適用於誰
- 搜「dify怎麼用」「dify是什麼」「dify工作流是什麼」「dify 知識庫搭建」的人；
- 想不寫（或少寫）代碼，把大模型接上自己的資料，做成一個能給別人用的應用的人。
本文根據 Dify 官方中文文檔整理，資料核對於 2026-10-11。想裝在自己伺服器上的話看《Dify 本地部署教學》；本文以官方雲端版 Dify Cloud 為例，兩者的使用方式基本一致。
結論先說
- Dify 是一個開源的 AI 應用搭建平台：在可視化畫布上把「模型、知識庫、工具、邏輯判斷」連成流程，再發布成網頁應用或 API。
- 兩種用法：直接用官方雲端版（cloud.dify.ai，免費註冊、不用安裝），或者自己部署開源版。
- 新帳號預設是 Sandbox 計劃，官方文檔寫明包含 200 條 AI 消息額度，一次性發放、不按月續期；用完後可以填自己的模型 API Key 繼續用。
- 應用類型優先選 Workflow 或 Chatflow。一次性處理任務用 Workflow，需要多輪對話用 Chatflow。
- 知識庫是讓回答貼合你自己資料的關鍵，原理是檢索增強生成（RAG）：先檢索，再把檢索結果和問題一起交給模型。
步驟
1. 註冊並接入模型
- 打開 cloud.dify.ai 註冊；
- 進入 集成 → 模型供應商，安裝一個模型供應商（官方快速入門用的是 OpenAI）。
關於額度，官方文檔的說明：
- Sandbox 計劃的 200 條 AI 消息額度可以用來調用 OpenAI、Anthropic、Gemini 等供應商的模型，被額度覆蓋的模型不需要 API Key，安裝供應商後直接可用；
- 一次 AI 回覆就是一次模型調用，不論用了多少 token 都算一次；但不同模型一次回覆消耗的額度不同，模型越大消耗越多。哪些供應商受支持、各模型消耗多少，以 Dify 定價頁面為準；
- 想用自己的帳號計費：在供應商卡片上點 設定，填入 API Key。Key 和額度可以並存，在卡片上設定 使用優先級，額度用完後會自動改用你的 Key；
- 額度不支持的供應商，只能用你自己的 Key。
最後在模型供應商頁面右上角點 預設模型，設定 系統推理模型，它會成為新建流程裏的預設模型。
官方提示：只有工作空間的所有者和管理員能管理供應商，添加的 Key 對整個工作空間生效。
2. 選應用類型
在 工作室 裏點 從空白創建，可以看到幾種應用類型。官方的建議很明確：推薦選 Workflow 或 Chatflow；聊天助手、Agent、文本生成應用是另外三種更基礎的類型，底層跑的是同一套工作流引擎，只是介面更簡單。
| Workflow | Chatflow | |
|---|---|---|
| 運行方式 | 從頭到尾運行一次：接收輸入、處理、返回結果 | 每條用戶消息都會觸發一次你設計的流程 |
| 適合 | 報告生成、數據處理、批量任務 | 交互式助手、引導式問答 |
| 起始節點 | 用戶輸入，或觸發器（定時、Webhook、集成事件） | 用戶輸入 |
| 結束節點 | 輸出（可選） | 直接回復（必需） |
| 記憶 | 無 | 有會話變量，可以在多輪對話間儲存資訊 |
一句話判斷：用戶和它「聊」，選 Chatflow；用戶「提交一次、拿一個結果」，或者要定時自動跑，選 Workflow。
3. 在畫布上搭流程
官方的描述是，大部分工作是「拖拽、連接和配置」，現有節點滿足不了時才需要寫代碼。幾個最常用的節點：
| 節點 | 作用 |
|---|---|
| 用戶輸入 | 定義要向用戶收集哪些資訊（文本、段落、下拉選項、文件等），每個字段都會變成後面節點可以引用的變量 |
| 大語言模型 | 調用模型，寫系統提示詞並引用前面的變量 |
| 知識檢索 | 從知識庫裏查出相關內容 |
| 參數提取器 | 把用戶的自然語言整理成結構化的參數 |
| If-Else / 問題分類器 | 按條件或問題類型分流 |
| 迭代 / 循環 | 對一組數據逐個處理 |
| 代碼 / HTTP 請求 | 運行自定義代碼、調用外部接口 |
| 輸出 / 直接回復 | 把結果交還給用戶 |
官方 30 分鐘快速入門做的是一個「多平台內容生成器」：用戶輸入草稿和目標平台，參數提取器把「發到 X 和領英」這類自由文本整理成規範的平台列表，再用迭代節點為每個平台各生成一版內容。照着做一遍，是熟悉畫布最快的辦法。
兩個官方給的習慣：沒提到的設定保持預設；給節點和變量起清楚、有含義的名字，後面引用時好認。
變量是把節點串起來的關鍵。官方文檔裏的幾類：用戶輸入（每次運行開始時確定，不能修改）、節點輸出（後面的節點可以引用）、環境變量（放 API Key 這類機密，導出應用時不會泄露）、會話變量（僅 Chatflow，在一次對話的多輪之間保留）。
4. 加上知識庫
想讓應用基於你的產品文檔、制度文件來回答，就要用知識庫。官方對原理的三步解釋：
- 檢索：處理用戶提問時，先從知識庫裏找出最相關的資訊；
- 增強：把檢索到的資訊和用戶的原始問題打包，作為上下文發給模型；
- 生成：模型基於這些上下文作答。
創建方式有三種：
- 創建即用型知識庫：導入數據、設定處理規則，其餘交給 Dify，官方稱新手友好；
- 構建自定義知識庫：用知識流水線自己編排數據處理步驟；
- 連接外部知識庫：通過 API 接入已有的知識庫。
建好之後，在流程裏加一個 知識檢索 節點選中它，再把檢索結果引用到大語言模型節點的上下文裏。官方還提供「測試召回」功能，可以模擬用戶提問，看知識庫到底檢索出了什麼，回答不準時先從這裏查。
5. 調試與發佈
畫布上可以單獨運行某個節點，也可以整體試運行，並查看每一步的輸入輸出和運行歷史。
確認沒問題後點 發佈。官方文檔列出的交付方式：
- Web 應用：每個應用自動生成一個網頁，發佈後在應用的 訪問點 標籤頁拿到連結，發給用戶就能用，手機電腦都能打開；
- API：把能力嵌進你自己的產品；
- 嵌入網站：給任意網站加一個聊天組件；
- MCP 伺服器：讓 Claude Desktop、Cursor 這類工具調用你的應用。
注意官方的提醒：發佈會用當前配置替換線上版本，用戶下一次交互就會看到變化。改動較大時先在畫布裏測好再發布。
常見問題
Q：Dify 免費嗎？
雲端版可以免費註冊，Sandbox 計劃帶 200 條一次性的 AI 消息額度；更高的計劃和價格見 Dify 定價頁面。開源版可以自己部署，模型調用費用由你接入的模型供應商收取。
Q：能接國產模型或本地模型嗎？
能。在模型供應商裏安裝對應的供應商並填入你自己的 API Key 即可，完整列表見 Dify Marketplace。本地的 Ollama 也有對應的供應商，這種情況一般配合自部署版使用。
Q：做好的應用能搬到別的 Dify 上嗎？
能。官方說明所有應用都可以導出為 Dify DSL（一個 YAML 文件），也可以從 DSL 文件直接創建應用，方便遷移和分享。機密資訊放在環境變量裏，導出時不會帶出去。
Q：Dify 和釦子有什麼區別？
兩者都是可視化搭建智能體和工作流的平台。從官方資料看，最大的不同是 Dify 開源、可以部署在自己的伺服器上，模型由你自己接入。具體功能對比以兩邊的官方文檔為準。
Q：回答還是有編造怎麼辦？
官方對工作流的定位就是給模型加上「邊界」。可以做的事：用知識庫提供依據；在提示詞裏要求只根據檢索內容作答；用 If-Else 在檢索為空時走單獨的分支，直接告訴用戶沒有找到。更多思路見站內《減少 AI 幻覺的提示詞寫法》。
參考資料
- Dify 文檔：30 分鐘快速入門 — https://docs.dify.ai/zh/quick-start
- 核心概念 — https://docs.dify.ai/zh/learn/key-concepts
- Workflow 與 Chatflow — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/build/workflow-chatflow
- 模型供應商 — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/workspace/model-providers
- 知識庫 — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/knowledge/readme
- 分享你的 AI 應用 — https://docs.dify.ai/zh/cloud/use-dify/publish/README
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