Dify — AI 应用开发平台¶

# === Docker Compose 一键部署 ===

# 克隆 Dify 仓库
git clone https://github.com/langgenius/dify.git  # 下载 Dify 代码

# 进入 Docker 目录
cd dify/docker  # 进入 Docker 配置目录

# 复制环境变量文件
cp .env.example .env  # 复制环境变量模板

# 编辑 .env 文件（可选，修改密码等）
# nano .env

# 启动所有服务
docker compose up -d  # 后台启动 Dify（包含数据库、Redis、向量库等）

# 等待所有容器启动完成（约2-3分钟）
docker compose ps  # 查看各服务运行状态

# 打开浏览器访问
# http://localhost  或  http://localhost:80
# 首次访问需要设置管理员邮箱和密码

首次登录后需要配置 AI 模型：

1. 点击右上角头像 → 设置 → 模型供应商
2. 添加模型提供商：
   - OpenAI → 输入 API Key
   - Anthropic → 输入 API Key
   - Ollama → 输入 http://host.docker.internal:11434
   - 还支持：通义千问、文心一言、智谱、讯飞等国产模型
3. 保存设置

如果用 Ollama 本地模型（完全免费）：
- 先在主机上启动 Ollama：ollama serve
- 在 Dify 中添加 Ollama 提供商
- 模型 URL：http://host.docker.internal:11434

Dify 支持创建四种类型的 AI 应用：

1. 聊天助手（Chatbot）
   - 最常见的类型
   - 类似 ChatGPT 的对话界面
   - 可以加知识库（RAG）

2. 文本生成（Completion）
   - 输入 → 输出的单次任务
   - 比如：翻译、摘要、改写

3. Agent
   - 能使用工具的智能体
   - 可以搜索网页、查数据库、调 API

4. 工作流（Workflow）
   - 最强大的类型
   - 多步骤、条件分支、并行处理
   - 适合复杂业务逻辑

1. 点击 "创建应用" → 选择 "聊天助手"
2. 设置系统提示词：
   "你是一个友好的客服助手，回答用户关于产品的问题。
    如果不知道答案，诚实说不知道。"
3. 选择模型（如 Claude Sonnet）
4. 点击 "发布"
5. 获得一个可以分享的聊天链接
6. 也可以通过 API 集成到自己的应用

就这么简单！5分钟做一个 AI 客服

让 AI 基于你的文档回答问题：

1. 侧边栏 → 知识库 → 创建知识库
2. 上传文档：
   - 支持 PDF、Word、TXT、Markdown
   - 也支持从网页爬取
3. 选择切分策略和嵌入模型
4. 等待文档处理完成
5. 在聊天助手中关联这个知识库

效果：用户问问题时，AI 会先从你的文档中找答案，
而不是瞎编（减少幻觉）

工作流节点类型：

输入/输出节点：
- 开始节点 — 定义输入变量
- 结束节点 — 定义输出

处理节点：
- LLM 节点 — 调用大语言模型
- 知识检索 — 从知识库中搜索
- 代码执行 — 运行 Python/JavaScript
- HTTP 请求 — 调用外部 API
- 条件分支 — if/else 逻辑
- 循环节点 — 重复执行
- 变量聚合 — 合并数据

AI Agent 节点：
- 自主决策调用哪些工具
- 支持 Function Calling 和 ReAct 两种策略

示例工作流：
用户提问 → 意图识别（LLM）→ 条件分支 →
  如果是产品问题 → 知识库检索 → 生成回答
  如果是投诉 → 创建工单（HTTP） → 安慰回复

Agent Node 是 Dify v1.0 引入的核心功能：

配置方式：
1. 在工作流中添加 "Agent" 节点
2. 选择推理策略：
   - Function Calling（更快，直接调用工具）
   - ReAct（更灵活，逐步推理）
3. 配置可用工具：
   - 搜索引擎（Google、Bing）
   - 数据库查询
   - 计算器
   - 自定义 API
   - MCP 工具
4. Agent 会自主决定用哪个工具

白话比喻：就像给 AI 一个工具箱，
它自己判断该用什么工具来解决问题

Dify 支持 MCP 的两种角色：

作为 MCP 客户端：
- 连接外部 MCP 服务器
- 让 Dify 的 Agent 能使用外部工具
- 比如：连接 Playwright MCP 做浏览器自动化

作为 MCP 服务器：
- 把你的 Dify 工作流暴露为 MCP 工具
- 其他 AI 工具可以调用你的 Dify 工作流
- 比如：Claude 可以调用你做的 Dify 知识库

Dify 有一个插件市场，可以扩展功能：

热门插件类型：
- 模型插件 — 支持更多 AI 模型
- 工具插件 — Google 搜索、天气查询等
- 数据源插件 — 连接各种数据库
- Endpoint 插件 — 自定义 API 端点

安装方式：
设置 → 插件 → 市场 → 搜索 → 安装