适用于谁
- 搜「dify怎么用」「dify是什么」「dify工作流是什么」「dify 知识库搭建」的人；
- 想不写（或少写）代码，把大模型接上自己的资料，做成一个能给别人用的应用的人。
本文根据 Dify 官方中文文档整理，资料核对于 2026-10-11。想装在自己服务器上的话看《Dify 本地部署教程》；本文以官方云端版 Dify Cloud 为例，两者的使用方式基本一致。
结论先说
- Dify 是一个开源的 AI 应用搭建平台：在可视化画布上把「模型、知识库、工具、逻辑判断」连成流程，再发布成网页应用或 API。
- 两种用法：直接用官方云端版（cloud.dify.ai，免费注册、不用安装），或者自己部署开源版。
- 新账号默认是 Sandbox 计划，官方文档写明包含 200 条 AI 消息额度，一次性发放、不按月续期；用完后可以填自己的模型 API Key 继续用。
- 应用类型优先选 Workflow 或 Chatflow。一次性处理任务用 Workflow，需要多轮对话用 Chatflow。
- 知识库是让回答贴合你自己资料的关键，原理是检索增强生成（RAG）：先检索，再把检索结果和问题一起交给模型。
步骤
1. 注册并接入模型
- 打开 cloud.dify.ai 注册；
- 进入 集成 → 模型供应商，安装一个模型供应商（官方快速入门用的是 OpenAI）。
关于额度，官方文档的说明：
- Sandbox 计划的 200 条 AI 消息额度可以用来调用 OpenAI、Anthropic、Gemini 等供应商的模型，被额度覆盖的模型不需要 API Key，安装供应商后直接可用；
- 一次 AI 回复就是一次模型调用，不论用了多少 token 都算一次；但不同模型一次回复消耗的额度不同，模型越大消耗越多。哪些供应商受支持、各模型消耗多少，以 Dify 定价页面为准；
- 想用自己的账号计费：在供应商卡片上点 设置，填入 API Key。Key 和额度可以并存，在卡片上设置 使用优先级，额度用完后会自动改用你的 Key；
- 额度不支持的供应商，只能用你自己的 Key。
最后在模型供应商页面右上角点 默认模型，设置 系统推理模型，它会成为新建流程里的默认模型。
官方提示：只有工作空间的所有者和管理员能管理供应商，添加的 Key 对整个工作空间生效。
2. 选应用类型
在 工作室 里点 从空白创建，可以看到几种应用类型。官方的建议很明确：推荐选 Workflow 或 Chatflow；聊天助手、Agent、文本生成应用是另外三种更基础的类型，底层跑的是同一套工作流引擎，只是界面更简单。
| Workflow | Chatflow | |
|---|---|---|
| 运行方式 | 从头到尾运行一次：接收输入、处理、返回结果 | 每条用户消息都会触发一次你设计的流程 |
| 适合 | 报告生成、数据处理、批量任务 | 交互式助手、引导式问答 |
| 起始节点 | 用户输入，或触发器（定时、Webhook、集成事件） | 用户输入 |
| 结束节点 | 输出（可选） | 直接回复（必需） |
| 记忆 | 无 | 有会话变量，可以在多轮对话间保存信息 |
一句话判断：用户和它「聊」，选 Chatflow；用户「提交一次、拿一个结果」，或者要定时自动跑，选 Workflow。
3. 在画布上搭流程
官方的描述是，大部分工作是「拖拽、连接和配置」，现有节点满足不了时才需要写代码。几个最常用的节点：
| 节点 | 作用 |
|---|---|
| 用户输入 | 定义要向用户收集哪些信息（文本、段落、下拉选项、文件等），每个字段都会变成后面节点可以引用的变量 |
| 大语言模型 | 调用模型，写系统提示词并引用前面的变量 |
| 知识检索 | 从知识库里查出相关内容 |
| 参数提取器 | 把用户的自然语言整理成结构化的参数 |
| If-Else / 问题分类器 | 按条件或问题类型分流 |
| 迭代 / 循环 | 对一组数据逐个处理 |
| 代码 / HTTP 请求 | 运行自定义代码、调用外部接口 |
| 输出 / 直接回复 | 把结果交还给用户 |
官方 30 分钟快速入门做的是一个「多平台内容生成器」：用户输入草稿和目标平台，参数提取器把「发到 X 和领英」这类自由文本整理成规范的平台列表，再用迭代节点为每个平台各生成一版内容。照着做一遍，是熟悉画布最快的办法。
两个官方给的习惯：没提到的设置保持默认；给节点和变量起清楚、有含义的名字，后面引用时好认。
变量是把节点串起来的关键。官方文档里的几类：用户输入（每次运行开始时确定，不能修改）、节点输出（后面的节点可以引用）、环境变量（放 API Key 这类机密，导出应用时不会泄露）、会话变量（仅 Chatflow，在一次对话的多轮之间保留）。
4. 加上知识库
想让应用基于你的产品文档、制度文件来回答，就要用知识库。官方对原理的三步解释：
- 检索：处理用户提问时，先从知识库里找出最相关的信息；
- 增强：把检索到的信息和用户的原始问题打包，作为上下文发给模型；
- 生成：模型基于这些上下文作答。
创建方式有三种：
- 创建即用型知识库：导入数据、设置处理规则，其余交给 Dify，官方称新手友好；
- 构建自定义知识库：用知识流水线自己编排数据处理步骤；
- 连接外部知识库：通过 API 接入已有的知识库。
建好之后，在流程里加一个 知识检索 节点选中它，再把检索结果引用到大语言模型节点的上下文里。官方还提供「测试召回」功能，可以模拟用户提问，看知识库到底检索出了什么，回答不准时先从这里查。
5. 调试与发布
画布上可以单独运行某个节点，也可以整体试运行，并查看每一步的输入输出和运行历史。
确认没问题后点 发布。官方文档列出的交付方式：
- Web 应用：每个应用自动生成一个网页，发布后在应用的 访问点 标签页拿到链接，发给用户就能用，手机电脑都能打开；
- API：把能力嵌进你自己的产品；
- 嵌入网站：给任意网站加一个聊天组件；
- MCP 服务器：让 Claude Desktop、Cursor 这类工具调用你的应用。
注意官方的提醒：发布会用当前配置替换线上版本，用户下一次交互就会看到变化。改动较大时先在画布里测好再发布。
常见问题
Q：Dify 免费吗？
云端版可以免费注册，Sandbox 计划带 200 条一次性的 AI 消息额度；更高的计划和价格见 Dify 定价页面。开源版可以自己部署，模型调用费用由你接入的模型供应商收取。
Q：能接国产模型或本地模型吗？
能。在模型供应商里安装对应的供应商并填入你自己的 API Key 即可，完整列表见 Dify Marketplace。本地的 Ollama 也有对应的供应商，这种情况一般配合自部署版使用。
Q：做好的应用能搬到别的 Dify 上吗？
能。官方说明所有应用都可以导出为 Dify DSL（一个 YAML 文件），也可以从 DSL 文件直接创建应用，方便迁移和分享。机密信息放在环境变量里，导出时不会带出去。
Q：Dify 和扣子有什么区别？
两者都是可视化搭建智能体和工作流的平台。从官方资料看，最大的不同是 Dify 开源、可以部署在自己的服务器上，模型由你自己接入。具体功能对比以两边的官方文档为准。
Q：回答还是有编造怎么办？
官方对工作流的定位就是给模型加上「边界」。可以做的事：用知识库提供依据；在提示词里要求只根据检索内容作答；用 If-Else 在检索为空时走单独的分支，直接告诉用户没有找到。更多思路见站内《减少 AI 幻觉的提示词写法》。
参考资料
- Dify 文档：30 分钟快速入门 — https://docs.dify.ai/zh/quick-start
- 核心概念 — https://docs.dify.ai/zh/learn/key-concepts
- Workflow 与 Chatflow — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/build/workflow-chatflow
- 模型供应商 — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/workspace/model-providers
- 知识库 — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/knowledge/readme
- 分享你的 AI 应用 — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/publish/README
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