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零基础学习Dify

用户投稿 发布于2025-09-09 19:17:35

学习Dify可以从以下几个方面入手：
1. "了解Dify"：首先，你需要了解Dify是什么。Dify是一个低代码开发平台，它允许用户通过拖拽界面来创建应用程序，而无需编写代码。这对于那些没有编程背景的用户来说非常友好。
2. "官方文档"：访问Dify的官方网站，查看官方文档。官方文档通常会提供入门指南、教程和API参考，这些都是学习Dify的重要资源。
3. "在线课程"：在在线教育平台（如Coursera、Udemy、edX等）上搜索Dify相关的课程。这些课程通常会从基础讲起，逐步引导你完成实际项目。
4. "视频教程"：YouTube和其他视频平台上有许多关于Dify的视频教程。这些视频通常更加直观，适合视觉学习者。
5. "社区和论坛"：加入Dify的社区和论坛，与其他用户交流。你可以在这里提问、分享经验，甚至找到合作伙伴一起完成项目。
6. "实践项目"：理论学习之后，最重要的是实践。尝试自己动手创建一些小项目，比如一个简单的待办事项应用、一个天气查询工具等。通过实践，你会更好地理解Dify的功能和用法。
7. "阅读博客和文章"：许多博客和文章都会介绍Dify的使用技巧和最佳实践。阅读这些内容可以帮助你提高技能，并了解行业动态。
8. "参加研讨会和网络研讨会"：Dify可能会举办

相关内容：

Dify作为当前最流行的低代码AI应用开发平台，其工作流(Workflow)系统是构建复杂AI应用的核心组件。本文全面剖析Dify工作流的实现机制，从基础架构到高级特性，帮助零基础开发者快速掌握这一强大工具。

1. 核心概念

Dify 工作流系统是一个基于图（Graph）的执行引擎，允许用户通过可视化界面设计和执行复杂的 AI 工作流。工作流由多种类型的节点（Node）组成，这些节点通过边（Edge）连接，形成有向图结构。

工作流系统主要由以下几个部分组成：

  • 图引擎：负责解析工作流配置，构建执行图，并控制节点的执行顺序
  • 节点实现：各种类型节点的具体实现，如 LLM、知识检索、条件分支等
  • 变量管理：管理工作流执行过程中的变量传递和存储
  • 执行记录：记录工作流和节点的执行状态、输入输出和性能指标

1.1 核心概念有哪些节点

  • 输入节点：接收用户输入或外部系统触发
  • 处理节点：包括LLM模型调用、数据处理、条件分支等
  • 工具节点：调用内置或自定义工具(如搜索API、数据库查询)
  • 输出节点：返回最终结果或触发后续动作
  • 控制节点：实现循环、并行等流程控制

1.2 系统架构


二、数据模型设计

Dify 使用多个模型来表示工作流及其执行状态：

  • WorkflowModel：工作流的基本信息，包括 ID、名称、描述、配置等
  • WorkflowRunModel：工作流的执行记录，包括执行状态、开始时间、结束时间等
  • WorkflowNodeExecutionModel：节点的执行记录，包括节点类型、输入、输出、状态等
  • ConversationVariable：存储会话变量，包括名称、值类型、值等
  • WorkflowDraftVariable：存储草稿工作流中的变量，包括会话变量、系统变量和节点变量

三、节点类型



工作流系统支持各种类型，每种都有特定的功能：

类别

节点类型

目的

流程控制

开始、结束

定义工作流的入口点和出口点

输出

定义聊天对话的回复内容

AI

LLM, Agent

调用大型语言模型进行文本生成

Knowledge

Knowledge Retrieval

从知识库查询内容

Logic

If/Else，问题分类器

实现条件分支

Code

代码、模板转换

执行代码或转换数据

数据

HTTP 请求，变量分配器

获取外部数据或管理变量

迭代

迭代、循环

处理列表或创建循环

Tools

Tool

调用外部工具或插件

四、节点交互

工作流编辑器中的节点支持各种交互：

  1. 拖放（Drag and Drop） ：可以在画布上拖动节点
  2. 连接（Connect） ：可以通过从源手柄拖动到目标手柄来连接节点
  3. 配置（Configure） ：单击节点显示其配置面板
  4. 调整大小（Resize） ：某些节点可以调整大小
  5. 删除 ：可以删除节点

五、工作流执行机制

工作流系统包括用于执行工作流的组件，既可用于开发期间的测试，也可用于生产使用

执行工作流时，它遵循以下步骤：

  1. 初始化（Initialization） ：加载工作流配置并创建执行上下文
  2. 节点执行（Node Execution） ：根据图执行工作流中的每个节点
  3. 数据流（Data Flow） ：根据连接在节点之间传递数据
  4. 错误处理（ Handling） ：根据节点配置处理错误
  5. 完成（Completion） ：返回最终结果
节点可以配置不同的错误处理策略：

  1. None ：发生错误时停止执行
  2. 默认值 ：如果发生错误，则返回默认值
  3. 失败分支（Fail Branch） ：发生错误时执行特定分支
此外，可以将节点配置为在失败时重试：

六、高级功能特性

变量和数据流

工作流系统支持多种类型的变量：

  1. 环境变量（Environment Variables） ：存储配置和密码等
  2. 对话变量（Conversation Variables） ：存储会话之间需要记住的交互信息
  3. 节点输出变量（Node Output Variables） ：每个节点生成的数据可供后续节点使用

1七、与其他 Dify 组件集成

工作流系统与 Dify 的其他核心组件集成：

模型提供者集成

工作流可以通过模型提供程序系统使用大型语言模型 (LLM)：

  1. LLM 节点连接到模型提供系统以访问各种 AI 模型
  2. 系统处理身份验证、速率限制和特定于模型的配置

知识库集成

知识检索节点可以访问 Dify 的知识库：

  1. 工作流可以查询知识库来检索相关信息
  2. 检索到的内容可用于提示或进一步处理

工具集成

工作流程可以使用各种工具：

  1. 内置工具（Built-in Tools） ：Dify 提供的系统工具
  2. 自定义工具（Custom Tools） ：用户定义的 API 工具
  3. 插件工具（Plugin Tools） ：已安装插件的工具
  4. 工作流工具（Workflow Tools） ：其他以工具形式公开的工作流

总结：

工作流系统是 Dify 的一个强大组件，它使用户能够通过可视化界面创建复杂的 AI 应用程序。它提供了一种灵活的、基于节点的方法来设计流程，可以整合 AI 模型、数据操作、外部服务和逻辑操作。

主要特点包括：

  • 用于设计工作流程的可视化编辑器
  • 支持多种节点类型用于不同的操作
  • 节点间数据流的变量系统
  • 高级流程控制，包括条件、迭代和循环
  • 与其他 Dify 组件（如模型、知识库和工具）集成
  • 错误处理和重试机制
  • 通过 DSL 导入/导出功能
工作流系统使技术和非技术用户无需编写代码即可创建复杂的 AI 应用程序，同时仍提供复杂用例所需的灵活性和功能。

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