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      • Dify 完整教程

      欢迎来到 Dify 完整教程。本教程基于 Dify 官方文档 与开源项目 langgenius/dify 整理，帮助你用可视化、低代码的方式构建 Agent、工作流与基于私有数据的聊天机器人，并发布为 Web 应用或 REST API。

      Dify 的名字来自 Do It For You。

      教程目录

      基础篇

      1. Dify 简介 — 定位、与 LangChain / 扣子（Coze）对比
      2. 安装与部署 — Cloud 与 Docker Compose 自托管、硬件与管理员初始化
      3. 快速上手 — 接入一个模型，创建第一个 Chatbot 并完成对话

      能力篇

      1. 模型供应商 — API Key、Ollama、多模型对比
      2. 知识库 — 上传、分块、向量化、检索与引用
      3. 工作流 — 可视化图、节点、何时不用 Agent
      4. Agent 智能体 — 工具、ReAct / Function Calling、与工作流对比

      发布与集成

      1. 发布与 API — Web App、API Key、/v1/chat-messages
      2. 接入 Ollama — 本地模型、Docker 网络、Embedding

      实践篇

      1. 实战案例 — FAQ Bot、分类后回答的工作流、Python 调 API
      2. 资源与延伸阅读 — 官方文档与本站相关教程

      学习路径

      阶段目标章节
      第 1 天跑通第一个 Chatbot简介 → 安装 → 快速上手
      第 2–3 天接模型与知识库模型供应商 → 知识库
      第 1 周编排与 Agent工作流 → Agent → 发布 API
      第 2 周本地模型与上线Ollama → 实战案例

      前置知识

      • 了解 LLM / Chat API 的基本概念（消息、token、提示词）
      • 至少一个模型来源：云厂商 API Key，或本机 Ollama
      • 自托管还需 Docker / Docker Compose 基础（见本站 Docker 教程）

      本站相关教程

      教程关系
      LangChain同一套 RAG / Agent 思想，但是代码优先
      Ollama本地跑模型，再接到 Dify
      MCPDify 也可把应用发布为 MCP Server，供 Cursor 等客户端调用

      两种运行方式（先选一条路）

      方式适合代价
      Dify Cloud立刻试用、免费 Sandbox数据在托管环境
      Community Edition 自托管内网、合规、接本地 Ollama需要机器与运维

      选好路径后，从 安装与部署 开始即可。

      学完能做出什么

      按章节做完，你手头应有三样可演示的东西（实战案例 会带你走一遍）：

      1. FAQ Chatbot：上传内部制度，回答带引用，不知道就拒答
      2. 分类工作流：先判别「制度 / 闲聊 / 其它」，再决定是否检索
      3. 后端集成：Python 调官方 POST /v1/chat-messages，Key 不进浏览器

      若还要完全离线，把推理和 Embedding 指到 Ollama，注意 Docker 里必须用 host.docker.internal:11434，不能写 localhost。

      阅读约定

      • 界面文案随版本变化；本教程用官方文档里的流程与概念，不杜撰未核对的按钮原文
      • 与 LangChain 对照时，强调「同一套 RAG / Agent，换一种交付方式」
      • 命令以官方为准：克隆 最新 Release 标签，cd dify/docker，cp .env.example .env，docker compose up -d

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