核心价值是让你快速把主流 LLM 接入微信、QQ、飞书等 20 + 聊天平台，实现多模态、Agent、RAG 等 AI 能力LangBot。

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一种身份认证机制，用户在。

访问控制模型是信息安全领域的核心机制，用于定义和管理用户对系统资源的访问权限。其核心目标是确保只有授权用户能在特定条件下访问资源，防止未授权访问和数据泄露。模型控制维度动态性适用场景OBAC对象属性低文件/数据库细粒度控制RBAC角色静态组织架构稳定的系统TBAC任务生命周期高工作流/临时任务ABAC多维属性极高跨域、条件复杂的访问控制实际系统中常组合使用，如RBAC+ABAC实现角色基础下的属性

通过Dify中的循环节点来实现，让正方AI和反方AI进行多轮交互，再植入一个评委AI，对双方的观点进行打分，过程中不断的持续输出双方的观点和每轮的评分以及总得分。整体效果还是非常不错的，通过一个Dify循环工作流实现了AI之间的激烈辩论，而且还有评委评价和打分，有类似场景的朋友可以获取DSL尝试一下。将正方，反方，评委打分内容输出，最后再把反方言论存到会话变量，以便于下一轮正方能知道反方说的是什么

支持markdown和Json格式数据的传入【主要是接收数据库数据】支持Excel文件的直接传入，并且支持多Excel，多Sheet的数据读取和运算具备强大的运算功能，运算结果100%准确（解决了大模型运算不准的问题），可根据用户设定规则、问数需求进行分析运算，并输出运算后的markdown表格信息，可同时生成多个不同维度的运算结果表可生成可视化的图表，柱状图，饼状图，折线图，雷达图，散点图，漏斗

MCP是一个标准协议，通过他我们可以让Dify接入更多的功能，同时也可以将Dify搭建好的应用作为MCP发布出去给别人用，非常强大，接下来我们实操一下具体的使用方法。从这个过程也能实际感受到什么是"双向"MCP了既能使Dify接入外部的MCP工具，还能将自己编排好的AI应用作为MCP发布出去供别人使用，真的是非常厉害的功能。【Dify 实操小课堂】双向MCP实操：手把手教你玩转AI应用互通~

1、核心思路1.由于大部分数据库查询出来的数据都为类Json格式，所以此插件将基于JSON数据进行处理转化为可视化图表。2.采用大模型+图表代码模板混合的方式，大模型负责根据数据特征智能识别，生成图表横纵坐标，系列，分组的配置，然后通过图表代码模板快速生成图表代码。3.为防止超出上下文，不用给大模型全部数据，只用提供样例数据即可（比如前20行），但同时又为了防止数据量少导致大模型获取不到完整特征，

最近在使用Dify，在使用过程中存在一些配置上面的一些需求，需要对Dify的环境变量.env进行部分修改，因此对Dify里面的环境变量进行了部分了解，我的Dify是版本。

LangChain是一个用于开发基于大语言模型（LLMs）应用程序的框架。它提供了一系列工具、组件和接口，方便开发者将大语言模型集成到各种应用场景中，比如聊天机器人、智能文档分析、信息检索等。通过 LangChain.开发者可以更轻松地处理与大语言模型交互过程中的常见任务，如提示词管理、模型调用、结果处理等，加速应用开发流程。例如在构建智能客服时，利用 LangChain 能快速搭建与大语言模型的