《AI应用安全防御五步法：从"社死"到铜墙铁壁》 摘要：Dify实验室分享了一套AI应用安全防御框架，源于一次系统提示词被轻易攻破的教训。该方案包含五层防护：1)输入层设限，过滤高危指令；2)中间层隔离，封装用户输入；3)执行层控制权限，采用双模型验证；4)输出层审查，防止敏感信息泄露；5)日志闭环持续优化。文章强调安全不是一次性任务，而是需要融入开发文化的持续过程，为AI开发

《AI产品经理技术指南：RAG、微调与Agent解析》摘要 本文面向AI产品经理，介绍了当前最热门的三大AI技术概念：RAG、微调和Agent。RAG（检索增强生成）如同给AI配备"外部大脑"，通过知识库检索提升回答准确性；微调则是改造AI"内部大脑"，通过特定数据训练塑造专属风格；Agent让AI具备行动能力，能调用工具完成复杂任务。文章通过生动比喻解析技

Dify这样的工具，正以前所未有的方式赋予普通从业者构建和运用AI应用的能力。通过拥抱变化，主动学习，并创造性地利用Dify等平台，每一位身处不同岗位的从业者都有机会突破自身限制，将AI内化为自己的“超能力”，在智能时代乘风破浪，成为真正意义上的“超级个体”，创造属于自己的独特价值。它通过可视化的界面，让用户可以像“搭积木”一样，将不同的LLM（如GPT系列、Claude、国内模型等）、数据集（知

关注我，让我的实验，成为你的经验。大家好，我是dify实验室的超人阿亚。过去几年，港口拥堵、原材料短缺、订单交付延迟... 几乎每个老板和供应链负责人都被折磨得焦头烂额。我们不禁要问：为什么现代供应链如此脆弱？在今天这个持续动荡的“新常态”下，它就像一辆在F1赛道上表现完美的跑车，一旦开上崎岖的越野路段，就立刻趴窝。这篇文章，不是一篇普通的分析报告。它是一份完整的。我们将从“为什么要做”的战略必要

Dify实验室公众号发布了一篇关于利用LLMOps平台Dify构建"DeepTalk"高级聊天应用工作流的文章。该工作流能自动完成议题分析、虚拟嘉宾设置、多轮讨论模拟和结论汇总全过程：首先将用户议题拆分为三个关联性子话题，生成四位不同背景的虚拟专家，然后组织专家针对每个子话题展开讨论（支持调用外部工具），最后整合各方观点生成结构化结论。文章详细介绍了工作流的设计思路和8个关键编

文章重点介绍了通过本地部署PlantUML和Dify工作流，实现UML图自动化绘制的方案。该方案解决了传统绘图方式的低效问题，通过优化LLM提示词和配置，将PlantUML代码生成成功率提升至95%以上，确保高效、可靠的UML图自动化生成。文章还详细介绍了本地PlantUML服务的部署步骤，并分享了从在线服务到本地部署的成功经验，强调本地部署、LLM选择与参数调整、Prompt工

通过 Dify 平台的可视化编排能力，结合大型语言模型、代码执行、Agent 和迭代等多种节点类型，我们成功构建了一个能够模拟圆桌讨论的复杂工作流。它不仅展示了 Dify 在构建智能应用方面的灵活性和强大功能，也为我们提供了一种探索和理解复杂议题的全新自动化工具。

《用Dify打造AI UML绘图工具：从失败到95%成功率的蜕变》 本文记录了在Dify平台上开发AI驱动UML绘图工具的全过程。初期尝试依赖第三方在线服务遭遇稳定性差、兼容性低等问题，成功率不足50%。通过转为本地部署PlantUML服务（使用Docker运行官方镜像），解决了核心稳定性问题。在此基础上重构Dify工作流：优化提示词工程规范模型输出，设计三节点流程（需求输入-模型生成-本地渲染）

Dify实验室分享AI应用安全防护策略，提出五层防御体系应对提示词注入风险：1）用户输入层进行字符限制、关键词过滤和文本净化；2）安全中间层隔离用户输入并严格校验；3）模型执行层采用双模型架构和最小权限原则；4）输出层进行内容审查和敏感信息屏蔽；5）建立日志闭环机制持续优化防御。该方案强调AI安全需要纵深防御体系和持续迭代的文化，而非一次性解决方案。文章来自Dify实验室公众号，分享一线实战经验。

Dify实验室推出基于腾讯元器平台的免费联网搜索解决方案，通过HTTP请求节点实现私有化搜索工具构建。该方案利用腾讯元器1亿Token免费额度，解决了Dify官方插件的网络限制和高成本问题。实践步骤分为三阶段：在腾讯元器构建搜索服务并获取API凭证；在Dify配置HTTP请求节点并发布为工具；最后在Agent中验证工具调用。方案具有解耦、零成本、私有化等优势，同时提供了400错误排查和性能优化建议