近期Dify官方发布了1.1.0版本，我第一时间体验了一下，发现这次更新真的挺实用的。作为一款开源的LLM应用开发平台，Dify这次带来了不少改进，特别是知识库检索方面有了明显提升。我整理了一下这次更新的亮点，希望能给正在使用 Dify 的朋友们提供一些参考。
🌟 重点功能：知识检索的元数据过滤
这次更新中我最喜欢的是知识检索的元数据过滤功能。元数据本质上就是“关于数据的数据”。它为主要数据提供了额外的背景或属性标签，使搜索和检索更加精确。简单来说，就是现在可以通过文档的各种属性来筛选检索结果了，这对于管理大量文档的项目来说简直是救星。
接下来，我分享一下具体怎么用：
场景：技术文档知识库的精准检索
假设你有一个包含各部门技术文档的知识库，现在需要只检索研发部2024年1月之后发布的Python相关文档。
- 添加元数据字段 首先在知识库设置中添加自定义元数据字段。我添加了"部门"(department)、"发布日期"(publish_date)和"技术标签"(tech_tags)三个字段。
- 上传文档并设置元数据 上传文档时，为每份文档设置对应的元数据值。比如一份第三方Python接口文档，设置department="研发部"，publish_date="2025-02-15"，tech_tags="Python"。
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使用元数据过滤进行检索 在执行检索时，添加元数据过滤条件：
- 部门 = "研发部"
- 发布日期 > "2024-02-27"
- 技术标签 包含 "java"
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执行测试的时候发现基于元数据过滤这种方式检索没生效，查看控制台日志发现报错，有bug......😂
禁用元数据过滤后，知识库搜索正常，这...
建议要使用元数据过滤功能的小伙伴等后续的修复版本，该版本元数据过滤有BUG，个人不建议使用该功能。
💪 其他实用功能与优化
除了知识检索的改进，这次更新还有几个我觉得挺实用的改进：
工作流优化
IF-ELSE节点现在可以处理缺失的文件变量了，这解决了我之前经常遇到的一个痛点。有次做一个文档处理流程，用户没上传可选文件时整个流程就崩了，现在这种情况能正常处理了。
并行分支数量增加也是个好消息，之前做复杂流程时总觉得分支不够用，现在终于不用为此头疼了。
HTTP请求节点支持跳过SSL验证，这个在内网测试环境特别有用，省去了配置证书的麻烦。
搜索体验提升
关键词搜索改进后，中文检索的效果明显好了。之前搜索某些中文词汇时总觉得结果不太准，现在匹配度高了不少。这应该是得益于pg_bigm关键词搜索集成的改进和Unicode处理的优化。
🛡️ 安全修复
这个版本修复了一个向量数据库中的SQL注入漏洞，这点必须要强调一下。如果你的Dify应用已经部署在生产环境，强烈建议尽快升级，安全问题不容忽视。
🔧 其他问题修复
还有一些小问题的修复也值得一提：
- 解决了流式输出在条件分支中断的问题（这个bug困扰我好久了）
- 修复了Trace返回空值导致页面崩溃的问题（上一篇文章中有提到我遇到这个问题时的临时解决方案）
- 补全了一些缺失的翻译
- 修复了Nginx模板环境变量替换的问题
这些看似小修小补，但对日常使用体验的提升还是很明显的。特别是那个流式输出的问题，之前总是在关键点断掉，用户体验很差，现在终于解决了。
📋 详细升级指南与代码
这里我把具体的升级步骤和代码整理了一下，方便大家参考。升级过程不复杂，但也要小心操作，特别是有自定义配置的用户。
Docker Compose 部署升级详解
我一直是使用docker方式进行部署，下面是我记录的升级过程：
- 首先，一定要备份你的配置文件和数据：
# 进入docker目录
cd /dify/docker
# 备份docker-compose配置（日期时间戳方便识别）
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.bak.20250318
# 备份重要数据
mkdir -p dify-backups
tar -czvf dify-backups/dify-volumes-$(date +%Y%m%d).tar.gz volumes/
2. 然后拉取最新代码并重新部署：
# 拉取最新代码
git checkout main
git pull origin main
# 看一眼有什么变化（可选）
git log --oneline -n 10
# 停止当前服务
docker compose down
# 启动新版本（加上-d参数让它在后台运行）
docker compose up -d
# 查看服务启动状况
docker compose ps
3. 检查日志确认一切正常：
# 查看API服务日志
docker compose logs -f api
# 查看前端日志
docker compose logs -f web
有一次我在升级时遇到了数据库连接问题，检查日志发现是之前有自定义的环境变量没有正确迁移。如果你也遇到类似问题，可以对比一下旧的和新的docker-compose.yaml文件，看看有什么差异。
源码部署升级详解
源码部署的升级稍微麻烦一点，需要手动处理依赖和数据库迁移：
# 1. 停止当前运行的服务（根据你的具体部署方式可能不同）
supervisorctl stop dify-api
supervisorctl stop dify-worker
supervisorctl stop dify-web
# 2. 备份代码和数据库
pg_dump -U postgres -d dify > dify_backup_$(date +%Y%m%d).sql
# 3. 切换到新版本并更新代码
cd /dify
git fetch --all
git checkout 1.1.0 # 注意是直接切到1.1.0标签
# 4. 更新API服务依赖
cd api
poetry install
# 5. 执行数据库迁移
poetry run flask db upgrade
# 6. 更新前端依赖
cd ../web
npm install
npm run build
# 7. 重启服务
supervisorctl start dify-api
supervisorctl start dify-worker
supervisorctl start dify-web
# 8. 检查服务状态
supervisorctl status
升级后的验证
不管用哪种方式升级，完成后最好做个简单验证：
- 登录管理后台，看看是否正常
- 检查一下知识库功能，特别是新的元数据过滤
- 测试一下之前创建的应用是否还能正常工作
- 查看系统日志，确认没有异常错误
总结
Dify 1.1.0版本算是一次不大不小的更新，但带来的改进确实解决了不少实际问题。但是缺憾就是 知识检索的元数据过滤功能存在bug ....
升级过程总体来说比较顺利，大部分情况下30分钟左右就能搞定。即使你不是特别熟悉Linux和Docker，按照上面的步骤应该也能顺利完成。如果实在不放心，可以先在测试环境试一下。
如果你有什么Dify使用心得或者遇到升级问题，欢迎在评论区交流，我们一起探讨AI应用开发的最佳实践！
