Dify1.9零基础开发本地Agent智能体

Dify1.9零基础开发本地Agent智能体
共115节 96人在学 课程详情
  • 本地安装Dify

    • 0.1 课程介绍
    • 1.1 win10安装linux子系统
    • 1.2 安装docker
    • 1.3 安装dify
    • 1.4 切换Docker使用的磁盘
    • 1.5 降低wsl的内存占用
    • 1.6 安装Ollama和Deepseek
  • Dify设置

    • 2.1 使用Deepseek(网络版)
    • 2.2 配置系统模型
    • 2.3 模型供应商-Deepseek(本地版)
    • 2.4 大模型对比测试
    • 2.5 成员管理
    • 2.6 升级Dify
    • 2.7 API扩展-获得API数据
    • 2.8 API扩展-内容审查
    • 2.9 工具-在工作流中使用工具
    • 2.10 工具-在Agent中使用工具
    • 2.11 工具-自定义工具(发Email)
    • 2.12 探索功能
  • 知识库

    • 3.1 知识库-导入已有文本
    • 3.2 知识库-在1.7版本中绑定Notion
    • 3.3 知识库-在1.9.0版本中绑定Notion
    • 3.4 知识库-网络爬虫
    • 3.5 知识库-选择分段模式
    • 3.6 知识库-设定索引方法
    • 3.7 知识库-设定检索方式
    • 3.8 召回测试
    • 3.9 元数据(案例-检索会议记录)
  • 聊天助手机器人

    • 4.1 创建空白应用(解决图片上传问题)
    • 4.2 聊天助手(案例-翻译大师)
    • 4.3 对话开场白
    • 4.4 下一步问题建议(案例-Python学习助手)
    • 4.5 文字转语音(TTS)
    • 4.6 语音转文字(STT)
    • 4.7 安装XInference
    • 4.8 本地大模型实现语音和文字互转
    • 4.9 解决本地TTS不能播放音色的问题
    • 4.10 XInference遇到no slot异常
  • 文本生成与Agent机器人

    • 5.1 文本生成(案例-文案大师)
    • 5.2 文本生成-更多类似功能
    • 5.3 文本生成-批量运行
    • 5.4 Agent(案例-新闻搜索)
  • Chatflow-智能客服机器人

    • 6.1 工作流和Chatflow的区别
    • 6.2 智能客服(功能规划)
    • 6.3 智能客服(检索知识库)
    • 6.4 智能客服(检索不存在的内容)
    • 6.5 Chatflow中的图片识别
    • 6.6 本地部署图片识别模型
    • 6.7 将图片中的文字转换为纯文本
  • 工作流基础节点

    • 7.1 开始与结束
    • 7.2 上传文件
    • 7.3 LLM(3种提示词角色)
    • 7.4 LLM(结构化输出)
    • 7.5 知识检索
    • 7.6 Agent
    • 7.7 问题分类器
  • 工作流逻辑节点

    • 8.1 条件分支(功能介绍)
    • 8.2 条件分支(使用演示)
    • 8.3 条件分支(处理不同数据类型)
    • 8.4 迭代(案例-生成超长文案)
    • 8.5 迭代-并行模式(解决运行异常)
    • 8.6 循环(功能介绍)
    • 8.7 循环(案例-生成段落上下关联的文章)
  • 工作流转换节点

    • 9.1 代码执行
    • 9.2 模板转换(基础用法)
    • 9.3 模板转换(输出Markdown格式)
    • 9.4 模板转换(使用for循环)
    • 9.5 模板转换(输出HTML表格)
    • 9.6 变量聚合器(打破理解误区)
    • 9.7 变量聚合器(聚合分组)
    • 9.8 文档提取器(问答PDF实现股票分析)
    • 9.9 文档提取器(读取百页以上PDF)
    • 9.10 文档提取器(修改Dify的上传限制)
    • 9.11 变量赋值(循环外变量赋值)
    • 9.12 变量赋值(多次递进润色文案)
    • 9.13 变量赋值(赋值会话变量)
    • 9.14 参数提取器
  • 工作流工具节点

    • 10.1 HTTP请求(基础用法)
    • 10.2 HTTP请求(案例-豆瓣电影TOP250)
    • 10.3 列表操作
    • 10.4 加入插件和自定义工具
    • 10.5 工作流嵌套
  • 查询MySQL数据库

    • 11.1 自然语言转SQL
    • 11.2 执行SQL
    • 11.3 查询数据生成可视化图表
  • MCP工具

    • 12.1 添加MCP工具(以高德MCP为例)
    • 12.2 开发行程规划助手(使用高德MCP)
    • 12.3 魔搭社区的MCP广场
    • 12.4 工作流中使用MCP
    • 12.5 将Dify智能体发布为MCP服务
  • 常用操作

    • 13.1 文生图(工具:豆包)
    • 13.2 文生图(硅基流动:免费模型)
    • 13.3 文生图(工具:Stable Diffusion)
    • 13.4 AI换脸(创建Coze工作流)
    • 13.5 AI换脸(调用Coze工作流)
    • 13.6 文字与语音互相转换(原生工具)
    • 13.7 SMTP发邮件(使用工具节点)
    • 13.8 SMTP发邮件(解决不能上传附件的问题)
  • 实战巩固-工作报告智能体

    • 14.1 功能规划
    • 14.2 记录工作内容
    • 14.3 生成日报
    • 14.4 生成日报(理解会话变量的生命周期)
    • 14.5 生成周报(固定周报模板)
    • 14.6 生成月报
    • 14.7 查看和清除全部工作记录
    • 14.8 将工作报告输出为word文档
  • 实战巩固-作文批改智能体

    • 15.1 功能规划
    • 15.2 识别作文内容(图片识别)
    • 15.3 判断作文语言和重新排序
    • 15.4 批改作文
    • 15.5 将批改结果写入飞书云文档
  • 实战巩固-绘本智能体

    • 16.1 功能规划
    • 16.2 生成绘本大纲
    • 16.3 生成页面文案
    • 16.4 生成文案配图
    • 16.5 合成页面

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    课时介绍

    9.4 模板转换(使用for循环)9.4 模板转换(使用for循环)

    课程介绍

    无论你是AI开发者、企业IT运维,还是想低成本搭建AI工具的创业者,这门课都能帮你跳过自学弯路,从0到1精通Dify全生态技能。课程以实操落地为核心,覆盖共16章、115节、20小时视频、15个实战案例,手把手解决开发坑点,助你独立实现本地AI应用落地。

    课程采用「基础搭建→功能深耕→实战巩固」递进逻辑,每个知识点均对应实操场景,兼顾新手入门与进阶提升,学完即可上手落地项目。

    课程核心覆盖模块

    一、基础部署:搞定环境搭建核心痛点

    聚焦新手部署难题,详解Win10下Linux子系统、Docker及源码部署流程,针对性优化Docker磁盘占用、WSL内存管控。配套Ollama、Deepseek模型本地/网络版配置,快速搭建专属Dify开发环境。

    二、系统配置:解锁企业级定制能力

    深入Dify核心设置,掌握Deepseek双版本差异化配置、大模型对比测试技巧,覆盖成员管理、版本升级。解锁API扩展、内容审查、工具集成等进阶功能,适配企业级场景需求。

    三、知识库搭建:实现精准智能检索

    掌握多源数据接入(文件、Notion、网络爬虫),精通分段、索引、检索策略优化,搭配元数据配置与召回测试,搭建高效知识库,实现会议记录检索、文档问答等场景。

    四、机器人开发:覆盖多场景AI工具搭建

    手把手搭建聊天助手、文本生成、Agent三类机器人,解决图片上传、语音互转(TTS/STT)等问题,详解XInference部署与异常排查,掌握本地大模型驱动的音文互转能力。

    五、工作流解析:驾驭复杂业务逻辑编排

    全维度拆解工作流四大节点(基础、逻辑、转换、工具),搭配实操案例掌握循环生成、模板转换、百页PDF处理等技能,轻松编排股票分析等复杂业务逻辑。

    六、扩展能力:打通外部系统生态

    实现MySQL数据库对接(自然语言转SQL、可视化图表生成),解锁MCP工具生态应用与服务发布。覆盖文生图、AI换脸、SMTP邮件发送(含附件问题解决)等扩展功能。

    七、实战巩固:三大企业级项目落地

    通过工作报告智能体、作文批改智能体、绘本智能体三大项目,模拟企业开发全流程,融会贯通所学技能,独立完成从需求规划到项目落地的全链路开发。

    课程适合人群

    - AI应用开发者:提升Dify开发效率与落地能力;

    - 企业IT/运维人员:负责Dify部署、运维及问题排查;

    - 产品经理/创业者:低成本搭建专属AI工具,无需复杂编程;

    - 技术爱好者:系统学习Dify生态及AI工具集成。

    你将收获

    - 全栈技能:掌握Dify从安装到落地的全链路能力;

    - 问题解决方案:精准攻克开发中的各类常见坑点;

    - 实战经验:积累三大完整项目案例;

    - 生态拓展:打通Dify与外部工具、数据库的集成链路。

    告别零散自学,跟着实战教程攻克Dify全模块技能,让AI应用开发更高效落地。现在加入,开启你的Dify全栈开发之旅!

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