Dify发布V1.5.0:可视化故障排查!

Dify 本周又发布了一个实用的大版本,直接从 V1.4.3 版本干到 V1.5.0 了,那问题来了,这次更新了哪些内容呢?接下来我们一起来看。

官方给这次更新的定义是:一个简洁、强大的更新,通过简化的调试和强大的集成功能,提升您的工作效率。

那它是怎么提示工作效率的呢?接下来我们一起来看。

1.旧版本执行流程

我们先回顾一下之前版本当工作流程出现问题时,我们需要做的事,我们需要执行以下主要流程:

  • 查找问题:挖掘运行历史记录,单击每个节点检查输出,最终发现模板节点丢失了知识库内容(即使它“有效”)。
  • 修复和测试:返回编辑模式,修复模板代码,然后在两个错误的选项之间进行选择:
    • 重新运行整个工作流程,包括缓慢的知识检索和网络抓取。
    • 仅调试 LLM 节点,但手动输入更正后的模板输出。
  • 重复执行:如果您仍然对结果不满意,请重新开始整个循环。

这会浪费时间并增加不必要的 API 成本,尤其是在多轮调试会话期间,它存在以下明显问题:

  • 没有结果存储:当您继续前进时,节点输出就会消失,每次都强制重新开始。
  • 手动变量输入:每次调试都需要输入该节点的所有变量,而无法重用上游结果。
  • 视图有限:您必须逐个节点检查日志,而无法看到完整的数据图。
  • 昂贵的重新运行:查找问题意味着重新启动整个工作流程,包括已经运行的昂贵的 API 调用。

2.新版升级

V1.5.0 最大的升级是提供了以下内容:

  • 上次运行结果换成:现在每个节点都会自动保存上次成功执行的内容。无论您是运行单个步骤还是快速执行整个工作流程,每个节点都会捕获上次运行的输入、输出和元数据。您可以将其视为每个节点的飞行记录器:为您提供调试或完整运行期间实际发生情况的可靠、可追溯的证据。
  • 变量交接:此跟踪功能可实现真正的分步执行。当变量检查面板保存节点所需的数据时,您可以直接运行该节点。系统会自动抓取依赖项,并在执行后更新监视器。其工作原理类似于在 Jupyter Notebook 中运行单个单元——选择任意节点,点击运行,工作流将处理所有数据关系。
  • “变量检查”面板:新版本在画布底部添加了一个“变量检查”面板。这个全局控制中心实时显示整个工作流程中的所有变量及其内容。无需再费力地查找节点的输入和输出,因为所有内容都集中在一个清晰的视图中。真正的强大之处在于直接编辑。您可以直接在监视器中修改大多数变量值,测试不同数据如何影响下游节点,而无需重新运行昂贵的上游操作(例如复杂的 LLM 调用或 API 请求)。

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这样当出现问题时,我们就能更快的定位和解决、以及调试问题了。

3.新版本执行流程

新版本排查和解决问题的流程是这样的:

  • 运行完整工作流程:点击一次运行。每个节点的结果都会自动保存到变量监视器,让您清晰地查看所有输出。

  • 发现问题:变量检查面板立即显示 Exa 网络搜索运行正常,但模板节点输出缺少知识库内容。

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  • 精确修复:修补模板节点代码以正确集成知识库数据。

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  • 测试步骤:仅运行模板节点,它自动从监视器获取上游数据并更新其输出

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  • 持续迭代:如果以上步骤仍需改进,您可以调整提示符设计并重新运行该节点。每次修改只需几秒钟即可验证。

4.区别

旧流程执行流程:查找问题 → 查找历史记录 → 手动输入变量 → 调试步骤 → 重新配置 → 重新运行工作流程 → 检查结果(根据需要重复)

新版本执行流程:发现问题→查看变量检查面板→修复节点或直接编辑变量→单步运行→立即查看结果。

也就是以前需要几十分钟才能搞定的事情,现在几分钟就搞定了,效率提升非常明显。

5.其他新增升级

  • 拖放式 DSL:通过将 DSL 文件直接拖放到浏览器中,轻松创建应用程序。
  • 增强的默认模板: sys.files 现在包含更强大的 Web 应用程序。
  • 隐藏表单属性:更高的 UI 灵活性和控制力。
  • MatrixOne 集成:通过 MatrixOne VDB 集成实现高级数据策略。
  • Firecrawl Deep Search:通过增强的搜索端点实现更丰富的内容发现。
  • Notion 分页:更轻松地浏览提取的 Notion 数据。
  • SendGrid 集成:无缝、可靠的电子邮件传递。
Dify v1.5.0 的升级可以通过以下步骤进行,并注意一些关键的注意事项,以确保升级过程顺利且无数据丢失或服务中断。 ### 升级步骤 1. **备份现有配置和数据** 在执行任何升级操作之前,建议对现有的 Dify 配置文件、数据库以及自定义插件等进行完整备份。这可以防止在升级过程中出现意外错误时能够快速回滚到之前的版本[^1]。 2. **获取最新版本** 从官方 GitHub 仓库克隆或下载最新的 v1.5.0 版本代码。如果使用的是 Git 管理项目,可以通过拉取最新的分支来更新代码库: ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify git checkout v1.5.0 ``` 3. **依赖更新与安装** 检查 `requirements.txt` 文件并安装/更新所有必要的 Python 包。对于某些新引入的功能(如增强的 RAG 支持),可能需要额外安装特定的依赖项。 ```bash pip install -r requirements.txt --force-reinstall ``` 4. **迁移数据库结构** 如果 v1.5.0 引入了新的数据库模型变更,则需要运行 Django 的迁移命令来同步数据库结构: ```bash python manage.py migrate ``` 5. **重新编译前端资源** 若前端界面有更新,需进入前端目录重新构建静态文件: ```bash cd web npm install npm run build ``` 6. **重启服务** 完成以上步骤后,重启后端服务及前端应用,使更改生效: ```bash # 停止旧服务 docker-compose down # 启动新版本服务 docker-compose up -d ``` ### 注意事项 - **兼容性检查** 在升级前,请确认当前使用的操作系统、Python 版本以及数据库类型是否与 v1.5.0 兼容。例如,v1.5.0 可能要求至少 Python 3.10 或更高版本[^1]。 - **插件与扩展支持** 检查已安装的第三方插件是否适用于新版本。部分插件可能因 API 更改而无法正常工作,需联系插件开发者提供适配版本或自行调整代码。 - **测试环境验证** 推荐先在一个隔离的测试环境中完成升级并进行全面的功能测试,确保核心功能如知识库管理、Agent 编排等均能正常运作后再部署至生产环境。 - **日志监控与调试** 升级完成后,密切监控系统日志,关注是否有异常报错或性能下降的情况。可通过查看 `logs` 目录下的日志文件或集成的日志管理系统进行分析。 - **文档查阅** 最终,建议详细阅读官方发布的 [v1.5.0 发布说明](https://docs.dify.ai/),了解具体的改进点、新增特性以及潜在的 breaking changes,以便更好地利用新版本的优势。 ---
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