零基础Dify入门一、什么是AI agentAI Agent也就是人工智能体可以简单理解为一个能自主干活儿的“数字员工”。它不光能聊天还能自己思考步骤、调用工具去完成一个复杂的任务。和普通的聊天AI相比关键区别在于这“四个有”有脑子大模型负责理解和推理是它的“指挥部”。有手工具调用能实际做事比如搜索网页、写邮件、操作软件、调用计算器。有记忆上下文管理能记住你和它说过的话以及做事的中间过程。有规划任务拆解接到“帮我写一份行业报告”这种大任务会自己拆成搜索资料、整理大纲、撰写内容等步骤去执行。二、什么是Dify❓️Dify DoItForYou是一个用于构建 AI 应用的开源平台开源的大语言模型LLM应用开发平台。你可以创建 Agent、Agentic 工作流和聊天机器人让它们利用你自己的数据并发布为 Web 应用或通过 API 集成。特点①低代码②功能完整强大③开源免费Dify能做什么聊天助手支持基于 LLM 的对话交互可用于客服机器人、个人助理具备多轮对话和上下文记忆能力文本生成自动生成文章、摘要、代码或进行翻译、文档解析等任务支持从 PDF、PPT 等格式提取文本Agent 工作流可将复杂任务分解并调用工具如论文查询、数据分析、Web 搜索或数据库操作实现自动化任务处理RAGRetrieval-Augmented Generation结合向量化知识库和大模型生成内容提高回答准确性和丰富度适合企业知识库问答和商业智能场景工作流编排支持多节点流程设计包括条件分支、API 调用和任务自动化方便构建企业级 AI 工作流三、Dify安装以本机Windows示例1.基于WSL默认方式看自己的版本号2.启用虚拟机管理程序搜索控制面板-程序-程序和功能-启用或关闭Windows功能勾选☑️下图的两项内容然后根据提示重启电脑3.WSl验证和设置进入终端快捷键WindowsR输入cmd回车输入命令wsl --versionif出现上面的提示按提示步骤更新wsl版本即可也可以powershell以管理员身份运行输入wsl --update这样应该就是ok✅了4.安装docker desktop查看自己电脑的设备信息看系统类型那一行去官网Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker安装对应的版本进入到这个页面后自动更新配置这样就算安装成功了✅️右下角显示这个图标Engine running就说明正在正常运行在这里可以改资源存放路径默认是C盘docker engine配置根据版本不同可能会有报错需要自行排错{ builder: { gc: { defaultKeepStorage: 20GB, enabled: true } }, registry-mirrors: [ https://docker.1panelproxy.com, https://docker.m.daocloud.io, https://hub-mirror.c.163.com, https://mirror.baidubce.com, https://dockerhub.icu, https://docker.registry.cyou, https://docker-cf.registry.cyou, https://dockercf.jsdelivr.fyi, https://docker.jsdelivr.fyi, https://dockertest.jsdelivr.fyi, https://mirror.aliyuncs.com, https://dockerproxy.com, https://docker.nju.edu.cn, https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn, https://docker.mirrors.ustc.edu.cn, https://mirror.iscas.ac.cn, https://docker.rainbond.cc ] }验证docker是否安装成功拉取一个镜像没有error就说明镜像拉取操作成功示例也可以通过images验证5.克隆dify仓库地址http://github.com/langgenius/dify解压完成后打开进入docker-:将红框文件重命名为.env6.启动Dify先进入dify文件夹找到docker文件夹然后进入终端接着按以下步骤进行操作清空地址栏然后输入cmd回车这样就进入了然后在当前cmd页面输入docker compose up -d就会开始拉取镜像耐心等待即可这样就算OK了然后打开docker desktop桌面端会发现多了很多镜像然后点Containers看是否全部执行7.访问Dify地址https://cloud.dify.ai/apps每次访问Dify之前要保证Containers已经全部开启然后进入Dify官网注册登录即可出现下面这个界面说明已经成功进入了四、Dify接入大模型1.安装Ollama简介Ollama 是一个开源的大型语言模型LLM平台旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。下载地址Download Ollama on Windows下载适配自己版本的exe文件然后install即可耐心等待安装在下面这个下拉框搜索选择自己需要的模型根据电脑性能自主选择第一次使用模型它会自动下载模型下载成功之后你就可以问它一些基本的问题你也可以打开终端输入ollama list会显示你当前已经下载了的模型当然也可以在终端启动模型2.Dify中配置Ollama先登录Dify进行设置按如下操作可以从市场直接搜索Ollama搜索到之后点击安装然后回到设置界面点击左侧侧边栏模型供应商选项看到模型列表已经存在ollama说明安装插件成功然后点击添加模型进行配置基础URL那一栏如果docker是同一机器部署Dify就输入http://host.docker.internal:11434如果docker是不同机器部署Dify就输入http://192.168.x.x自己IP:11434如果配置不成功可以尝试手动设置一下系统变量如果不成功试一下把防火墙放开端口11434出现下面界面就是安装成功了然后你可以去创建自己的应用可以在调试与预览页面对它进行提问右上角显示的是调用的本地模型五、Dify接入API大模型大模型API是为大型预训练模型提供的接口开发者可以通过它在应用程序中调用模型能力且无需自己部署和维护模型实现智能化功能。1.注册阿里云账号地址大模型服务平台百炼 - 大模型应用构建 - 阿里云首次登录点击注册进入大模型服务平台百炼控制台创建自己的api key2.在Dify中配置API Key在Dify中搜索通义千问模型供应商安装在下面这个页面配置你的api key然后可以用自己的聊天助手调用千问模型可以问它一些问题六、掌握提示词1.什么是提示词提示词工程Prompt Engineering就是一门关于如何构造和精炼你的提示词的艺术和科学目的是最大化 AI 模型的性能让它产出更符合你需求的、高质量的输出。提示词工程就是一个与 AI 高效沟通的技巧。提示词Prompt就是你输入给 AI 模型比如大型语言模型 LLM的指令、问题、或文本输入。工程Engineering在这里指的是设计、优化和改进你的输入文本的过程。提示词是搭建智能体的第一步如何设计提示词角色定位明确bot的身份建立专业形象角色越具体回复越专业技能描述清晰的目标让bot知道做什么输出格式结构化回复要求确保输出规范约束条件限制不当行为保证安全合规给bot设置边界2.dify中如何应用提示词分类用户提示词用户直接提出的具体指令/问题指导模型执行特定的任务下图红框输入的就是用户提示词2.系统提示词定义大模型的角色定位回复逻辑持续影响整个会话响应模式下图红框输入的就是系统提示词在使用dify之前要先把dify的应用启动起来就是咱们正确安装的docker3.提示词应用案例先创建应用直接输入系统提示词输入用户提示词你可以继续问它问题如果不会写提示词可以借助这个提示词生成器进行优化生成的提示词也是符合咱们前面所说的要求的明确了bot的角色以及技能描述、输出格式和约束条件调整完成之后继续问它效果是这样的4.总结Dify中如何设置提示词先自己编辑然后用AI大模型进行优化使提示词更加贴合用户需求七、RAG1.什么是RAGRAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是目前最主流的 LLM 落地架构之一。RAG 的核心思想是让 LLM 在回答问题时先从外部知识库中检索相关内容再基于检索结果生成回答而不是仅依赖模型训练时记住的知识。主要用于解决模型幻觉问题。2.知识库构建文档准备文档预处理清理无关内容按主题分类文件命名规范文档类型支持格式PDF/Word/Txt格式适用场景攻略文章、教程文档表格类型支持格式Excel/CSV适用场景结构化数据、统计信息文档切片切分方式按字符数切分按符号切分按语义切分一般方式按照符号和字符长度一起切分文档向量化将切片后的文本进行向量数字化便于计算问题和文档的相似性作用语义理解相似度计算快速检索八、实践环节创建攻略知识库基本操作Step1:创建知识库 进入Dify选择知识库Step2:选择数据源 上传文本原始文件Step3:文本分段 选择设置分段方式Step4:构建索引 将分段后的文档进行向量化Step5:检索设置 向量检索/全文检索/混合检索Step6:查看结果 预览文本处理的效果九、知识库创建首先点击侧边栏知识库然后按上图操作然后上传并且进行设置点击预览块进行查看往下滑翻到检索设置这一栏根据自己使用场景选择检索类型默认推荐混合检索然后知识库已经创建完成十、让agent应用知识库Step1:创建空白应用 构建agent智能体Step2:构建提示词 明确角色-说明功能-规范回复格式Step3:选择知识库 编排模块-知识库-点击添加知识库Step4:结果验证 调试-输入问题-验证结果咱们按照前面创建应用的步骤进行操作在变量的下面一栏可以导入咱们自己已经创建好的知识库可以很好的解决大模型幻觉问题十一、Function Calling原理1.定义即函数调用解决信息实时性/数据局限性/功能扩展性等问题2.如何在Dify中应用Function Calling实操应用添加Dify市场中已有的工具我们新建一个时间测试的agent输入问题请告诉我现在的时间不难发现它无法直接获取实时时间那么我们可以选择添加工具你继续重新问它可以给出时间但是后面的时/分/秒对应不上找到工具旁边这个信息与设置按钮并点击把时区改一下现在时间就正确了总结在Dify中工具插件就是Function Calling的实现形式