課程簡介
本課程旨在幫助學(xué)員了解 Dify 平臺，并掌握企業(yè)級智能應(yīng)用解決方案的構(gòu)建方法。課程將從企業(yè) AI 應(yīng)用開發(fā)所面臨的挑戰(zhàn)入手，深入講解 Dify 平臺的核心定位、設(shè)計理念和關(guān)鍵特性。詳細(xì)介紹如何利用 Dify 提供的可視化編排工具、多模型支持、RAG 引擎和 Agent 框架等功能，實(shí)現(xiàn)智能應(yīng)用的快速開發(fā)、安全部署和靈活擴(kuò)展。通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將能夠利用 Dify 構(gòu)建出高效、可靠且符合企業(yè)需求的智能應(yīng)用解決方案。
目標(biāo)收益
?識別并理解企業(yè)在開發(fā)和部署生成式 AI 應(yīng)用時面臨的主要挑戰(zhàn)。
?準(zhǔn)確定義 Dify 平臺，并闡述其作為 LLMOps 平臺的核心價值和定位。
?掌握 Dify 平臺的核心理念，如 BaaS 和 PaaS 在 AI 應(yīng)用開發(fā)中的體現(xiàn)。
?熟練運(yùn)用 Dify 平臺的主要功能特性，包括可視化編排、多模型支持、RAG 引擎和 Agent 框架。
?針對企業(yè)場景，分析 Dify 平臺在開發(fā)效率、數(shù)據(jù)安全和集成性等方面帶來的價值。
?概述 Dify 平臺的系統(tǒng)架構(gòu)，并識別其關(guān)鍵組件及其相互關(guān)系。
培訓(xùn)對象
?需要構(gòu)建和部署企業(yè)級 AI 應(yīng)用的技術(shù)人員、產(chǎn)品經(jīng)理和架構(gòu)師。
?關(guān)注 LLMOps 平臺，希望簡化 AI 應(yīng)用開發(fā)流程的專業(yè)人士。
?尋求提升數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性，并充分利用 AI 能力的企業(yè)決策者。
?對 Dify 平臺感興趣，希望深入了解其功能和應(yīng)用場景的開發(fā)者。
課程大綱
| 模塊 1：Dify 平臺導(dǎo)論 （Introduction to the Dify Platform） |
?1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) ?1.2 企業(yè) AI 應(yīng)用開發(fā)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 ?1.3 定義 Dify：一個 LLMOps 平臺 –1.3.1 核心定義與定位 –1.3.2 關(guān)鍵理念：BaaS 與 PaaS for AI ?1.4 Dify 平臺的核心功能與特性 –1.4.1 可視化工作流編排 （Visual Workflow Orchestration） –1.4.2 多模型支持與管理 （Multi-LLM Support & Management） –1.4.3 集成 RAG 引擎 （Integrated RAG Engine - Knowledge Base） –1.4.4 Agent 框架 （Agent Framework for Tool Usage） –1.4.5 應(yīng)用模板與 API 發(fā)布 （Application Templates & API Publishing） ?1.5 Dify 對企業(yè)的價值主張 –1.5.1 降低開發(fā)門檻，加速應(yīng)用落地 –1.5.2 通過私有化部署保障數(shù)據(jù)安全與合規(guī) –1.5.3 提供靈活性與可擴(kuò)展性 –1.5.4 Dify 的定位比較 ?1.6 Dify 系統(tǒng)架構(gòu)概覽 –1.6.1 關(guān)鍵服務(wù)組件 –1.6.2 核心依賴組件 （Dependencies） ?1.7 關(guān)鍵術(shù)語 （Key Terms） ?1.8 本章小結(jié) ?1.9 討論與思考 |
| 模塊 2：Dify 環(huán)境部署與配置 （Deployment and Configuration） |
?2.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) ?2.2 部署方式概述 –2.2.1 Dify Cloud （云版本） –2.2.2 私有化部署 （Self-Hosted） –2.2.3 為何選擇私有化部署？ ?2.3 使用 Docker 進(jìn)行私有化部署 （Self-Hosting with Docker） –2.3.1 部署架構(gòu)與依賴 –2.3.2 前提條件 （Prerequisites） –2.3.3 獲取 Dify Docker 部署文件 –2.3.4 理解與修改 docker-compose.yaml –2.3.5 核心配置項(xiàng)調(diào)整 （通過環(huán)境變量） –2.3.6 啟動 Dify 服務(wù) –2.3.7 訪問控制臺與初始化設(shè)置 –2.3.8 常見部署問題與排查 （Troubleshooting） ?2.4 連接與配置大語言模型 （LLM） –2.4.1 支持的模型提供商類型 –2.4.2 獲取模型訪問憑證 （以國內(nèi)服務(wù)商為例） –2.4.3 在 Dify 中添加和管理模型 （以 DeepSeek API 為例） ?2.5 本章小結(jié) ?2.6 實(shí)踐練習(xí) |
| 模塊 3：構(gòu)建基礎(chǔ) AI 應(yīng)用：聊天機(jī)器人 （Building Basic Chatbots） |
?3.1 創(chuàng)建您的第一個聊天機(jī)器人應(yīng)用 –3.1.1 選擇應(yīng)用類型：對話型 –3.1.2 基礎(chǔ)設(shè)置：命名與描述 ?3.2 提示詞工程入門 （Introduction to Prompt Engineering in Dify） –3.2.1 編寫系統(tǒng)指令 （System Prompt） –3.2.2 理解并使用變量 （Understanding & Using Variables） –3.2.3 上下文管理 （Context Management） 與對話歷史 –3.2.4 調(diào)試與預(yù)覽 ?3.3 發(fā)布與集成初步 –3.3.1 生成 API 接口 –3.3.2 嵌入 Web 應(yīng)用 –3.3.3 查看日志與進(jìn)行標(biāo)注 –3.3.4 應(yīng)用監(jiān)測概覽 –3.3.5 其他集成可能性 （展望） ?3.4 本章小結(jié) ?3.5 實(shí)踐練習(xí) |
| 模塊 4：構(gòu)建 RAG 應(yīng)用：增強(qiáng)知識問答 （Building RAG Applications） |
?4.1 RAG 概念解析 （Understanding RAG） –4.1.1 為什么需要 RAG？ –4.1.2 RAG 工作流程 ?4.2 Dify 中的知識庫 （Knowledge Base in Dify） –4.2.1 創(chuàng)建知識庫 –4.2.2 文本處理、分塊與向量化 –4.2.3 管理知識庫 ?4.3 將知識庫集成到應(yīng)用中 –4.3.1 在應(yīng)用中添加“上下文”節(jié)點(diǎn) –4.3.2 調(diào)試與預(yù)覽 –4.3.3 應(yīng)用場景實(shí)例 –4.3.4 配置檢索策略 （引入重排模型） ?4.4 在 Dify 中構(gòu)建高效 RAG 應(yīng)用的最佳實(shí)踐 –數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：質(zhì)量優(yōu)先，預(yù)處理是關(guān)鍵 –知識庫配置：精細(xì)調(diào)整分塊與嵌入 –檢索策略：混合檢索 + Reranker 優(yōu)先 –Prompt 工程：明確指示，引導(dǎo) LLM –測試與評估：持續(xù)迭代，數(shù)據(jù)驅(qū)動 –漸進(jìn)式優(yōu)化：先求有，再求好 ?4.5 本章小結(jié) ?4.6 實(shí)踐練習(xí) |
| 模塊 5：高級功能：使用 Agent 實(shí)現(xiàn)自動化工作流 （Using Agents） |
?5.1 Dify Agent 概念解析 –5.1.1 什么是 Agent？ –5.1.2 Agent 的工作模式：思考與行動的循環(huán) ?5.2 設(shè)計 Agent 的 Prompt （為“熱點(diǎn)綜述”量身定做） –5.2.1 Agent Prompt 設(shè)計 –5.2.2 Prompt 設(shè)計要點(diǎn)回顧 –5.2.3 在 Dify 中配置 Prompt ?5.3 配置與使用內(nèi)置工具 –5.3.1 本例使用的內(nèi)置工具 –5.3.2 在 Dify Agent 中啟用工具 –5.3.3 測試與預(yù)覽 ?5.4 關(guān)于自定義工具 （Custom Tools） ?5.5 Agent 應(yīng)用場景實(shí)例 ?5.6 本章小結(jié) ?5.7 實(shí)踐練習(xí) |
| 模塊 6：探索 Dify 工作流：可視化編排復(fù)雜任務(wù) （Exploring Dify Workflows: Visually Orchestrating Complex Tasks） |
?6.1 工作流 （Workflow） 導(dǎo)論 –6.1.1 什么是 Dify 工作流？ –6.1.2 為什么需要工作流？ –6.1.3 理解 Dify 的編排模式：Workflow， Chatflow 與 Agent ?6.2 工作流核心組件：認(rèn)識節(jié)點(diǎn) （Workflow Nodes） ?6.3 構(gòu)建您的第一個工作流：花語小能手 （Practical Case: Flower Whisperer） –6.3.1 場景定義：從花名到推廣帖 –6.3.2 工作流結(jié)構(gòu)解析 –6.3.3 在 Dify 中構(gòu)建工作流 –6.3.4 運(yùn)行與測試 ?6.4 實(shí)踐案例：構(gòu)建 Chatflow 應(yīng)用 - 易速客服 （Practical Case: YiSu Customer Service Chatflow） –6.4.1 場景定義：智能客服初步響應(yīng)與轉(zhuǎn)人工 –6.4.2 Chatflow 結(jié)構(gòu)解析 –6.4.3 在 Dify 中構(gòu)建 Chatflow –6.4.4 運(yùn)行與測試 Chatflow ?6.5 高級工作流/Chatflow 概念與最佳實(shí)踐 –6.5.1 錯誤處理 （Error Handling） –6.5.2 優(yōu)化 （Optimization） –6.5.3 發(fā)布為 API –6.5.4 何時選擇 Workflow vs。 Chatflow vs. Agent （決策指南） ?6.6 工作流/Chatflow 應(yīng)用場景實(shí)例 （拓展） ?6.7 本章小結(jié) ?6.8 實(shí)踐練習(xí) |
| 模塊 7：企業(yè)級考量與實(shí)踐 （Enterprise Considerations & Practices） |
?7.1 集成與擴(kuò)展 （Integration and Extension） –7.1.1 API 對接企業(yè)系統(tǒng) –7.1.2 Webhook 與回調(diào)機(jī)制 –7.1.3 二次開發(fā)與定制化 ?7.2 安全與合規(guī) （Security and Compliance） –7.2.1 私有化部署的數(shù)據(jù)安全保障 –7.2.2 訪問控制與權(quán)限管理 –7.2.3 API 密鑰安全管理 –7.2.4 敏感信息過濾與脫敏 –7.2.5 審計日志與追蹤 ?7.3 運(yùn)維與監(jiān)控 （Operations and Monitoring） –7.3.1 監(jiān)控 Dify 服務(wù)狀態(tài) –7.3.2 應(yīng)用調(diào)用量與 Token 消耗監(jiān)控 –7.3.3 知識庫更新與維護(hù)策略 –7.3.4 Dify 版本升級 ?7.4 成本與性能優(yōu)化 （Cost and Performance Optimization） –7.4.1 選擇合適的 LLM –7.4.2 優(yōu)化 Prompt 減少 Token 消耗 –7.4.3 RAG 檢索效率優(yōu)化 –7.4.4 Agent/Workflow 優(yōu)化 |
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模塊 1：Dify 平臺導(dǎo)論 （Introduction to the Dify Platform） ?1.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) ?1.2 企業(yè) AI 應(yīng)用開發(fā)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 ?1.3 定義 Dify：一個 LLMOps 平臺 –1.3.1 核心定義與定位 –1.3.2 關(guān)鍵理念：BaaS 與 PaaS for AI ?1.4 Dify 平臺的核心功能與特性 –1.4.1 可視化工作流編排 （Visual Workflow Orchestration） –1.4.2 多模型支持與管理 （Multi-LLM Support & Management） –1.4.3 集成 RAG 引擎 （Integrated RAG Engine - Knowledge Base） –1.4.4 Agent 框架 （Agent Framework for Tool Usage） –1.4.5 應(yīng)用模板與 API 發(fā)布 （Application Templates & API Publishing） ?1.5 Dify 對企業(yè)的價值主張 –1.5.1 降低開發(fā)門檻，加速應(yīng)用落地 –1.5.2 通過私有化部署保障數(shù)據(jù)安全與合規(guī) –1.5.3 提供靈活性與可擴(kuò)展性 –1.5.4 Dify 的定位比較 ?1.6 Dify 系統(tǒng)架構(gòu)概覽 –1.6.1 關(guān)鍵服務(wù)組件 –1.6.2 核心依賴組件 （Dependencies） ?1.7 關(guān)鍵術(shù)語 （Key Terms） ?1.8 本章小結(jié) ?1.9 討論與思考 |
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模塊 2：Dify 環(huán)境部署與配置 （Deployment and Configuration） ?2.1 學(xué)習(xí)目標(biāo) ?2.2 部署方式概述 –2.2.1 Dify Cloud （云版本） –2.2.2 私有化部署 （Self-Hosted） –2.2.3 為何選擇私有化部署？ ?2.3 使用 Docker 進(jìn)行私有化部署 （Self-Hosting with Docker） –2.3.1 部署架構(gòu)與依賴 –2.3.2 前提條件 （Prerequisites） –2.3.3 獲取 Dify Docker 部署文件 –2.3.4 理解與修改 docker-compose.yaml –2.3.5 核心配置項(xiàng)調(diào)整 （通過環(huán)境變量） –2.3.6 啟動 Dify 服務(wù) –2.3.7 訪問控制臺與初始化設(shè)置 –2.3.8 常見部署問題與排查 （Troubleshooting） ?2.4 連接與配置大語言模型 （LLM） –2.4.1 支持的模型提供商類型 –2.4.2 獲取模型訪問憑證 （以國內(nèi)服務(wù)商為例） –2.4.3 在 Dify 中添加和管理模型 （以 DeepSeek API 為例） ?2.5 本章小結(jié) ?2.6 實(shí)踐練習(xí) |
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模塊 3：構(gòu)建基礎(chǔ) AI 應(yīng)用：聊天機(jī)器人 （Building Basic Chatbots） ?3.1 創(chuàng)建您的第一個聊天機(jī)器人應(yīng)用 –3.1.1 選擇應(yīng)用類型：對話型 –3.1.2 基礎(chǔ)設(shè)置：命名與描述 ?3.2 提示詞工程入門 （Introduction to Prompt Engineering in Dify） –3.2.1 編寫系統(tǒng)指令 （System Prompt） –3.2.2 理解并使用變量 （Understanding & Using Variables） –3.2.3 上下文管理 （Context Management） 與對話歷史 –3.2.4 調(diào)試與預(yù)覽 ?3.3 發(fā)布與集成初步 –3.3.1 生成 API 接口 –3.3.2 嵌入 Web 應(yīng)用 –3.3.3 查看日志與進(jìn)行標(biāo)注 –3.3.4 應(yīng)用監(jiān)測概覽 –3.3.5 其他集成可能性 （展望） ?3.4 本章小結(jié) ?3.5 實(shí)踐練習(xí) |
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模塊 4：構(gòu)建 RAG 應(yīng)用：增強(qiáng)知識問答 （Building RAG Applications） ?4.1 RAG 概念解析 （Understanding RAG） –4.1.1 為什么需要 RAG？ –4.1.2 RAG 工作流程 ?4.2 Dify 中的知識庫 （Knowledge Base in Dify） –4.2.1 創(chuàng)建知識庫 –4.2.2 文本處理、分塊與向量化 –4.2.3 管理知識庫 ?4.3 將知識庫集成到應(yīng)用中 –4.3.1 在應(yīng)用中添加“上下文”節(jié)點(diǎn) –4.3.2 調(diào)試與預(yù)覽 –4.3.3 應(yīng)用場景實(shí)例 –4.3.4 配置檢索策略 （引入重排模型） ?4.4 在 Dify 中構(gòu)建高效 RAG 應(yīng)用的最佳實(shí)踐 –數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：質(zhì)量優(yōu)先，預(yù)處理是關(guān)鍵 –知識庫配置：精細(xì)調(diào)整分塊與嵌入 –檢索策略：混合檢索 + Reranker 優(yōu)先 –Prompt 工程：明確指示，引導(dǎo) LLM –測試與評估：持續(xù)迭代，數(shù)據(jù)驅(qū)動 –漸進(jìn)式優(yōu)化：先求有，再求好 ?4.5 本章小結(jié) ?4.6 實(shí)踐練習(xí) |
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模塊 5：高級功能：使用 Agent 實(shí)現(xiàn)自動化工作流 （Using Agents） ?5.1 Dify Agent 概念解析 –5.1.1 什么是 Agent？ –5.1.2 Agent 的工作模式：思考與行動的循環(huán) ?5.2 設(shè)計 Agent 的 Prompt （為“熱點(diǎn)綜述”量身定做） –5.2.1 Agent Prompt 設(shè)計 –5.2.2 Prompt 設(shè)計要點(diǎn)回顧 –5.2.3 在 Dify 中配置 Prompt ?5.3 配置與使用內(nèi)置工具 –5.3.1 本例使用的內(nèi)置工具 –5.3.2 在 Dify Agent 中啟用工具 –5.3.3 測試與預(yù)覽 ?5.4 關(guān)于自定義工具 （Custom Tools） ?5.5 Agent 應(yīng)用場景實(shí)例 ?5.6 本章小結(jié) ?5.7 實(shí)踐練習(xí) |
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模塊 6：探索 Dify 工作流：可視化編排復(fù)雜任務(wù) （Exploring Dify Workflows: Visually Orchestrating Complex Tasks） ?6.1 工作流 （Workflow） 導(dǎo)論 –6.1.1 什么是 Dify 工作流？ –6.1.2 為什么需要工作流？ –6.1.3 理解 Dify 的編排模式：Workflow， Chatflow 與 Agent ?6.2 工作流核心組件：認(rèn)識節(jié)點(diǎn) （Workflow Nodes） ?6.3 構(gòu)建您的第一個工作流：花語小能手 （Practical Case: Flower Whisperer） –6.3.1 場景定義：從花名到推廣帖 –6.3.2 工作流結(jié)構(gòu)解析 –6.3.3 在 Dify 中構(gòu)建工作流 –6.3.4 運(yùn)行與測試 ?6.4 實(shí)踐案例：構(gòu)建 Chatflow 應(yīng)用 - 易速客服 （Practical Case: YiSu Customer Service Chatflow） –6.4.1 場景定義：智能客服初步響應(yīng)與轉(zhuǎn)人工 –6.4.2 Chatflow 結(jié)構(gòu)解析 –6.4.3 在 Dify 中構(gòu)建 Chatflow –6.4.4 運(yùn)行與測試 Chatflow ?6.5 高級工作流/Chatflow 概念與最佳實(shí)踐 –6.5.1 錯誤處理 （Error Handling） –6.5.2 優(yōu)化 （Optimization） –6.5.3 發(fā)布為 API –6.5.4 何時選擇 Workflow vs。 Chatflow vs. Agent （決策指南） ?6.6 工作流/Chatflow 應(yīng)用場景實(shí)例 （拓展） ?6.7 本章小結(jié) ?6.8 實(shí)踐練習(xí) |
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模塊 7：企業(yè)級考量與實(shí)踐 （Enterprise Considerations & Practices） ?7.1 集成與擴(kuò)展 （Integration and Extension） –7.1.1 API 對接企業(yè)系統(tǒng) –7.1.2 Webhook 與回調(diào)機(jī)制 –7.1.3 二次開發(fā)與定制化 ?7.2 安全與合規(guī) （Security and Compliance） –7.2.1 私有化部署的數(shù)據(jù)安全保障 –7.2.2 訪問控制與權(quán)限管理 –7.2.3 API 密鑰安全管理 –7.2.4 敏感信息過濾與脫敏 –7.2.5 審計日志與追蹤 ?7.3 運(yùn)維與監(jiān)控 （Operations and Monitoring） –7.3.1 監(jiān)控 Dify 服務(wù)狀態(tài) –7.3.2 應(yīng)用調(diào)用量與 Token 消耗監(jiān)控 –7.3.3 知識庫更新與維護(hù)策略 –7.3.4 Dify 版本升級 ?7.4 成本與性能優(yōu)化 （Cost and Performance Optimization） –7.4.1 選擇合適的 LLM –7.4.2 優(yōu)化 Prompt 減少 Token 消耗 –7.4.3 RAG 檢索效率優(yōu)化 –7.4.4 Agent/Workflow 優(yōu)化 |
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