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Dify
文档说明
可视化 AI 应用开发平台集成指南
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，让您能够快速搭建 AI 应用。通过 FastAiToken，您可以在 Dify 中使用各种主流 AI 模型。
快速集成
1. 获取 API 密钥
访问 FastAiToken控制台 获取您的 API 密钥。
2. 配置模型供应商
- 登录 Dify 平台
- 点击用户名 > 设置
- 选择"模型供应商" - 选择 OpenAI-API-compatible
- 根据模型类型选择配置方式
所有模型，包括 GPT、Claude、Gemini 模型配置
- 模型类型：选择 LLM 类型（第一个栏目，图略）
- 模型名称：需要输入模型规范名称，不能乱输入
- 举例：输入 gemini-2.5-flash 而不能输入 Gemini 2.5 Flash。
- 模型显示名称：可以随意，方便辨识即可，比如可以写 Gemini 2.5 Flash
- API Key：输入 FastAiToken 密钥
- API endpoint URL：
https://fastaitoken.com/v1 - API endpoint中的模型名称，写规范名称：gemini-2.5-flash
模型配置里有很多参数按实际情况更新：
注：Dify 的模型配置界面并没有与时俱进，比如大模型的上下文长度的默认值写的 4096 是比较小的数值。
每个大模型的具体上下文长度，可以参考各大官方文档（本文档中心-资源导航栏目）
还有更多参数
核心功能
对话助手
创建智能对话助手：
- 选择"对话助手"模板
- 配置系统提示词：
text
你是一个专业的客服助手，负责：
- 回答用户问题
- 提供产品信息
- 处理售后服务
请保持友好和专业的态度。- 选择合适的模型（如 GPT-4）
- 调整参数：
- 温度：0.7（平衡创造性和准确性）
- 最大输出：2000 tokens
工作流应用
构建复杂的 AI 工作流：
text
graph LR
A[用户输入] --> B[意图识别]
B --> C{判断类型}
C -->|问答| D[知识库检索]
C -->|创作| E[创意生成]
C -->|分析| F[数据分析]
D --> G[生成回答]
E --> G
F --> G
G --> H[输出结果]知识库问答
集成文档知识库：
- 创建知识库
- 上传文档（PDF、Word、Markdown）
- 选择嵌入模型：
text-embedding-ada-002 - 在应用中引用知识库
- 配置检索参数：
- 检索数量：3-5 个片段
- 相似度阈值：0.7
- 重排序：开启
应用类型
1. 聊天助手
text
应用类型: 对话助手
模型: gpt-4
系统提示: |
你是一个专业的AI助手，具备以下能力：
- 回答各种问题
- 协助解决问题
- 提供建议和指导
请始终保持友好、准确、有帮助的态度。
温度: 0.7
最大长度: 20002. 文档分析
text
应用类型: 工作流
输入: 上传文档
处理流程:
1. 文档解析
2. 内容提取
3. 结构化分析
4. 生成摘要
输出: 分析报告3. 代码助手
text
应用类型: 对话助手
模型: gpt-4
系统提示: |
你是一个专业的编程助手，专长：
- 代码编写和优化
- 错误调试
- 架构设计
- 最佳实践建议
请提供清晰、实用的代码解决方案。高级功能
API 集成
Dify 应用可以通过 API 调用：
javascript
import requests
url = "https://your-dify-instance/v1/chat-messages"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_APP_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"inputs": {},
"query": "你好，请介绍一下你自己",
"response_mode": "streaming",
"user": "user_123"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)批量处理
处理大量数据：
- 准备 CSV 文件
- 创建批处理任务
- 配置处理模板
- 执行批量任务
- 导出结果
多模态应用
支持文本和图像的混合处理：
text
# 多模态输入示例
{
"inputs": {
"image": "data:image/jpeg;base64,...",
"text": "分析这张图片中的内容"
},
"query": "请详细描述图片内容并提供分析"
}模型选择策略
按场景选择
查看最新的场景化模型推荐，包括文本创作、编程开发、快速响应、长文本处理等全场景的最佳模型选择。 为什么不在此列出具体模型？
AI 模型更新迭代速度非常快，为了确保您获取最准确的模型推荐信息，我们统一在 模型推荐页面 维护最新的模型列表、性能数据和使用建议。
成本优化
text
开发环境:
模型: gpt-3.5-turbo
最大长度: 1000
温度: 0.7
生产环境:
模型: gpt-4
最大长度: 2000
温度: 0.5最佳实践
1. 提示词优化
text
# 结构化提示词
## 角色定义
你是一个专业的[具体角色]
## 任务说明
请帮助用户[具体任务]
## 输出格式
请按以下格式输出：
1. 概述
2. 详细分析
3. 建议
## 约束条件
- 回答要准确
- 语言要通俗
- 长度控制在500字内2. 工作流设计
text
graph TD
A[用户输入] --> B[输入验证]
B --> C[意图分类]
C --> D{选择处理路径}
D -->|简单问题| E[快速回答]
D -->|复杂问题| F[深度分析]
D -->|需要搜索| G[知识库检索]
E --> H[输出结果]
F --> H
G --> I[结合搜索结果] --> H3. 监控和优化
定期检查：
- 用户满意度反馈
- 响应时间统计
- 成本使用情况
- 错误率分析
4. 版本管理
- 定期备份应用配置
- 测试新版本后再发布
- 保留多个版本以便回滚
故障排除
常见问题
模型调用失败
- 检查 API 密钥正确性
- 确认账户余额充足
- 验证网络连接
响应质量差
- 优化提示词设计
- 调整模型参数
- 增加上下文信息
性能问题
- 选择更快的模型
- 减少输出长度限制
- 启用缓存功能
性能优化
text
缓存设置:
启用: true
过期时间: 3600秒
缓存条件: 相同输入
并发控制:
最大并发: 10
队列大小: 100
超时时间: 30秒
资源限制:
内存限制: 2GB
CPU限制: 80%部署建议
生产环境
text
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
dify-api:
image: langgenius/dify-api:latest
environment:
- SECRET_KEY=your-secret-key
- DB_HOST=postgres
- REDIS_HOST=redis
- OPENAI_API_KEY=your-fastaitoken-key
- OPENAI_API_BASE=https://fastaitoken.com/v1
depends_on:
- postgres
- redis
dify-web:
image: langgenius/dify-web:latest
ports:
- "3000:3000"
depends_on:
- dify-api
postgres:
image: postgres:14
environment:
- POSTGRES_DB=dify
- POSTGRES_USER=dify
- POSTGRES_PASSWORD=password
redis:
image: redis:alpine安全配置
- 使用环境变量存储敏感信息
- 启用 HTTPS 访问
- 设置访问权限控制
- 定期更新依赖包
监控设置
bash
# 监控脚本示例
import requests
import time
def monitor_dify_health():
try:
response = requests.get("http://your-dify-instance/health")
if response.status_code == 200:
print("Dify 运行正常")
else:
print(f"Dify 异常，状态码: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"监控失败: {e}")
# 每分钟检查一次
while True:
monitor_dify_health()
time.sleep(60)需要更多帮助？请查看 详细集成文档。