工作流（Workflow） 是 Dify 的核心功能之一，通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点），降低系统复杂度，减少对提示词技术和模型推理能力的依赖，从而提高 LLM 应用在复杂任务中的性能，提升系统的可解释性、稳定性和容错性。
Dify 的工作流主要分为两种类型：
- Chatflow： 面向对话类场景，包括客户服务、语义搜索以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。为解决自然语言输入中用户意图识别的复杂性，Chatflow 提供了问题理解类节点，并增加了对话机器人特性的支持，如对话历史（Memory）、标注回复、Answer 节点等。
- Workflow： 面向自动化和批处理场景，适用于高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用程序。为解决这些场景中的复杂业务逻辑，工作流提供了丰富的逻辑节点，如代码节点、IF/ELSE 节点、模板转换、迭代节点等。此外，还提供定时和事件触发的能力，方便构建自动化流程。
课程时间：3天
课程基础：有编程基础，有linux运维和Docker经验更佳。
第一章 Dify 简介
1、Dify
2、Dify能做什么
3、智能体主流平台对比
4、仿真环境配置
网络环境配置
登录本地环境
5、接入大模型
第三方算力平台
配置大模型
配置硅基流动 API
配置通义千问 API
配置OPENAI API
配置默认模型
第二章 Dify 智能体
1、什么是智能体
2、创建Dify智能体
3、选择大模型
大模型的分类与选择
模型参数解读
4、功能开启
开场白及问题建议
语音功能
4、提示词工程
大模型结构化提示词标准格式
智谱清言提示词工程师
Prompt工程防攻击
Prompt工程优化
5、变量
第三章 Dify 工具
1、工具使用
工具定义
添加工具
联网搜索工具
2、自定义工具
获取API接口
选择自定义工具
添加调试好的代码
测试接口代码
添加到对话
第四章 Dify 知识库
1、知识库概念知识库的概念
大语言模型的局限性
解决方案:RAG(检索增强生成)Dify知识库
2、创建知识库
优化RAG效果
理解元数据
3、Agent中使用知识库
4、在线智能客服Agent
5、API开发智能客服小程序
Dify开启API服务
微信开发者工具下载
编程工具实现程序小程序
预览与发布
第五章 Dify MCP
1、MCP 简介
2、MCP 服务器
3、高德 MCP服务
4、聚合 MCP
5、魔搭 MCP
12306购票查询
飞常准航班息查询MCP
抖音视频下载MCP
营销大师-落地页评估
词云图 MCP
第六章 Dify Workflow
1、Dify工作流简介
2、工作流节点说明
3、合同智能审核助手
4、发票信息提取
5、AI绘画与AI视频
6、HTTP节点文生图
7、网页读取转语音
8、Dify发送邮件
9、Dify发送机器人通知
进阶篇:Dify Chatflow
1、爬取猫眼数据
开始节点，设置URL
添加插件
大模型整理
2、Dify数据可视化
添加提取工作流
代码节点
添加工具节点
结果测试
3、智能电商客服工作流
AI制作客服系统
添加工作流
大模型节点代码节点
HTTP请求节点
变量聚合节点
附本地化部署文档：
1、基础环境安装
VMware安装
Ubuntu安装
Docker安装
2、Dify 本地部署
Dify安装
Dify运维及升级
常见问题
商业级Dify部署
3、Ollama 本地部署
Ollama 安装和参数设置
管理本地大模型
安装模型
CMD中使用
在Dify中接入私有化模型
Charry集成Ollama
Ollama API