第1篇 初识
第1章 AI智能体 2
1.1 什么是AI智能体 2
1.1.1 AI智能体的定义与核心特征 2
1.1.2 AI智能体的主要应用场景 3
1.1.3 AI智能体的核心架构 4
1.2 什么是工作流 6
1.3 对比Dify与Coze 6
第2章 本地部署Dify 8
2.1 线上公有化部署vs本地私有化部署 8
2.1.1 中小企业首选——线上公有化部署 8
2.1.2 数据安全优先——本地私有化部署 8
2.2 部署Dify 9
2.2.1 部署Dify前的环境准备 9
2.2.2 本地私有化部署Dify 9
2.3 【实战】升级Dify——让你的AI系统永远“保鲜” 19
第2篇 基础应用
第3章 Dify集成各类大模型 24
3.1 Dify为什么要集成大模型 24
3.1.1 大模型是什么 24
3.1.2 大模型的分类与区别（文本/绘画/视频/音频） 24
3.1.3 线上大模型与本地大模型的区别 25
3.1.4 什么是大模型API 25
3.1.5 为什么要在Dify中集成大模型 26
3.2 在Dify中集成线上大模型 26
3.3 在Dify中集成本地大模型 28
3.3.1 本地部署大模型的环境准备 28
3.3.2 【实战】安装Ollama 29
3.3.3 【实战】安装DeepSeek和Qwen3 30
3.3.4 【实战】在Ollama中使用命令行与大模型对话 32
3.3.5 【实战】Dify通过Ollama插件集成本地大模型库 33
3.4 使用大模型的可视化UI工具 34
3.4.1 【实战】浏览器UI工具PageAssist 34
3.4.2 【实战】本地可视化工具Chatbox AI 35
第4章 初步探索Dify的5种应用 37
4.1 聊天助手——交互式对话类应用 37
4.1.1 聊天助手是什么 37
4.1.2 【实战】构建“旅游攻略达人”应用 38
4.2 Agent——交互式对话类应用 41
4.2.1 Agent是什么 41
4.2.2 【实战】构建将文字转语音的应用 42
4.3 文本生成应用——交互式对话类应用 43
4.3.1 文本生成应用是什么 43
4.3.2 【实战】构建“厨师养成”应用 43
4.4 工作流——流程自动化类应用 45
4.4.1 工作流是什么 45
4.4.2 【实战】构建“职业面试官”应用 45
4.5 ChatFlow——流程自动化类应用 48
4.5.1 ChatFlow是什么 48
4.5.2 ChatFlow和工作流的区别 48
4.5.3 【实战】构建“周报生成助手”应用 48
4.6 【实战】导入/导出Dify应用 50
第3篇 进阶应用
第5章 提示词设计与风格优化 54
5.1 3类提示词 54
5.1.1 用户提示词 54
5.1.2 系统提示词 55
5.1.3 助理提示词 55
5.1.4 【实战】构建会议流程设计助手 56
5.2 不同格式的用户提示词 56
5.2.1 自然语言格式 56
5.2.2 Markdown格式 57
5.2.3 结构化标识格式 58
5.2.4 XML格式 59
5.2.5 【实战】构建国际厨师专家应用（对比多种格式） 59
5.3 提示词生成器（用于自动优化与生成提示词） 61
第6章 Dify的节点与能力（一） 63
6.1 Dify支持的数据类型 63
6.1.1 字符串（String） 63
6.1.2 数字（Number） 64
6.1.3 对象（Object） 64
6.1.4 列表（List） 65
6.1.5 文件（File） 65
6.2 Dify工作流中的3种基础节点 66
6.2.1 “开始”节点 66
6.2.2 “LLM”节点 67
6.2.3 “直接回复”节点 68
6.2.4 【实战】使用基础节点构建“减肥小助手”工作流 68
6.3 Dify的问题分类能力 70
6.3.1 “问题分类器”节点 70
6.3.2 【实战】构建具有预判断能力的“导购助手”工作流 71
6.4 Dify的变量控制能力 72
6.4.1 会话变量 72
6.4.2 环境变量 73
6.4.3 会话变量与环境变量的区别 74
6.4.4 “变量赋值”节点 75
6.4.5 【实战】用“变量赋值”节点控制变量的值 75
6.5 Dify的逻辑判断能力 76
6.5.1 “条件分支”节点的运行逻辑 77
6.5.2 【实战】判断性别以进入不同的分支 78
6.6 Dify的文档读取能力 79
6.6.1 “文档提取”节点 79
6.6.2 【实战】提取文档内容并改写成童话故事 80
第7章 Dify的节点与能力（二） 81
7.1 Dify的批量处理能力 81
7.1.1 “迭代”节点 81
7.1.2 【实战】批量读取文档并让LLM生成内容 82
7.2 Dify的编程支持能力 85
7.2.1 “代码执行”节点 86
7.2.2 【实战】构建小型计算器 86
7.3 Dify的中断控制能力 90
7.3.1 “循环”节点 90
7.3.2 【实战】实现随机数筛选 91
7.4 Dify的数据转换能力 94
7.4.1 “模板转换”节点 94
7.4.2 Jinja表达式 95
7.4.3 【实战】用HTML优化输出的内容 95
7.5 Dify的聚合能力 97
7.5.1 “变量聚合器”节点 97
7.5.2 【实战】合并多个分支 98
7.6 Dify的精准提炼能力 100
7.6.1 “参数提取器”节点 100
7.6.2 【实战】将非结构化的用户输入数据转化为结构化数据 102
7.7 Dify的数据过滤能力 103
7.7.1 “列表操作”节点 104
7.7.2 【实战】使用“列表操作”节点对数据进行过滤和排序 105
7.8 Dify的插件能力 107
7.8.1 插件介绍 107
7.8.2 Dify插件的分类与功能 108
7.8.3 【实战】构建一个“查询手机归属地”的ChatFlow 108
7.9 Dify的注释能力 111
7.9.1 注释的作用 111
7.9.2 如何使用注释 111
第8章 Dify如何与外部系统进行通信 113
8.1 Dify网络通信的基本原理 113
8.1.1 为何Dify需要与外部系统进行通信 113
8.1.2 理解常见网络术语 114
8.1.3 HTTP网络请求中包含哪些内容 114
8.2 拆解HTTP网络请求 115
8.2.1 URL的构成 115
8.2.2 HTTP网络请求的方法 115
8.2.3 服务器的状态码 116
8.3 如何让Dify“带话”给外部系统 116
8.3.1 问号式参数 116
8.3.2 路径式参数 117
8.3.3 请求体参数 117
8.3.4 隐藏头参数 118
8.4 【实战】Dify智能体与外部系统进行通信 118
8.4.1 “HTTP网络请求”节点的作用 118
8.4.2 构建模拟服务器 119
8.4.3 使用“通义灵码”快速生成API代码 120
8.4.4 使用Dify的“HTTP网络请求”节点来调用外部服务 125
第9章 给Dify应用构建知识库 128
9.1 知识库的原理 128
9.1.1 知识库是什么 128
9.1.2 RAG原理1——向量检索 129
9.1.3 RAG原理2——关键词检索 129
9.2 【实战】给Dify应用构建本地文档知识库 130
9.2.1 一张图看懂构建知识库并进行智能问答的流程 130
9.2.2 构建知识库 131
9.2.3 构建基于知识库的ChatFlow 137
9.3 【实战】爬取网页以建立Dify应用的知识库 139
9.3.1 同步网页数据 139
9.3.2 构建网页知识库 142
第10章 Dify多模态应用 144
10.1 多模态方案 144
10.1.1 多模态是什么（文件/图片/音频） 144
10.1.2 多模态的应用场景 144
10.1.3 如何启用多模态功能 145
10.2 【实战】智能批卷达人 145
第4篇 行业综合实战
第11章 Dify综合实战 150
11.1 【实战】构建文档内容生成器——生成内容并保存 150
11.1.1 创建飞书应用 152
11.1.2 配置飞书云文档插件 153
11.1.3 开发ChatFlow集成飞书云文档 156
11.2 【实战】电商智能客服系统解决方案 159
11.2.1 开发智能客服系统的售前与售后分支 161
11.2.2 开发智能客服系统的订单查询分支 163
11.3 【实战】飞书机器人AI智能助手 165
11.3.1 部署AstrBot 165
11.3.2 配置AstrBot——接入Dify 166
11.3.3 配置AstrBot——接入飞书 167
11.3.4 配置飞书机器人的事件与权限 169
11.4 【实战】从Excel文档中提取数据并进行汇总和分析 171
11.4.1 上传Excel文档 171
11.4.2 提取Excel文档中的数据 172
11.4.3 生成图表 174
第12章 发布Dify应用 176
12.1 发布Dify应用的模式 176
12.2 独立运行模式 177
12.3 Web集成模式 179
12.4 API模式 184
第13章 MCP应用 186
13.1 什么是MCP 186
13.2 获取MCP资源的途径 188
13.3 【实战】集成高德地图的MCP服务 188
13.4 【实战】把MCP服务接入Dify的Agent应用 191
13.5 【实战】把MCP服务接入Dify的ChatFlow应用 193
13.6 【实战】把Dify应用发布为MCP服务 195
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