Dify是一个开源的大语言模型应用开发平台（LLMOps），旨在快速将AI模型转化为可落地的应用程序。其环境配置依赖两大核心组件： Docker：通过容器化技术解决环境不一致问题，实现跨平台运行。核心概念包括镜像（静态模板）、容器（运行实例）和镜像仓库（托管服务）。相比传统虚拟机，Docker更轻量高效，直接共享宿主机内核，启动快且资源占用低。 Ollama：专为本地大模型设计的部署工具，支持一键

如果用户问的是退款、发票或投诉，就走ELSE线路，复杂的业务调用HTTP请求节点对接后台接口，实在搞不定的直接连转人工节点。利用大模型的推理能力，从一段杂乱的非结构化长文本中，按照你指定的字段名称和数据类型（如字符串、数字、布尔值、数组），精准地把核心关键信息“提炼”并整理出来，生成一组规范的参数，专为喂给下游的代码节点或 API 工具使用。核心功能：调用指定的大语言模型（如 GPT、Claude

通阅小说是一个功能完整的网络小说平台，支持读者阅读和作者创作两条核心业务线。项目采用前后端分离架构，后端提供 RESTful API，前端通过 Axios 调用接口完成交互。层级技术作用后端框架异步 API 框架数据库数据持久化认证用户登录鉴权前端页面展示与交互AI 能力Dify（聊天 API + 工作流 API）写作助手 + 自动审核文件存储本地文件系统封面、头像、TXT 上传数据库驱动业务。

是大模型的一项高级底层能力。简单来说，就是让大模型自己决定在什么时候去调用什么工具。如果说 Function Calling 是需要你懂一点编程、自己去写“工具说明书”的毛坯房；那么插件应用就是 Dify 已经为你装修好、开箱即用的精装房。插件是 Dify 生态中封装好的、针对特定第三方服务的工具包。在 Dify 中，如果你想自己定义一个插件来连接公司内部的系统（如 ERP、CRM）或者特定的 A

JWT 的全称是 JSON Web Token。通俗来说，它是一张由服务器签发的‘数字通行证’。当用户登录成功后，服务器会发给客户端（浏览器/APP）一个加密的字符串，此后，客户端每次请求服务器，只要带着这张‘通行证’，服务器就能立刻认出你是谁，并决定是否放行。以前最主流的身份验证方式是Cookie-Session 机制。

AJAX 是 Asynchronous JavaScript and XML（异步 JavaScript 和 XML）的缩写。它的核心作用是：让网页在不重新加载整个页面的情况下，向服务器发送请求并局部更新页面。比如在百度的搜索框中，我们输一个字下方就会立马弹出一串联想词，但是这并不是直接刷新整个页面，而是AJAX在后台随着输入，不断向服务器请求匹配，局部刷新下面那一串联想词。AJAX实际是以下几种

左侧点击“新 CD/DVD (IDE)”，选择 “使用 ISO 映像文件”，点击 “浏览” 按钮，在电脑里找到你提前下载好的那个几个G的 CentOS 7 的 .iso 镜像文件，双击选中它。选择典型——>选择稍后安装操作系统——>选择liunx，并选择CentOS 7——>虚拟机名称，路径可以自己改——>指定磁盘容量，推荐30-40G左右，不然后面不够很麻烦，勾选将虚拟磁盘拆分成多个文件——>主

如果用户问的是退款、发票或投诉，就走ELSE线路，复杂的业务调用HTTP请求节点对接后台接口，实在搞不定的直接连转人工节点。利用大模型的推理能力，从一段杂乱的非结构化长文本中，按照你指定的字段名称和数据类型（如字符串、数字、布尔值、数组），精准地把核心关键信息“提炼”并整理出来，生成一组规范的参数，专为喂给下游的代码节点或 API 工具使用。核心功能：调用指定的大语言模型（如 GPT、Claude

是大模型的一项高级底层能力。简单来说，就是让大模型自己决定在什么时候去调用什么工具。如果说 Function Calling 是需要你懂一点编程、自己去写“工具说明书”的毛坯房；那么插件应用就是 Dify 已经为你装修好、开箱即用的精装房。插件是 Dify 生态中封装好的、针对特定第三方服务的工具包。在 Dify 中，如果你想自己定义一个插件来连接公司内部的系统（如 ERP、CRM）或者特定的 A

摘要： 大模型应用开发中，**提示词（Prompt）和知识库（RAG）**是关键要素。提示词通过角色定义、任务描述、约束条件等结构化指令控制模型输出逻辑与格式；知识库则通过检索外部数据（如企业文档）增强回答准确性，避免幻觉。两者协同工作：提示词决定“如何回答”（行为规范），知识库提供“回答内容”（事实依据）。结合Few-Shot、思维链等提示技巧与RAG技术，可构建既懂规则又具备专业知识的AI助手