1 什么是Dify

Dify 是开源大语言模型(LLM) 应用开发平台，融合后端即服务和 LLMOps 理念，开发者能快速搭建生产级生成式 AI 应用，非技术人员也可参与 AI 应用定义与数据运营。

Dify 内置构建 LLM 应用关键技术栈，支持数百模型、有直观 Prompt 编排界面等，还提供易用界面和 API，节省开发者时间，助其专注创新与业务需求。

2

为什么使用Dify？

你可将 LangChain 这类开发库想象成有锤子、钉子的工具箱。而 Dify 提供更接近生产需求的完整方案，如同精心设计和测试的脚手架。

关键是，Dify 开源，由专业全职团队与社区共建。你能基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，兼顾灵活安全，还能完全掌控数据。

3

Dify 应用创建过程

创建空白应用

聊天助手：这是最基础的应用类型，适合新手开发者快速上手。通过简单配置，你可以构建一个基于 LLM（Large Language Model，大型语言模型）的对话机器人。

Agent：这种应用类型具备推理与自主工具调用的能力，是一个更智能的助手。它不仅可以进行简单的对话，还可以根据用户的输入进行逻辑推理，并调用相关的工具或服务来完成复杂的任务。

Chatflow：这是一种支持记忆的复杂多轮对话工作流，适合进阶用户。它允许开发者构建更加复杂和智能的对话系统，可以处理多轮对话，并且能够记住用户的上下文信息。

工作流：面向单轮自动化任务的编排工作流，主要用于处理单轮的自动化任务。开发者可以通过编排工作流，将多个任务或服务组合在一起，实现自动化的操作。

从应用模板中创建

初次使用 Dify 时，你可能对于应用创建比较陌生。为了帮助新手用户快速了解在 Dify 上能够构建哪些类型的应用，Dify 团队内的提示词工程师已经创建好了多场景、高质量的应用模板。

导入DSL文件

Dify DSL 是由 Dify.AI 所定义的 AI 应用工程文件标准，文件格式为 YML。该标准涵盖应用在 Dify 内的基本描述、模型参数、编排配置等信息。

如果你从社区或其它人那里获得了一个应用模版（DSL 文件），可以从工作室选择「 导入DSL 文件 」。DSL 文件导入后将直接加载原应用的所有配置信息。

4

工作流节点说明

节点是工作流的关键构成，通过连接不同功能的节点，执行工作流的一系列操作。

面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用程序。该类型应用无法对生成的结果进行多轮对话交互。

开始节点

“开始” 节点是每个工作流应用（Chatflow / Workflow）必备的预设节点，为后续工作流节点以及应用的正常流转提供必要的初始信息，例如应用使用者所输入的内容、以及上传的文件等。

LLM节点

调用大语言模型的能力，处理用户在 “开始” 节点中输入的信息（自然语言、上传的文件或图片），给出有效的回应信息。

知识检索节点

从知识库中检索与用户问题相关的文本内容，可作为下游 LLM 节点的上下文来使用。

问题分类节点

通过定义分类描述，问题分类器能够根据用户输入，使用 LLM 推理与之相匹配的分类并输出分类结果，向下游节点提供更加精确的信息。

条件分支节点

根据 If/else/elif 条件将 Chatflow / Workflow 流程拆分成多个分支。

代码执行节点

代码节点支持运行 Python / NodeJS 代码以在工作流程中执行数据转换。它可以简化你的工作流程，适用于Arithmetic、JSON transform、文本处理等情景。

模板转换节点

模板节点允许你借助 Jinja2 这一强大的 Python 模板语言，在工作流内实现轻量、灵活的数据转换，适用于文本处理、JSON 转换等情景。例如灵活地格式化并合并来自前面步骤的变量，创建出单一的文本输出。这非常适合于将多个数据源的信息汇总成一个特定格式，满足后续步骤的需求。

文档提取器

LLM 自身无法直接读取或解释文档的内容。因此需要将用户上传的文档，通过文档提取器节点解析并读取文档文件中的信息，转化文本之后再将内容传给 LLM 以实现对于文件内容的处理。

列表操作节点

列表操作节点可以对文件的格式类型、文件名、大小等属性进行过滤与提取，将不同格式的文件传递给对应的处理节点，以实现对不同文件处理流的精确控制。

变量聚合节点

通过变量聚合，可以将诸如问题分类或条件分支等多路输出聚合为单路，供流程下游的节点使用和操作，简化了数据流的管理。

变量赋值节点

你可以将对话过程中的上下文、上传至对话框的文件、用户所输入的偏好信息等变量，通过变量赋值节点写入至会话变量内，用作后续对话的参考信息。

迭代节点

对数组中的元素依次执行相同的操作步骤，直至输出所有结果，可以理解为任务批处理器。迭代节点通常配合数组变量使用。

参数提取节点

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。

HTTP 请求节点

允许通过 HTTP 协议发送服务器请求，适用于获取外部数据、webhook、生成图片、下载文件等情景。它让你能够向指定的网络地址发送定制化的 HTTP 请求，实现与各种外部服务的互联互通。

Agent节点

Agent 节点是 Dify Chatflow/Workflow 中用于实现自主工具调用的组件。它通过集成不同的 Agent 推理策略，使大语言模型能够在运行时动态选择并执行工具，从而实现多步推理。

工具节点

“工具”节点可以为工作流提供强大的第三方能力支持，分为以下三种类型：

  • 内置工具，Dify 第一方提供的工具，使用该工具前可能需要先给工具进行 授权。
  • 自定义工具，通过 OpenAPI/Swagger 标准格式导入或配置的工具。如果内置工具无法满足使用需求，你可以在 Dify 菜单导航 –工具 内创建自定义工具。
  • 工作流，你可以编排一个更复杂的工作流，并将其发布为工具。详细说明请参考工具配置说明。

结束节点

定义一个工作流程结束的最终输出内容。每一个工作流在完整执行后都需要至少一个结束节点，用于输出完整执行的最终结果。

直接回复节点

你可以在文本编辑器中自由定义回复格式，包括自定义一段固定的文本内容、使用前置步骤中的输出变量作为回复内容、或者将自定义文本与变量组合后回复。

循环节点

循环（Loop）节点用于执行依赖前一轮结果的重复任务，直到满足退出条件或达到最大循环次数。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

在这里插入图片描述

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

  • 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
  • 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
  • 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
  • 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

在这里插入图片描述

  • 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
  • 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
  • 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
  • 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

在这里插入图片描述

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

img

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

img

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

img

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

img

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

img

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

img

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！