DeepSeek + Dify 搭建 AI 应用

Dify 核心优势

• 可视化 Prompt 编排，拖拽式工作流设计，无需写代码
• 内置 RAG 引擎，支持 PDF / Word / TXT / Markdown / 网页等多种格式
• Agent 智能体：工具调用、代码执行、条件分支
• 对话日志与分析，持续优化应用效果
• 一键 API 发布，支持 iframe 嵌入和分享链接
• 与 DeepSeek 通过 OpenAI-API-compatible 方式无缝接入

什么是 Dify？

Dify 由 LangGenius 团队开发，是一个面向 LLM 应用的全生命周期开发平台。它提供了从 Prompt 编排、知识库管理、Agent 工作流到应用发布的一站式解决方案。你可以把 Dify 理解为"AI 应用的 WordPress"——通过可视化界面，快速搭建各种 AI 应用，无需编写代码。

环境要求

Docker Compose 一键部署

以下命令会克隆 Dify 仓库并通过 Docker Compose 启动所有服务：

# 克隆 Dify 仓库 git clone https://github.com/langgenius/dify.git # 进入 Docker 目录 cd dify/docker # 复制环境变量配置文件 cp .env.example .env # 启动所有服务（PostgreSQL、Redis、Weaviate、Nginx、Dify API、Dify Web） docker compose up -d # 查看服务状态 docker compose ps

部署完成后，打开浏览器访问 http://localhost:3000，即可进入 Dify 管理界面。首次访问需要设置管理员邮箱和密码。

配置步骤

1. 登录 Dify 管理界面后，点击右上角头像，选择「设置」
2. 在左侧菜单中点击「模型供应商」
3. 在模型供应商列表中找到「OpenAI-API-compatible」
4. 点击「添加到供应商」按钮
5. 填写以下配置信息

方式一：接入 DeepSeek 官方 API

如果你使用 DeepSeek 官方 API，配置如下：

API Key 获取地址：platform.deepseek.com/api_keys。注册后即可创建，新用户有免费额度。

方式二：接入 Ollama 本地部署的 DeepSeek

如果你使用 Ollama 在本地运行 DeepSeek 模型，配置如下：

如果 Dify 和 Ollama 在同一台机器上运行，使用 localhost 即可。如果 Ollama 在另一台机器上，请替换为对应 IP 地址。确保 Ollama 已设置 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 环境变量。

添加模型

配置完成后，在「模型供应商」页面点击进入刚添加的 DeepSeek 供应商，点击「添加模型」按钮：

保存后，DeepSeek 模型即出现在可用模型列表中，可以在创建应用时选择使用。

步骤一：创建应用

1. 在 Dify 首页点击「创建应用」按钮
2. 选择「聊天助手」应用类型
3. 填写应用名称（如"DeepSeek 智能助手"）
4. 选择应用图标（可选）
5. 点击「创建」

步骤二：配置模型

进入应用编辑页面后，在右侧「模型设置」区域：

• 在「模型」下拉菜单中选择刚才添加的 DeepSeek 模型（deepseek-chat 或 deepseek-reasoner）
• 设置模型参数：
  • Temperature：0.7（对话）/ 0.1（代码）/ 0.9（创意写作）
  • 最大 Token：根据需求设置，一般 2048 足够
  • 上下文窗口：建议保留默认值

步骤三：设置系统提示词

系统提示词（System Prompt）定义了 AI 的角色和行为。在「编排」页面的「提示词」区域，输入以下内容：

你是一个专业的 AI 智能助手，由 DeepSeek 模型驱动。 你的回答风格： - 简洁明了，不啰嗦，直击要点 - 如果问题涉及代码，给出完整可运行的示例 - 如果问题涉及数学或逻辑，展示推理过程 - 如果用户的描述不清楚，主动追问细节 - 用中文回复，专业术语可附带英文原文 你的限制： - 不知道就说不知道，不编造信息 - 涉及医疗、法律等专业建议时，提醒用户咨询专业人士

步骤四：测试聊天

在页面右侧的「预览」区域，可以直接测试聊天效果。输入问题，观察 DeepSeek 的回复是否符合预期。如果效果不理想，可以调整 Temperature 参数或优化系统提示词。

更多关于系统提示词的设计技巧，请参考 DeepSeek 使用教程 中的提示词工程部分。

上传文档

在 Dify 顶部导航栏点击「知识库」，进入知识库管理页面：

1. 点击「创建知识库」按钮
2. 填写知识库名称（如"公司产品手册"）
3. 点击「上传文档」，选择要上传的文件

支持的文档格式

分块设置（Chunk Settings）

文档上传后，Dify 会自动将文档切分为多个"块"（Chunk），每个块会独立进行向量化存储和检索。分块设置直接影响检索效果：

检索设置

在知识库的「检索设置」中，你可以配置以下参数：

更多关于 RAG 架构的内容，请参考 DeepSeek 部署教程 中的 Dify 集成章节。

创建知识库问答应用

1. 在 Dify 首页点击「创建应用」，选择「聊天助手」
2. 填写应用名称（如"产品文档问答"）
3. 进入应用编排页面，在「上下文」区域点击「添加」
4. 选择刚才创建的知识库
5. 在右侧模型设置中选择 DeepSeek 模型

配置系统提示词

知识库问答应用需要特殊的系统提示词，让 AI 知道如何利用检索到的文档：

你是一个专业的知识库问答助手。你的回答必须基于提供的文档内容。 回答规则： 1. 优先使用文档中的信息回答问题 2. 如果文档中有相关信息，直接引用并回答 3. 如果文档中没有相关信息，明确告知用户"文档中未包含此内容" 4. 回答时标注信息来源（如"根据产品手册第3章..."） 5. 不要编造文档中没有的信息 文档内容： {{#context#}} 用户问题：{{#query#}} 请基于以上文档内容回答用户的问题。

RAG 工作流程

知识库问答的完整工作流程如下：

测试与优化

在预览区域测试几个问题，检查回答质量：

• 如果回答不够准确，检查知识库的文档分块和检索设置
• 如果回答与文档无关，可能是系统提示词中的变量引用不正确
• 如果检索不到相关内容，尝试降低相似度阈值或增加 Top K 值
• 查看「日志与标注」页面，可以看到每次检索到的具体文档片段

创建 Agent 应用

1. 在 Dify 首页点击「创建应用」
2. 选择「Agent」应用类型
3. 填写应用名称（如"数据分析助手"）
4. 进入工作流编排页面

工作流节点介绍

实战：构建一个数据分析 Agent

以下是一个完整的数据分析 Agent 工作流示例：

LLM 节点配置示例

在 LLM 节点中，选择 DeepSeek 模型，配置如下提示词：

你是一个数据分析专家。请分析用户的数据分析需求，判断属于以下哪种类型： 1. 描述性分析：用户想了解数据的基本情况（如"销售额是多少"） 2. 趋势分析：用户想了解数据的变化趋势（如"近三个月的变化"） 3. 对比分析：用户想对比不同维度（如"A产品和B产品的对比"） 用户需求：{{#query#}} 请只输出分析类型编号（1、2 或 3），不要输出其他内容。

代码节点示例

在代码节点中可以编写 Python 代码进行数据处理：

def main(data: str) -> dict: """处理输入数据，返回分析结果""" import json # 解析输入数据 records = json.loads(data) # 计算基本统计指标 values = [r["value"] for r in records] total = sum(values) avg = total / len(values) if values else 0 max_val = max(values) if values else 0 min_val = min(values) if values else 0 return { "total": total, "average": round(avg, 2), "max": max_val, "min": min_val, "count": len(values), "summary": f"共 {len(values)} 条数据，合计 {total}，均值 {avg:.2f}" }

条件分支配置

条件分支节点根据 LLM 节点的输出结果进行路由：

方式一：API 发布

将应用发布为 REST API，可以在任何后端程序中调用：

1. 在应用编辑页面，点击右上角「发布」按钮
2. 选择「访问 API」
3. 获取 API 密钥和接口文档

# 调用 Dify 应用 API curl -X POST https://your-dify-host/v1/chat-messages \ -H "Authorization: Bearer app-xxxxxxxxxxxxx" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "inputs": {}, "query": "你好，请帮我分析一下最近的销售数据", "response_mode": "streaming", "user": "user-001" }'

方式二：iframe 嵌入

将应用嵌入到你的网站中，用户可以直接在网页上使用：

1. 在应用编辑页面，点击右上角「发布」
2. 选择「嵌入网站」
3. 复制生成的 iframe 代码

<!-- 将以下代码粘贴到你的网页中 --> <iframe src="https://your-dify-host/chatbot/xxxxxxxxxxxxx" style="width: 100%; height: 600px; border: none; border-radius: 12px;" allow="microphone"> </iframe>

方式三：分享链接

生成一个公开的分享链接，任何人都可以通过链接访问你的应用：

1. 在应用编辑页面，点击右上角「发布」
2. 选择「运行」
3. 复制生成的分享链接

访问控制设置

案例一：智能客服机器人

案例二：文档问答助手

案例三：数据分析助手

更多应用场景