本文深入探讨Dify插件开发的进阶技巧，重点解析Manifest文件的YAML配置规范，包括插件基本信息、资源申请和多语言支持等核心属性。详细介绍了通用数据结构（如I18nObject、ProviderConfig）和模型相关结构（AIModelEntity、ParameterRule等），并说明模型API接口的实现方法。文章还讲解了持久化存储机制的应用场景及操作方法，通过storage接口实现状

本文介绍了如何利用Dify平台构建《阿里巴巴Java开发手册》智能助手。首先详细讲解了知识库创建的完整流程，包括文档上传、分段设置（推荐父子分段+段落上下文）、索引方式选择（高质量+混合检索）等关键步骤。随后指导用户进行分段质量检查和召回测试，强调TopK和Score参数的调优策略。接着演示了Chatflow应用开发过程，通过知识检索节点和LLM节点的配置，实现从知识库智能获取答案的功能。最后展示

本文介绍了Dify应用的核心概念与使用方法。Dify是基于大模型构建的实际场景应用，提供API、WebApp和易用界面。包含5种应用类型：聊天助手、文本生成、Agent、对话流和工作流。创建方式有模板创建、空白应用和DSL文件三种。重点讲解了聊天助手和Agent应用的关键功能：聊天助手支持提示词优化、知识库引用、文件处理等；Agent应用则强调推理能力、工具调用和任务自动化。文章还详细介绍了应用的

这篇文章介绍了Dify平台如何接入和使用大模型。主要内容包括：1）在Dify设置中添加大模型API Key进行配置；2）模型分类：系统推理模型（用于应用开发）、Embedding模型（知识库处理）、Rerank模型（增强检索能力）和语音转文字模型；3）模型供应商分为自有模型（自动接入）和托管模型（需单独添加）；4）配置完成后可直接在应用中选择使用模型。文章还提供了相关参考文档和系列博文链接。

摘要： 本文介绍了检索增强生成（RAG）的基本概念与实现原理。RAG通过结合向量检索与大模型能力，解决大模型知识局限和幻觉问题。核心流程包括离线阶段的文档向量化存储和运行时的语义检索增强。文章还探讨了Embedding技术（文本转化为向量）的作用、模型选择策略，以及混合检索（结合向量与关键词检索）的优势。RAG适用于智能客服、知识库等场景，提升回答准确性。最后比较了RAG与微调、长文本处理的差异，

Context7 MCP是一款帮助开发者获取最新文档的工具，解决大语言模型(LLM)因训练数据滞后导致生成过时代码的问题。通过配置API Key，用户可在提示词中添加"使用context7"指令，直接从源库获取特定版本的最新文档和代码示例。该工具提供Free、Pro和Enterprise三个版本，支持多种开发环境集成（如VSCode、IDEA等），并能通过规则配置自动调用最新文

本文介绍了Dify应用的7种发布方式，重点详述了前4种：1）发布为公开Web站点，支持自部署或云托管；2）将Workflow工作流发布为工具，可配置参数并集成；3）发布为MCP服务端，实现AI工具间的标准化通信；4）嵌入业务网站的3种方法（iframe、script标签和浏览器扩展）。每种方式均配有操作指南和效果图示，帮助开发者将Dify应用与业务系统无缝整合。

本文介绍了DeepSeek API的使用方法，从最简单的"Hello World"示例开始，逐步深入讲解模型特性、计费方式和进阶调用。主要内容包括：1）DeepSeek API兼容OpenAI格式，可通过OpenAI SDK调用；2）提供基础Python示例代码；3）详细说明DeepSeek-V3.2模型版本、Token计费方式和价格；4）介绍对话补全API的请求参数和功能，包

分析Dify中database插件存在的问题，并给出解决办法。

本文介绍了AI系统中的记忆机制及其实现方式。记忆功能使AI能够保存历史交互信息，确保多轮对话连贯性，避免重复询问。文章区分了短期记忆（会话级）和长期记忆（用户偏好等），并对比了聊天记忆与聊天历史的不同。重点介绍了mem0记忆管理插件，它能高效存储和检索记忆数据，提供API接入方式，支持语义搜索和历史上下文管理。mem0相比传统方案在准确性、速度和效率上有显著提升，可集成到Dify等AI开发平台中。