简介
Dify 是一个开源平台，可让您直观地构建 AI 应用程序 - 无需编码。 从 RAG 聊天机器人到复杂的代理工作流程，Dify 提供了一个连接到 Claude、GPT 和本地模型的拖放界面。 本指南将引导您构建您的第一个人工智能应用程序。
先决条件
- 安装了 Docker（用于自托管）或 Dify Cloud 帐户
- 对人工智能概念（LLM、RAG、嵌入）的基本了解
- 您想要可搜索的文档或数据
## 第 1 步：安装
### Docker（自托管）
__代码_块_0__
通过 http://localhost/install 访问 Dify 并创建您的管理员帐户。
云版本
在 dify.ai 注册以获得具有免费套餐的托管版本。
步骤 2：配置 AI 模型
1. 导航至 设置 > 模型提供商 2. 添加您的首选型号： - 人择：克劳德作品 4.6，克劳德十四行诗 - OpenAI：GPT-5 Turbo、GPT-4o - Ollama：本地模型（Llama 4、Qwen 3） 3. 为每个任务类型设置默认模型
## 步骤 3：构建 RAG 聊天机器人
### 创建知识库
1. 转到知识 > 创建知识库 2. 上传您的文档（PDF、DOCX、TXT、Markdown） 3. 配置分块： - 块大小：500-1000 个字符 - 重叠：50-100 个字符 4. 选择嵌入模型 5. 单击“保存并处理”
### 创建应用程序
1. 进入 Studio > 创建应用程序 2. 选择 聊天机器人 类型 3. 配置： - 系统提示：定义机器人的个性和范围 - 知识库：连接您的文档 - 型号：选择您喜欢的 LLM 4. 在预览面板中测试 5. 准备好后发布
## 步骤 4：构建工作流程
Dify 的工作流程构建器可让您创建复杂的 AI 管道：
1. 转到 Studio > 创建应用程序 > 工作流程 2.添加节点： - 开始：定义输入变量 - LLM：使用人工智能模型进行处理 - 知识检索：搜索文档 - 代码：运行自定义 Python/JavaScript - 条件：分支逻辑 - 结束：定义输出 3.通过拖动边连接节点 4. 测试工作流程
## 步骤 5：部署
### API 访问
__代码_块_1__
### 嵌入网站
Dify 提供了一个可嵌入的聊天小部件：
__代码_块_2__
## 故障排除
- 响应缓慢：检查模型选择，使用更快的模型来完成简单的任务
- RAG 质量差：调整块大小，尝试不同的嵌入模型
- Docker问题：确保足够的RAM（推荐8GB+）
- 模型错误：验证 API 密钥和模型访问权限
## 结论
Dify 通过提供支持企业级功能的可视化无代码平台，实现人工智能应用程序开发的民主化。 无论您是构建简单的聊天机器人还是复杂的多步骤代理，Dify 都可以轻松实现。
要点
- 从聊天机器人模板开始快速获胜
- 投入时间进行知识库配置以获得更好的 RAG 质量
- 将工作流程用于复杂的多步骤应用程序
- 自托管数据隐私，使用云方便