyAI的架构设计，敬请期待！