Dify
基于Dify动态解析异构银行流水：架构拆解→风控报告生成
两个月前，知识星球中有个关于银行流水分析的提问：想问问对于流水识别是否有比较好的解决方案呢？ 我们现在想用大模型能够对多家银行进行识别，但是发现识别准确率很一般，经常出现表格识别数据错乱的情况，而且效率也不太行这个问题在企业信贷的贷前风控场景经常出现，不同银行的流水格式一般有所区别，而且一家企业往往涉及多家银行的账户使用。 这也导致了流水解析和分析工作复杂度确实高很多。
7/31/2025 6:57:27 AM
韦东东
Dify新版1.7发布，这两个重要更新你必须知道！
Dify 又发布新版了，这次也是直接从 V1.6.0 升级到 V1.7.0 了，那这次升级的主要内容是啥呢？ 接下来我们一起来看。 这次升级除了修复了一些列 BUG 和部分功能优化之外，最大的升级是提升了 Dify 的安全性和版本兼容性。
7/28/2025 2:00:00 AM
磊哥
Dify 1.7.0重磅更新：基于支持OAuth认证功能的插件开发GitHub智能体
前言Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。 通过接入Dify的RESTful API，可以将Dify智能体集成到你的业务系统。 全新版本Dify v1.7.0 已正式发布，为插件系统带来了两个关键更新: OAuth认证支持与插件自动升级策略增强，进一步释放Dify的灵活性与稳定性。
7/25/2025 1:46:47 PM
AI大模型应用开发
Dify 1.6.0原生MCP开发出行助手智能体
前言AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。 然而，智能体的开发长期受制于接口碎片化与工具兼容性难题。 开发者需为不同数据源编写适配代码，这一痛点催生了MCP协议的诞生。
7/22/2025 2:00:00 AM
AI大模型应用开发
智能体开发实战 | 基于Dify+MCP实现理财助手智能体
前言AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。 例如，当用户指令“订一张明天去北京的机票”时，智能体不仅理解语义，还能自动调用航班查询接口、完成支付并同步至日程系统。 这种能力使其在客服、医疗、智能制造等领域展现出颠覆性潜力。
6/19/2025 3:30:00 AM
AI大模型应用开发
基于Dify构建客服智能体全流程实战，揭秘提升RAG效果关键
前言Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。 Dify的知识库功能将RAG管线上的各环节可视化，提供了一套简单易用的用户界面来方便应用构建者管理个人或者团队的知识库，并能够快速集成至 AI 应用中。 为了达到最好的RAG检索效果，需要选择正确的分段设置。
6/17/2025 1:00:00 AM
AI大模型应用开发
超实用！手把手教你Dify版本升级
很多情况下，我们需要升级 Dify 版本以获得新的功能和性能的提升，同时还能确保系统的安全性、稳定性和兼容性，从而更好地满足用户的需求。 那问题来了，怎么升级 Dify 版本呢？ 接下来，我们以 Docker 方式安装 Dify 的升级为例，给大家演示一下升级的流程和注意事项，当然源码安装的升级方式也是类似的，升级思路都相同的，只是具体的操作可能略有不同。
6/12/2025 10:27:02 AM
磊哥
智能体开发实战 | 基于Dify自定义工作流工具构建游戏智能体
前言Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。 Dify允许用户在画布上构建和测试功能强大的AI工作流。 工作流通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点），有效降低了系统的复杂度。
6/12/2025 1:30:00 AM
AI大模型应用开发
用 Dify 智能体实现微信天气助手，轻松获取好友天气信息！
近期，有开发者利用 Dify 平台结合 MCP（多通道协议）技术，创建了一个通过微信自动发送天气信息给好友的智能助手，极大地方便了用户获取天气预报的需求。 本文将为您详细介绍这一新兴应用的开发过程。 首先，开发者需要在 Windows 环境中搭建一个名为 MCP Server 的应用。
6/9/2025 5:00:56 PM
AI在线
智能体开发实战|基于Dify+MCP实现通过微信发送天气信息给好友
前言AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。 例如，当用户指令“订一张明天去北京的机票”时，智能体不仅理解语义，还能自动调用航班查询接口、完成支付并同步至日程系统。 这种能力使其在客服、医疗、智能制造等领域展现出颠覆性潜力。
6/9/2025 1:00:00 AM
AI大模型应用开发
Dify工具插件开发和智能体开发全流程实战
前言Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在降低AI应用的开发门槛，帮助开发者和企业快速构建、部署及管理生成式AI应用。 Dify自1.0.0引入全新插件化架构，模型（Models）与工具（Tools）迁移为插件（Plugins），引入 Agent 策略（Agent Strategies）、扩展（Extensions）类型插件和插件集（Bundles）。 通过全新的插件机制，能够增强 AI 应用的感知和执行能力，拓宽AI在软件操作领域的应用能力。
6/6/2025 10:01:25 AM
AI大模型应用开发
超实用！Dify快速接入本地MCP服务
Dify 可以通过插件实现 MCP 服务调用，而被调用的 MCP 服务基本可以分为以下两类：通用 MCP 服务（非本地 MCP 服务）。 本地 MCP 服务。 本地 MCP 服务指的是本地通过 Java 或其他语言实现的 MCP 服务器端。
6/4/2025 12:00:00 AM
磊哥
RAG、AI工作流一键搞定！一文带你看懂 Dify
曾以为AI应用是程序员的专利？ Dify 彻底颠覆了！ 它就像把复杂AI变成了乐高积木，人人都能动手搭建。
5/30/2025 2:21:00 AM
九歌
Dify搭建AI图片生成助手中的坑！
使用 Dify 搭建 AI 图片生成助手并不是什么难事，而且不需要你会编程知识，也能轻松实现。 但是，Dify 在搭建 AI 图片生成助手的过程中会遇到很多坑，例如以下这些：有些组件随着时间的推移，已经不能正常调用了；有些组件在国内需要魔法才能使用；有些组件需要复杂的本地部署才能正常调用；有些组件虽然能用，但生成的速度、成本、质量，是无法应用于生产环境的。 所以，接下来本文就带你来避开这些坑。
5/30/2025 12:00:00 AM
磊哥
Dify、n8n、扣子、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选？超详细指南来了
一直以来，我分享了不少关于工作流平台、LLM应用平台的不少干货文章。 主要包含：Dify、Coze、n8n、Fastgpt、Ragflow但是几乎每一篇文章的评论区都有小伙伴问，xxx平台和xxx平台比怎么样，该怎么选？ 确实，面对日新月异的AI技术，还有飞速发展的各种LLM平台，我们很容易患上选择困难症但我想说的是，每个平台各有优势，需要根据自身需求，选择合适的即可。
5/28/2025 2:45:00 AM
袋鼠帝
Dify携手亚马逊云科技 加速全球企业生成式AI应用规模化落地
简单易用的AI应用开发平台Dify通过深度集成亚马逊云科技的生成式AI技术与云服务，在保障性能、合规与全球交付的基础上，显著降低企业在生成式AI应用开发中的技术门槛和部署成本。 此外，依托亚马逊云科技遍布全球的基础设施与亚马逊云科技Marketplace，Dify将产品迅速推广至全球，为汽车、制造、零售快消、医疗健康和游戏等多个行业逾百家企业提供服务，助力企业释放生成式AI创新潜力的同时，实现商业价值增长。 Dify是一款发布于 2023 年的大语言模型应用开发平台，涵盖从Agent构建到AI Workflow编排、RAG检索、模型管理等核心技术栈，助力开发者快速实现AI应用落地。
5/27/2025 3:09:14 PM
智能体常用策略FunctionCalling和ReAct有什么区别？
Dify 内置了两种 Agent 策略：Function Calling 和 ReAct，但二者有什么区别呢？ 在使用时又该如何选择呢？ 接下来我们一起来看。
5/27/2025 12:00:00 AM
磊哥
基于Bad Cases的Dify合同审查案例演示（工作流拆解）
4月底时，知识星球里有个关于在 RAG 流程中，如何实现基于 Bad Cases（负面案例）的合同审查和合同生成（基于合同模板）的提问，算是一个很有代表性的进阶 RAG 应用方向，这篇针对其中的合同审查场景来做些介绍和演示。 注：“整体文档理解”（Bad Cases 分析）和“结构化对象检索”（模板匹配）合同审查场景里，利用历史上的“坏案例”（Bad Cases，包含合同原文和审查结果）来辅助新合同的审查，而不仅仅依赖预设规则是个很实际的业务需求。 但标准 RAG 主要召回与问题语义相似的片段，确实很难让 LLM 理解一个 Bad Cases 的整体情况和参考价值。
5/20/2025 4:00:00 AM
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