一、上期回顾

      首先回顾一下我们之前本地化模型部署与应用里完成的应用

      我们基于Ollama完成了本地化模型的部署，并且通过MaxKB以及本地建立的知识库，完成了一个基于RAG的知识库问答系统。但正如我们上次实践的结尾所言。仅仅是接入一个本地化的知识库，还是无法解决一些依赖现有系统的问题。

以优惠券为例，我们可以根据知识库设定优惠券的基本规则。但是如果涉及到具体某个优惠券的信息而言，仅凭知识库无法完成对具体数据的判断。

二、Dify的介绍与安装

• Dify是什么？

用他们自己的官网(https://dify.ai/)介绍来说他们是:The Innovation Engine for GenAl Applications——它是生成式AI应用的创新引擎

Dify是GitHub的开源的项目（https://github.com/langgenius/dify）

• Dify的特性
  

对比我们之前用到的MaxKB来说，Dify无疑是一个全面加强的生成式AI的创建引擎

他的能力不仅包含MaxKB的RAG引擎。也同时可以本地化部署，更可以建立业务场景更为复杂的Agent以及Workflow。当然这也只是Dify的主要特性。

随着我们进行安装部署后，在我们的一步步探索中，将逐步发现Dify的强大能力。

• Dify的安装与部署

  我们来到Dify的github主页并且clone代码到本地

• https://github.com/langgenius/dify

  然后在代码的根目录执行

• cd dockercp .env.example .envdocker compose up -d

没错，这又是一个基于docker的项目，等待拉取对应组件并且安装后。Dify就算安装成功了

我们可以看到安装并且运行中的Dify包含nginx,redis,poestgresql等等多个部分。相比MaxKB的结构来说就已经复杂了好多。

这里我们可以看到，其中nginx组件把容器中的80端口映射到本机的80端口了。

没错，我们想体验本地化部署的Dify，访问http://localhost/apps这个地址就好了。

首次登录会进行进入初始化页面，会要求提供一个你的邮箱作为管理员账户。设置好后，就可以进入Dify的主页了

• 模型配置

首先我们聚焦到右上角的设置区

在这里我们又看到了熟悉的配置模型的内容，以及我们的老朋友Ollama。当然几乎所有知名的AI提供商，都可以配置在Dify中。这里我们配置了本地的Ollama以及智谱-AI。

Ollama的配置主要是localhost:11434的端口配置，其他AI提供商的则是需要在对应网站获取API-EKY并且配置到Dify中。

• 第一个AI应用

  
  

我们再回到Dify主页，先可以简单设置一个聊天工具。

在创建完成后我们在这个应用的配置页面，发现了一些熟悉的东西，M阿西KB创建应用时候出现过的提示词、本地知识库Dify是全面支持的。另外右上角，我们可以随时随意的切换这个应用所使用的模型。同时也可以在这里进行简单的测试，没有问题后就可以把这个应用发布了

发布完成后，会在Dify的主页看到这个应用。

• 打造期待的工作流

  

  在Dify中我们可以设置三类应用，分别是聊天助手、Agent、工作流。

  回顾一下上一次我们设想的客服助手需要实现的功能。

那么这个流程现在是可以通过Dify的工作流实现的了。

根据Dify的工作流的组件

工作流是由我们自行定义和组合的节点组成的顺序执行的流程

结合我们的业务流程图。发现所有我们所需的节点都有解决方案。

在业务流程中，问题分类，对应Dify的问题分类器节点。而 function call部分则对应着HTTP请求。

为了验证我们的流程，我们建立一个电商助手的工作流：

它能支持三类问题：1.优惠券问题 2.订单问题 3.其他问题

一、如果提问内容与优惠券问题相关联，则会1.调用优惠券信息接口 2.调用优惠券知识库 3.把以上内容作为上下文传入优惠券推理模型，由模型结合问题给出答案

二、如果提问内容与订单问题相关联，则会1.调用订单信息接口 2.将订单信息接口上下文传入优惠券推理模型，由模型结合问题给出答案

三、其他类的问题，则直接把用户问题接入通用处理大模型

根据以上基本应用需求。我们规划的工作流如下

为此我们也建立了两个模拟接口分别是优惠券信息与订单信息

这里仅以优惠券信息为例

@RequestMapping("/coupon")public String coupon(){Map<String ,String> coupon = new HashMap<>();coupon.put("valid_start_time","2018-06-18 10:53:22");coupon.put("valid_end_time","2025-10-20 10:53:25");coupon.put("name","新人礼包券");coupon.put("id","4dbaee58d68ef8ea");coupon.put("current_time", DateUtil.now());Map<String ,String> coupon2 = new HashMap<>();coupon2.put("valid_start_time","2018-06-18 10:53:22");coupon2.put("valid_end_time","2023-10-20 10:53:25");coupon2.put("name","回归礼包券");coupon2.put("id","51dee58d68ef8ea");coupon.put("current_time", DateUtil.now());List<Map<String,String>> couponList = new ArrayList<>();couponList.add(coupon);couponList.add(coupon2);return JSONUtil.toJsonStr(couponList);}

这里包括valid_end_time优惠券过期时间，以及当前时间current_time

同时我们也在Dify中设置了优惠券规则的知识库，规定了优惠券过期的判断依据

所有组件都准备完毕后，剩下的工作流配置就没有障碍了。

下面我们逐一介绍Dify流程中我们用到的几个节点以及配置内容

开始节点

开始节点是流程的开始，这里可以自定义整个工作流的入参，这里我们配置了两个参数chat，以及userid。chat是用户提出的问题，userid则是记录用户的id。在后续的场景中，可能会产生依据userid进行查询某个API的可能性。

问题分类器

本质上还是一个语言模型，他会根据前置节点的输入信息进行合理的推断，从而进行流程的路由分发工作

这里的分类尽量要贴合前置节点（本例中的开始节点中的chat内容）

HTTP请求

这里的配置与一般的http请求配置方式是一致的。这里不再赘述，这里特别提一点，参数值params里是可以指定之前节点中的各种参数值的，这里我加了一个参数userid，其值来源就是在开始节点中的入参userid。

知识检索

这里的配置特别提示的就是查询变量，这里也是需要指定一个查询变量的。依据这个变量进行RAG检索以及召回动作。

LLM模型

这个就是一个标准的语言模型的节点了。我们可以配置具体的模型，相关的提示词，另外这里特别强调一下，本地化的模型特别的“不听话”，所以提示词的建立还是需要一些技巧，慢慢引导模型懂你的意思的。这个过程可以单独建立一个语言模型应用不断尝试。最终打磨出适合的提示词。

结束

这里是工作流的重点，需要配置的内容是返回值。在这个例子中我们返回的是前一步优惠券推理模型的输出结果。以文字形式输出。

再补全其他两个分支的工作流，这时我们再完整的看下这个工作流

然后可以点运行并且在输入参数后进行流程测试

运行过程中，我们可以看到运行的流程节点间的线段会变成蓝色

运行完毕后，也看到了最终输出的结果

• 发布、调试、集成到其他系统

  在线测试满意之后，我们就可以把这个应用发布出来了。应

• 

  发布完成后，我们点击这个访问API

  这里提供了通过API访问这个工作流应用的说明文档。
  

• 

• curl -X POST 'http://localhost/v1/workflows/run' \--header 'Authorization: Bearer app-v46HdwGDpo2kUUcBbmSHobwD' \--header 'Content-Type: application/json' \--data-raw '{    "inputs": {  "chat":"哪张优惠券可用?","userId": "123"},"response_mode": "streaming","user": "abc-123"}'
  

  
  

  
  

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  这里有一些小困难，就是返回的是流式信息

  为此，我们特别设计了一个处理流式返回值的方法如下

  
  

  import cn.hutool.http.HttpResponse;import cn.hutool.http.HttpUtil;import cn.hutool.json.JSONObject;import cn.hutool.json.JSONUtil;
  public class WorkFlowApi {private static final String URL = "http://localhost/v1/workflows/run";private static final String AUTH_TOKEN = "app-v46HdwGDpo2kUUcBbmSHobwD";
  public void runWorkflow(String chat, String userId) {JSONObject json = new JSONObject();json.putOpt("inputs", new JSONObject().putOpt("chat", chat).putOpt("user", userId));json.putOpt("response_mode", "streaming");json.putOpt("user", userId);
  HttpResponse response = HttpUtil.createPost(URL).header("Authorization", "Bearer " + AUTH_TOKEN).header("Content-Type", "application/json").body(json.toString()).execute();
  if (response.isOk()) {String responseBody = response.body();// 解析响应数据String[] lines = responseBody.split("\n");for (String line : lines) {if (line.startsWith("data:")) {String data = line.substring("data:".length());JSONObject dataJson = JSONUtil.parseObj(data);if (dataJson.containsKey("event") && dataJson.getStr("event").equals("node_finished")) {JSONObject outputs = dataJson.getJSONObject("data").getJSONObject("outputs");if (outputs != null && outputs.containsKey("text")) {System.out.println(outputs.getStr("text"));}}}}
  } else {System.out.println("Failed to execute workflow: " + response.getStatus());}}
  public static void main(String[] args) {WorkFlowApi runner = new WorkFlowApi();runner.runWorkflow("优惠券", "abc-123");}}
  

  点击main方法进行调试，发现结果可以顺利的解析出来了。

  

  
  

  这样，我们就已经把一个完整的商城助手应用建立起来，并且把它发布出来并且可以结合到任何其他系统中，为相关的系统进行“AI赋能”了。