本文档介绍了Dify平台提供的文本生成API功能，适用于翻译、摘要等非对话式AI应用场景。API支持单次请求处理，无需维护会话上下文。所有请求需通过API密钥进行身份验证，建议采用流式响应模式提升性能体验。 核心端点/completion-messages支持POST请求，接收包含query字段的inputs参数，可附加文件（如图片）。响应提供阻塞（完整返回）和流式（SSE分块）两种模式，包含to

Dify对话系统管理用户与AI应用间的交互会话，包含对话状态追踪、消息存储及用户反馈处理等核心功能。系统采用对话(Conversation)和消息(Message)双数据模型架构：对话模型记录会话元数据（如应用ID、交互模式、状态等），消息模型存储具体交互内容（查询/回复文本、令牌数等）。系统提供分层次服务接口（基础对话服务、Web扩展服务）和三类API端点（控制台API、服务API、WebAPI

本文档介绍了Dify平台提供的文本生成API功能，适用于翻译、摘要等非对话式AI应用场景。API支持单次请求处理，无需维护会话上下文。所有请求需通过API密钥进行身份验证，建议采用流式响应模式提升性能体验。 核心端点/completion-messages支持POST请求，接收包含query字段的inputs参数，可附加文件（如图片）。响应提供阻塞（完整返回）和流式（SSE分块）两种模式，包含to

，最终目标是让智能体在风控领域的知识、判断、协作能力，达到 “拥有五年经验的人类风控专家” 水平，实现从 “模型智能” 到 “业务智能” 的落地。从。

回顾了从计算机视觉转向大模型、TTS等新赛道的技术转型历程。旧技能（OCR、知识图谱）成为新方向（RAG、多模态）的适配插件，实现了平滑过渡。通过70多篇技术博客记录成长，分享经验帮助同路人。面对行业波动，作者通过宏观经济分析调整学习重点，并建立理财规划应对不确定性。文章强调技能迁移的重要性，建议开发者在新领域寻找旧基础的延续性。博客既是成长记录，也是与同行交流的纽带，未来计划继续分享AI转型与生

自然语言处理（NLP）任务主要分为文本生成和文本分类两大类。文本生成任务（如机器翻译、文本摘要）通过生成式模型创造新文本；文本分类任务（如情感分析、垃圾邮件识别）则通过分类模型为文本打标签。分类任务分为单类别和多类别两种。序列到序列（Seq2Seq）模型是处理文本转换任务的核心技术，包含编码器、解码器、注意力等机制。多文本输入处理可采用简单拼接或序列间注意力整合策略。NLP任务还可按输入序列数量和

本指南详细介绍了Dify本地开发环境的搭建流程，包括API后端(Python/Flask)和Web前端(Next.js)的配置。系统要求安装Python 3.11+、Node.js v18.18+、Docker等必需软件，并推荐使用VS Code等开发工具。配置步骤涵盖中间件服务(Docker Compose)、API后端(UV依赖管理、数据库迁移)和Web前端(pnpm依赖管理)的设置，提供了完

LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架，这里基于llama实现RAG框架，大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5 与外部数据（例如文档、网页等）的连接，利用 LlamaIndex 与 Qwen2.5 快速部署检索增强生成（RAG）技术。RAG（Retrieval-Augmented Generation）即检索增强生成，是一种结合了信息

dify介绍

RAG（检索增强生成）技术通过融合信息检索与文本生成，有效解决大语言模型的知识过时、幻觉输出等问题。其核心流程包括文档索引构建、相关信息检索和生成优化三个阶段，可根据不同场景需求选择初级、高级或模块化RAG方案。相比传统LLM，RAG具有知识实时更新、输出可溯源、成本效益更优等优势，适用于文档查询、专业咨询等多种场景。实践层面，开发者可利用LangChain、FAISS等工具链，通过数据准备、索引