郭震 AI公众号:郭震AI

Dify 案例

Dify 案例

Dify 应用、工作流、知识库、Agent 和生成式 AI 场景。

适合想用 Dify 做 AI 应用、知识库、客服或自动化工作流的人。

DifyDify 案例AI 应用工作流知识库Agent

推荐阅读

工具、对比和入门页

最近更新

最近实测与 AI 动态

AI 实测2026-06-10

码上飞 Agent 实测:一人公司微信小程序、运营和 AI 客服教程

码上飞 Agent 实测教程:从一句需求生成微信小程序,自动配置后端、登录、支付、营销助手和 AI 客服,适合一人公司做 MVP。

看实测
AI 实测2026-06-22

美图设计室 AI 团队实测:从市场分析到短视频脚本的 Agent 工作流

美图设计室 AI 团队功能实测:用多个 Agent 完成市场分析、短视频脚本、商品图和带货视频生成,适合关注 AI 视频工具、电商出海和自动化工作流的人。

看实测
AI 实测2026-04-21

Hermes Agent 实测教程:自动沉淀 Skill 的安装与使用流程

Hermes 自主智能体实测笔记,记录安装、任务执行和自动沉淀 Skill 的完整流程,适合了解 Agent、Skill 和长期记忆工作流。

看实测
AI 实测2026-05-26

本地知识库 DeepLocals 实测:自动学习电脑文件并生成总结报告

本地知识库 DeepLocals 实测:自动学习 PDF、Word、Excel、邮件和论文资料,支持引用定位、深度研究、Quiz/Flash 卡片和总结报告,适合搭建个人 RAG 知识库。

看实测
AI 实测2026-04-30

Qwen3.6:27B 本地部署与 Agent 实测:Ollama + OpenClaw 使用体验

Qwen3.6:27B 本地部署和 Agent 能力实测:用 Ollama 下载运行模型,接入 OpenClaw/MyClaw 测试本地算力、工具调用、多模态任务和自动化工作流表现。

看实测
AI 实测2026-06-08

Qoder Desktop 实测:国产编程 Agent 从一句需求生成 Excel 分析系统

Qoder Desktop 编程 Agent 实测:从一句需求生成 Excel 数据分析网站,覆盖登录、上传、图表、历史记录和部署交付流程。

看实测
AI 实测2026-06-07

Gemma4 12B 本地部署实测:Ollama 笔记本运行与 Agent 能力

Gemma4 12B 本地部署实测:用 Ollama 在笔记本和 5090 上运行,记录推理速度、DeepLocals 知识库接入、多模态和 Agent 表现。

看实测
AI 实测2026-06-05

MiniMax-M3 实测:对比 GPT-5.5、DeepSeek-V4 的代码与 Agent 能力

MiniMax-M3 发布后,我用 Excel 数据分析页面、图片分割和多步骤 Agent 任务对比 GPT-5.5、DeepSeek-V4,记录代码生成、工具调用、稳定性和适合场景。

看实测

相关教程

相关教程文章

ai-dify-tutorial2024-08-101040

Dify 案例分享:生成式 AI 应用场景与工作流示例

Dify 生成式 AI 应用案例教程,展示内容创作、数据分析和工作流搭建思路,适合搜索 Dify 案例、Dify 教程和 AI 应用开发。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101527

17 Dify 生成式 AI 应用创新引擎故障排除指南

排查故障时,最怕一边改一边忘。Dify 涉及服务、模型、知识库和流程配置,任何一处改动都可能影响结果,所以要先保留现场。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101335

3 Dify的使用场景

我筛选 Dify 场景时,会优先找重复发生、输入结构相对稳定、结果容易验收的任务。这样的任务不一定酷,但最容易做出能用的应用。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101624

1 Dify简介:Dify的背景与功能概述

我更愿意把 Dify 看成一张应用工作台,而不是一个单纯的聊天框。真正有价值的部分,是把用户输入、模型、知识库、工具调用和发布入口放到同一条线上,让一个想法能被做成可试用的产品原型。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101213

14 生成式AI应用创新引擎Dify的行业应用分析

Dify 在不同行业的用法差别很大。教育内容推荐、医疗报告整理、金融分析和运营自动化的风险完全不同,不能用同一套发布标准。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101601

19 Dify系列教程:知识点总结与未来展望

学完整套 Dify,不应该只记住菜单在哪里。更重要的是形成一条工作流:选场景、搭应用、接数据、测试、上线、收反馈、再迭代。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101428

2 Dify的市场优势

判断 Dify 的优势时,不要只看功能列表。我会看它能不能缩短从需求访谈到可用 Demo 的距离,能不能让产品、运营和开发在同一张流程图上讨论问题。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101277

10 Dify简介:Dify的背景与功能概述

知识库效果不好,常常不是模型差,而是材料里有重复、过期、缺字段和口径冲突。Dify 能帮你处理文档,但前置的数据整理仍然要人工把关。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101383

15 用户反馈与改进:生成式AI应用创新引擎Dify的实践经验

Dify 应用上线后,反馈最容易堆成聊天记录。真正有用的反馈要能变成队列:哪个问题影响了多少用户,属于提示词、知识库、流程还是界面问题。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101653

Dify 常见问题:安装、依赖、启动和使用故障解决

汇总 Dify 安装和使用中的常见问题,覆盖依赖缺失、启动失败、环境配置和故障排查,适合 Dify 新手排错。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101788

4 生成式AI应用创新引擎Dify的环境搭建:所需软件与硬件

Dify 环境问题经常不是命令敲错,而是机器、网络和密钥没有提前对齐。先把服务、数据库、Redis、向量库和模型供应商画在一张图上,排错会省很多时间。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101590

Dify 环境配置检查:Python、依赖、数据库和启动验证

Dify 环境配置检查教程,说明 Python 版本、依赖安装、系统参数、数据库和启动验证方法,帮助排查 Dify 安装后的环境问题。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101397

7 Dify基础功能使用之基本操作介绍

Dify 的基础操作不只是点几个按钮。我会把它拆成一条操作线:先建应用,再配模型和变量,再接知识库或工具,最后发布给真实用户试用。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101456

9 Dify生成式AI应用创新引擎基础功能使用:模型参数设置与调整

Dify 里调参数时,我不会同时改很多项。温度、上下文长度、知识库召回数、提示词和模型本身都可能影响结果,一次只改一个,才知道变化来自哪里。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101746

18 社区支持与资源:Dify生成式AI应用创新引擎的常见问题与解决方案

用 Dify 社区资源时,不要只发一句“为什么不行”。把版本、部署方式、报错、操作步骤和你已经试过的办法写清楚,别人才能快速判断。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101560

21 生成式AI应用创新引擎Dify的用户互动与反馈渠道

用户互动渠道不是越多越好。入口太分散,反馈会丢;没有负责人,反馈会沉;没有版本记录,用户看不到改进。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101484

5 Dify安装步骤

官方自托管文档把 Docker Compose 作为快速部署主线:克隆 Dify 后进入 docker 目录,复制 .env.example,再用 docker compose up -d 启动。旧文章里的随机仓库名和 manage.py 命令,实操前都要重新核对。

阅读文章
ai-dify-tutorial2024-08-101547

20 总结与未来展望之未来开发计划

未来扩展 Dify 应用时,不能只看还能加什么功能。每多一个工具、模型或数据源,都会增加维护、权限和排错成本。

阅读文章

常见问题

Dify 适合做什么?

适合做知识库问答、客服、内容生成、表单处理和固定流程自动化。

Dify 和 n8n 怎么选?

Dify 更偏 AI 应用和知识库;n8n 更偏系统连接和固定自动化流程。