• 这篇文章也是针对小白讲解，这篇文章之后我们就开始实操了，具体情况查看此文章最底部内容。

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官方模版应用

在 Dify 首页，点击探索功能，你可以看到一些官方提供的模版应用。

这些模版主要分为两类：

1. 新功能示例：官方在推出重大版本更新时，会发布一些模版应用来展示新功能的使用场景。

2. 常用模版：内置了一些便捷实用的模版，适合快速上手应用。

这两大类主要包括：Agent、聊天助手、工作流三大类型模版。

你可以直接点击进入感兴趣的模版，复制并套用。接下来，我们以“知识库 + 聊天机器人”模版为例，演示如何操作。

操作步骤：

Step 1

在探索功能页面找到“知识库 + 聊天机器人”模版，并点击添加到工作区。

Step2

进入模版应用的工作流构建界面后，你只需要完成以下简单步骤：

1. 添加数据到知识检索节点：上传或接入数据源，使聊天机器人具备特定领域的知识。

2. 配置大语言模型节点（LLM节点）：根据需求，选择并配置适合的语言模型（如 GPT-4、通义千问等），以优化聊天机器人的回答质量。

3. 注意：在每个节点中的Prompt，我们基本上是不需要做任何更改的，官方为我们写好了。

完成上述步骤后，就可以直接发布应用。

Step3

配置完成后，你的 “知识库 + 聊天机器人” 应用即可投入使用，如下图所示：

通过这个模版，你可以快速搭建一个能够回答特定领域问题的智能聊天机器人，大幅提升工作效率。

Dify 提供的四种应用类型

在 Dify 平台中，可以基于不同的需求选择以下四种应用类型来构建自己的智能助手：

1. 聊天助手

   1. 基础编排和工作流编排（Chatflow）两种模式，支持基于 LLM（大语言模型）构建对话式交互的智能助手。

   2. 适用场景：客户服务、知识问答、互动式学习等。

2. 文本生成

   1. 用于构建专注于文本生成类任务的助手，如撰写故事、翻译、文本分类等。

   2. 适用场景：内容创作、语言学习、数据标注等。

3. Agent

   1. 能够分解任务、进行推理、调用外部工具的智能对话助手。

   2. 适用场景：复杂任务管理、工具交互、动态推理任务等。

4. 工作流

   1. 基于流程编排定义灵活的 LLM 工作流，适合需要多步骤操作的任务。

   2. 适用场景：数据处理管道、业务流程自动化、复杂任务分解等。

如何开始构建 Bot？

在创建 Bot 时，可以选择以下方式：

• 直接创建空白应用：完全自由地定义应用。

• 使用模板创建：从探索界面选择合适的应用模板快速搭建。

• 导入 DSL 文件：通过上传外部定义文件直接生成应用。

应用类型详解

聊天助手-基础编排

适合简单的对话逻辑应用，通过基础模块快速实现对话交互。

聊天助手-工作流编排(Chatflow)

支持复杂的对话逻辑，结合条件分支和数据流动实现多样化的对话设计。

文本生成应用

聚焦于各种文本生成任务，可灵活定义生成逻辑，满足定制化需求。

Agent

强大的任务推理和分解能力，能够通过调用工具扩展对话功能，为复杂任务提供解决方案。

工作流(Workflow)

提供流程化的任务编排工具，以模块化的方式实现多步骤的任务执行，适合场景化工作流需求。

通过合理选择和配置以上应用类型，可以快速构建满足不同场景需求的智能助手，为工作和生活带来更多便捷与效率。

知识库

Dify 提供三种创建知识库的方式：

1. 本地创建知识库

2. 调用知识库 API 创建知识库

3. 外部 API 连接 Dify 知识库

1. 本地创建知识库

本地创建知识库操作简单，以下是步骤详解：

步骤 1：选择数据源

点击“本地创建知识库”，进入数据源选择页面。你可以选择以下数据源之一，然后点击“下一步”：

• 导入已有文本

• 同步自 Notion 内容

• 同步自 Web 站点

步骤 2：文本分段与清洗

进入文本分段与清洗界面，有以下可选设置：

• 自动分段：由 Dify 自动处理分段。

• 自定义分段：需要手动设置分段标识符、文本块最大长度、重叠长度等。

• 文本预处理规则：可设置文本清理选项，如去除多余空格等。

索引方式

如上图所示，Dify 提供两种索引模式：

1. 高质量索引：调用系统默认嵌入接口，处理速度快，质量高。

2. 经济索引：使用离线向量引擎、关键字索引，成本较低。

他们的区别就是一个是调用系统默认的嵌入接口进行处理，一个是使用离线的向量引擎、关键字索引等方式降低 Token 成本

此外，还可以在检索设置中调整以下参数：

• 倒排索引：提高查询速度。

• Top K 返回结果：设定查询返回的结果数量。

• 等等

完成配置后，点击“保存并处理”。

步骤 3：等待嵌入完成

处理完毕后，会跳转到新的界面，等待文档嵌入完成。嵌入完成后，可以点进“前往文档”。

文档管理功能

在文档管理页面，左侧有三个核心功能模块：

1. 文档：支持对文档的增、删、查、改操作。

2. 召回测试：输入源文本测试召回效果。源文本可以是查询（Query）或相关知识点。

3. 设置：包括创建知识库时的基本设置，如索引方式、预处理规则等。

2. 使用 Dify API 创建知识库

Dify 支持通过 API 调用操作知识库，适合程序化需求。

API 支持的功能

创建知识库

• 创建空知识库。

• 基于已有知识库，通过文本或文件新增文档。

文档管理

• 增加文档：通过文本或文件创建文档。

• 更新文档：通过文本或文件更新文档。

• 删除文档：删除已有文档。

• 查询文档嵌入状态：获取嵌入进度。

分段管理

• 增加分段：新增文本内容或问题分段。

• 查询分段：获取当前文档的分段信息。

• 删除分段：删除指定分段。

• 更新分段：修改现有分段。

检索功能

• 检索关键词：查询知识库中的相关信息。

知识库管理

• 获取知识库列表。

• 删除知识库。

错误信息

• 调用 API 过程中，若发生错误，可获取具体原因。

API 使用场景

知识库 API 不仅支持创建和管理知识库，还可以与 Dify 应用集成，作为上下文信息提供支持，或创建为独立的 ChatGPT 插件供外部使用。

3. 外部 API 连接 Dify 知识库

通过外部 API 连接 Dify 知识库获取知识是更高级的功能，适合定制化需求。相关细节将在后续高级篇中讲解。

Dify 知识库功能强大，支持从基础到高级的操作方式。无论是简单的本地创建，还是复杂的 API 调用，都能满足多样化需求。

工具

Dify 提供了三类工具：

• 内置工具

• 自定义工具

• 工作流转工具

内置工具是官方已经配置好的工具，用户无需额外设置即可直接调用，使用非常方便。

自定义工具需要用户根据需求，通过 Schema 创建。Dify 的 Schema 遵循 OpenAPI-Swagger 格式标准，便于开发者快速上手和集成。

通过工作流功能，用户可以创建并发布一个工作流。在发布阶段，可以将其直接转换成工具，以便后续调用，提高效率。

设置

Dify 的设置功能包括模型供应商、成员、账单、数据来源、、API 扩展、定制、语言选项，其中部分设置对用户体验有直接影响。

模型供应商：用户可以在设置中选择主流的模型厂商，并填入对应的 API Key 进行调用，快速接入所需模型资源。

数据来源：Dify 目前支持与 Notion 和 Web 网站的对接，未来可能会引入更多数据接口，进一步丰富数据源支持。

语言设置：为了提供更好的本地化体验，建议将语言设置为「Shanghai」，这样整个 Dify 云平台会以中文界面呈现，而不是英文。

其他配置项不用修改。

Dify 的基础功能介绍篇介绍就到此结束了。

你是不是以为我下一篇文章要开始讲解工作流节点的构建，工作流每个节点都是什么东东。不，我偏不，我觉得实操应该可以开始了，如果你作为小白，什么节点都不了解，那我必须发表我的观点：我们现在直接开始实操起来才能学到真知，这两天跟好几个兄弟都聊了聊，大家都是理论知识丰富，实战经验偏少。所以，开干！敬请期待下一篇实操内容（Dify 对接外部API）。