本次对接实现了企业微信智能机器人与 Dify 智能体平台的深度整合，解决了身份认证、流式传输、集群部署三大核心问题。基于stream_id的会话追踪机制；Redis 缓存 + 异步处理的流式代理方案；动态路由支持多智能体切换。支持富文本、图片、菜单等交互形式；增加对话日志审计与数据分析模块；结合 RAG 实现企业知识库问答。📌欢迎 Star 与 Fork 项目，共同完善企业级 AI 助手解决方案！如需了解 Dify 平台改造细节或其他集成案例，可查阅本系列前几篇文章。

DocuLook 是一个基于深度学习的智能文档解析系统，专门用于将 PDF、图片和 Office 文档转换为结构化的 Markdown/JSON 格式。该项目融合了计算机视觉、自然语言处理和文档理解的最新技术，提供了高精度、高性能的文档解析解决方案。

OpenAvatarChat数字人项目+dify智能体完美融合

补充前篇的一些优化。场景是识别pdf文档，但还需要把pdf文档中的图片也保存下来，在知识库增强检索的时候，直接可以显示图片。

dify的1.1.3版本知识库pdf解析实现使用pypdfium2提取文本，主要存在以下问题：1. 文本提取能力有限，对表格和图片支持不足。2. 缺乏专门的中文处理优化。3. 没有文档结构分析。4. 缺少文档质量评估。建议优化方案：1. 使用pdfplumber替代pypdfium2。2. 增加OCR支持 。3. 优化中文处理逻辑。4. 添加文档结构分析。5. 实现智能表格识别。6. 增加缓存机制。7. 优化大文件处理

完成租户添加功能后，下一步需要实现租户下的用户管理。基础功能包括：查询租户用户列表接口，添加用户接口

 Dify 的多租户功能是其商业版的标准功能，我们应当尊重其盈利模式。只有保持良性的商业运作，Dify 才能持续发展，并为用户提供更优质的功能。因此，此功能仅限学习使用。我们的需求是：实现类似 SaaS 版的账号隔离，包括智能体、知识库、插件和模型配置等模块的完全隔离。为此，需要启用多租户功能。

本文记录了Dify智能体平台源码二次开发中API安全验证的改造过程。针对前端直接调用API的安全隐患，我们重构了默认的API Key验证方式，通过集成三方平台登录token实现双重认证。文章详细介绍了如何改造wraps.py核心验证逻辑，将原有简单的API Key验证升级为"Bearer 智能体名+三方token"的复合验证模式，并保持与Redis缓存验证的集成，最终在不影响性能的前提下显著提升了API调用安全性。

本文记录了Dify智能体平台源码二次开发过程中的关键环节，重点介绍调试配置、镜像构建与部署实施的具体操作。文章详细说明了本地调试所需的环境变量配置，包括缓存、数据库、文件存储、向量数据库等服务的连接参数。在构建环节，提供了从源码编译Docker镜像到推送至Harbor私有仓库的完整操作流程。最后简要说明了使用Docker Compose部署更新后的服务，帮助开发者快速将二次开发成果投入实际应用环境。本文为后续结合具体场景的功能开发奠定了基础

本文详细介绍了Dify智能体平台的源码二次开发与分布式服务部署方案，重点阐述了核心架构配置与关键优化点。主要内容包括主服务模块（API/Worker/Web）和辅助服务（Sandbox/Plugin Daemon）的部署方式，以及Redis、PostgreSQL、Milvus和MinIO等关键中间件的配置方法。特别强调了将默认的Weaviate向量数据库替换为支持十亿级数据的Milvus，文件存储从本地升级为MinIO分布式存储的优化方案，并提供了Nginx反向代理配置示例。文章还列出了必须开放的服务端口清