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Dify 的 callback 机制是让工作流“挂起并恢复”的关键机制，使得 Dify 不仅能串联同步 AI 节点，还能与外部系统、人工操作、长任务完美配合，实现真正的异步工作流编排。

Dify的Web前端工作流编排模块采用React+TypeScript技术栈，基于React Flow实现可视化拖拽式流程设计。该模块支持自定义节点类型（LLM、HTTP等）、连线逻辑和参数配置，通过Zustand进行状态管理，与后端通过REST/WebSocket交互。核心功能包括节点拖拽、流程保存/执行、实时状态反馈等，文件主要存储在/web/app/components/workflow/目

本文介绍了一个高安全性在线Python代码执行沙盒服务的技术架构，专为与Dify AI平台集成设计。该系统采用严格的Seccomp+NoNewPrivs安全机制，通过系统调用白名单、UID隔离、代码加密传输等多重防护措施确保安全。服务分为构建阶段（编译含安全模块的python.so）和运行时阶段（准备环境并执行用户代码），可通过HTTP接口接收并安全执行Python代码。该沙盒可无缝接入Dify平

使用 Jinja2 模板语法，将多个 LLM 的输出动态组合成一个字符串或其他格式。

DeepSeek-OCR 嵌入工作流摘要 DeepSeek-OCR 是一个创新的光学字符识别（OCR）模型，采用 上下文光学压缩 技术，将高分辨率图像压缩为少量 视觉 token，再通过语言模型解码为结构化文本（如 Markdown）。其核心优势在于高效压缩（10x-20x 压缩比）和高精度（<10x 压缩时 97% 准确率）。 工作流流程 输入预处理：调整图像分辨率并归一化。 视觉嵌入生成

在人工智能，特别是自然语言处理（NLP）领域，tokens（令牌） 是指文本被分割成的基本单位，用于计算机理解和处理语言。简单来说，token 是文本的“切片”，是 AI 模型处理语言的基础单位。对于用户来说，token 的数量会影响模型的性能、结果质量以及可能的使用成本。计费：一些 API 或服务按使用的 token 数量计费（输入 + 输出的总 token 数量）。上下文依赖：分词需要考虑上下

人工智能是一个广泛的领域，它涉及多个学科和知识领域。以下是人工智能包含的一些知识：计算机科学：人工智能的发展需要计算机科学中的许多概念和技术，如算法、数据结构、计算机体系结构、计算理论等。数学：数学在人工智能中扮演着至关重要的角色，如概率论、统计学、线性代数、微积分、优化等。机器学习：机器学习是人工智能的一个子领域，涉及许多基于数据的算法和技术，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。自然

这标志着音频AI从“专用工具”向“通用智能体”的深刻转变。

它将工业设备、传感器、控制系统、数据采集设备等通过互联网或局域网连接起来，实现设备的互联互通和智能化管理。IIoT 正在加速工业的智能化转型，其带来的潜力不仅在于提高生产力，更在于推动新的商业模式和创新价值的产生。设备上的传感器采集物理参数（如温度、压力、振动等），并转化为可分析的数据。借助先进的控制技术和机器学习算法，实现设备的自适应运行和智能化控制。通过边缘计算与云计算的结合，实现灵活性和大规