本文介绍了AI原生应用开发平台Dify的实战应用，对比了Dify与Coze的特性差异，详细讲解Dify的部署方式和大模型对接方案。内容涵盖硅基流动、DeepSeek和火山方舟等主流大模型的对接步骤，包括账号注册、API密钥获取和Dify配置方法。文章还分析了Dify支持的五大应用类型，重点介绍了聊天助手和智能代理的区别与适用场景。通过完整的操作流程演示，帮助开发者快速搭建定制化AI应用，实现从模型

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本文详细介绍了Dify开源大语言模型应用开发平台的部署与使用指南。主要内容包括：1）Dify服务启停管理，涵盖本地Docker和虚拟机两种环境；2）网络访问原理解析，说明局域网和公网访问的区别；3）云服务器部署全流程，从购买配置到实际部署；4）Ollama本地大模型对接方法。教程提供了清晰的命令行操作步骤和常见问题解决方案，适合开发者快速掌握Dify平台部署技巧，实现AI应用开发。

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Dify是一款开源大语言模型应用开发平台，结合BaaS和LLMOps理念，支持快速构建生成式AI应用。平台提供Prompt编排、RAG引擎等功能，兼容多种主流模型，适合技术开发者使用。部署方式包括云服务、本地部署（需Docker环境）及企业定制版，推荐使用虚拟机（CentOS 9）或云服务器搭建。安装需配置VMware、Docker等工具，详细步骤涵盖虚拟机创建、系统安装及环境配置。国内用户需注意

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文章摘要：本文介绍了两个实用的AI工作流应用案例。第一个是中草药识别系统，用户上传草药图片后，系统通过大模型分析输出名称、药性、功效等五项关键信息；第二个是智能菜谱生成器，输入菜名即可自动生成排版精美的HTML菜谱页面。两个案例均详细说明了核心需求、操作步骤、提示词配置和输出格式，特别适合新手学习AI工作流的开发方法。文章使用表格对比和分步图解，使复杂的技术流程变得清晰易懂。

文章摘要：本文介绍了两个实用的AI工作流应用案例。第一个是中草药识别系统，用户上传草药图片后，系统通过大模型分析输出名称、药性、功效等五项关键信息；第二个是智能菜谱生成器，输入菜名即可自动生成排版精美的HTML菜谱页面。两个案例均详细说明了核心需求、操作步骤、提示词配置和输出格式，特别适合新手学习AI工作流的开发方法。文章使用表格对比和分步图解，使复杂的技术流程变得清晰易懂。

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