太棒了！Dify 是目前非常热门且强大的 LLMOps（大模型运维） 平台，它能让你像搭积木一样构建 AI 应用。
为了帮你快速上手，我为你整理了一份系统的学习路径，涵盖了从环境准备到核心功能实战的全过程。
🚀 第一阶段：环境准备与部署
学习 Dify 的第一步是把它跑起来。目前最主流、最推荐的方式是使用 Docker 部署，这样最省事。
- 环境要求
- Docker & Docker Compose：这是必须安装的，Dify 依赖它来管理容器。
- Git：用于克隆源代码。
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快速部署步骤 你可以通过以下命令在本地或服务器上快速启动 Dify：
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克隆 Dify 仓库 git clone github.com/langgenius/…
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进入 docker 目录 cd dify/docker
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复制环境变量配置文件 cp .env.example .env
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启动服务（后台运行） docker-compose up -d
启动成功后，你可以在浏览器访问 http://localhost（或你的服务器 IP），按照页面提示设置管理员账号即可登录。
💡 小贴士： 如果你在国内，拉取 Docker 镜像可能会很慢。建议先配置 Docker 的国内镜像源（如阿里云、网易云等镜像加速器），然后再执行 up -d 命令。
🧩 第二阶段：核心概念与界面初探
登录后，你会发现 Dify 的界面非常直观。你需要理解以下几个核心概念：
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应用类型：
- 对话型 (Chatbot)：像微信聊天一样，支持多轮对话。
- 生成型 (Completion)：像一个文本框，输入指令生成内容（如写文案、翻译）。
- Agent (智能体)：能自动调用工具（如搜索网页、查数据库）来完成复杂任务。
- Workflow (工作流)：专注于后台自动化处理（如批量翻译、数据分析），不支持多轮对话。
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可视化编排 (Workflow)： 这是 Dify 的核心。你可以通过拖拽“节点”（如大模型、知识检索、代码执行等）来设计 AI 的思考流程。
🛠️ 第三阶段：实战演练（手把手教你做一个应用）
理论不如实战，我们来做一个简单的“企业客服助手”。
步骤 1：创建应用
- 点击“创建应用”，选择“对话型”。
- 起个名字，比如“我的客服”。
步骤 2：配置模型
- 进入“模型与提示词”页面。
- 选择模型提供商（如 OpenAI、Anthropic，或者你本地部署的模型）。
- 设置 API Key。
步骤 3：编写提示词 (Prompt) 这是 AI 的“人设”和“指令”。例如： 你是一名专业的客服，名字叫小D。 请用友好、简洁的语气回答用户。 如果不知道答案，就回答“这个问题我还在学习中”。
步骤 4：接入知识库 (RAG) 这是让 AI “懂你业务”的关键。
- 上传你的产品手册、FAQ 文档（支持 PDF、Word、TXT 等）。
- 系统会自动将文档切片并向量化。
- 在提示词中插入 {context} 变量，AI 就能自动从你的文档里找答案了。
步骤 5：测试与发布
- 在右侧的“预览与调试”窗口直接和 AI 聊天，看它回答得对不对。
- 满意后，点击“发布”，你可以生成一个网页链接分享给别人，或者获取 API 接口嵌入到你的网站中。
📊 第四阶段：进阶功能一览
当你熟悉了基础操作，可以探索以下高级功能： 功能 作用 适用场景 工作流 (Workflow) 通过拖拽节点构建复杂逻辑 需要先查数据再生成报告的自动化任务 插件 (Plugins) 扩展 AI 的能力 让 AI 能画图、能上网搜索实时信息 多模型路由 根据情况自动切换模型 简单任务用便宜模型，复杂任务用高级模型 可观测性 查看日志、Token 消耗 监控 AI 表现，优化成本和性能
📚 学习资源推荐
- 官方文档：最权威的资料，涵盖了所有配置细节。
- Dify GitHub 仓库：查看最新的更新日志和社区讨论。
- 社区教程：网上有很多关于如何用 Dify 接入特定模型（如 DeepSeek、Ollama）或特定业务场景的教程。
你可以先从本地部署开始，试着做一个简单的问答机器人，遇到具体问题随时来问我！加油！
