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Dify Chatflow 构建智能问答系统：知识库检索 + 视觉识别双通道实战
Dify 作为一款开源的 LLM 应用开发平台，提供了 Chatflow 编排能力，可以灵活地将知识库检索、条件分支、多模型调用组合在一起。 创建 Chatflow 应用进入 Dify 工作室，点击「创建应用」按钮，可以看到多种应用类型的选择：Dify 提供了 Chatflow、工作流、聊天助手、Agent、文本生成 等多种类型。 这里我们选择 Chatflow，它适合需要多轮对话且有复杂流程控制的场景。另外一种快速开始的方式是从模板创建。 节点配置详解整个 Chatflow 由以下几个核心节点组成：用户输入节点创建 Chatflow 后，第一个节点是「用户输入」，需要配置两个输入字段：关键配置点：userinput.query：String 完整流程所有节点配置完成后，最终的 Chatflow 如下：数据流转为了更清晰地理解数据在各节点间如何流转，这里用序列图展示：效果验证发布 Chatflow 后，可以在预览界面进行测试：场景一：纯文字问答用户
5.6K62编辑于 2025-12-10 - 来自专栏WeOps
嘉为蓝鲸OpsPilot V3.8 Chatflow：流程图编排+自动化执行
Chatflow应用Chatflow提供了一个可视化画布，可以将各种处理节点（例如：触发方式、智能体、逻辑判断、动作）拖拽到画布上，并用连线将它们连接起来，从而定义一个完整的AI工作流。 Chatflow的节点1）触发方式：工作流的起点触发方式节点是工作流的入口，负责启动整个流程。它定义了应用如何被激活，节点检测到匹配的输入信号时，会自动触发后续流程执行。 HTTP请求：是Chatflow与外部世界交互的“双手”，也是实现自动化最重要的节点之一。它允许工作流主动调用外部系统的API接口，从而获取数据或执行操作。 Chatflow使用场景Chatflow通过可视化拖拽方式构建AI应用，大幅降低技术门槛，让业务人员也能快速搭建智能对话流程。 总结嘉为蓝鲸OpsPilot V3.8全新升级Chatflow功能，通过可视化画布实现拖拽式AI工作流编排。
72710编辑于 2025-11-04 - 来自专栏王磊的博客
干货分享：Dify中4种核心变量详解！
在 Dify 工作流（Workflow 和 Chatflow）的实现中，“变量”做为最基础、最核心的组件发挥着不可或缺的作用，因为它承载了不同节点间数据传递的作用。 也就是说，我们在实现 Workflow 和 Chatflow 时，需要一种动态数据容器，能够存储和传递不固定的内容，在不同的节点内被相互引用，实现信息在节点间的灵活通信，这个就是“变量”了。 其中 WorkFlow 和 ChatFlow 的系统变量还有所不同。 图片上传功能需在应用编排页右上角的 “功能” 处开启 sys.dialogue_count Number 用户在与 Chatflow 类型应用交互时的对话轮数。 5.会话变量 会话变量只存在 ChatFlow 场景中，因为它是面向多轮对话场景，而 Workflow 类型应用的交互是线性而独立的，不存在多次对话交互的情况，因此会话变量仅适用于 Chatflow 类型
4.3K10编辑于 2025-05-27 - 来自专栏编程我也会
Dify+本地DeepSeek实现文件上传功能
如果要在聊天窗口增加文件上传功能，需要用到Chatflow或者工作流，我下面以Chatflow为例，配置一个带文件上传功能的聊天窗口，我用的Dify版本是1.1.3。 首先创建一个空白应用： 选择Chatflow： 点击右上角的功能按钮，勾选文件上传，这样就能上传文件了。
3.4K00编辑于 2025-03-27 - 来自专栏SRE运维手记
快速搭建dify和deepseek，让普通人也能轻松训练AI
创建一个空白应用，选择Chatflow 创建后，在LLM节点选择deepseek-r1:7b大模型，然后设置上下文为用户查询变量sys.query，接着在SYSTEM处设置提示词（Prompt）赋予它处理逻辑 在预览没问题后，发布应用即可 07 结 语 通过上述内容，我们了解了 DeepSeek 大模型的部署和 AI 应用的搭建，并尝试了 Chatflow 和 Prompt 的使用。 由于一些条件限制，许多人无法进行基础模型的开发或微调，但 Chatflow 和 Prompt 为我们展示了另一种训练的方向。 本期内容到此为止，下一期我们将深入探讨 Chatflow 和 Prompt 的高级应用。
1.3K10编辑于 2025-02-20 - 来自专栏《Cloud Studio》
从技术视角解析：如何高效构建 AI 智能应用
• Chatflow 对话管理：支持上下文记忆与逻辑分支，满足多轮对话的工程需求。 • RAG 能力：结合向量数据库与检索增强技术，大幅提升模型在专业场景下的知识问答准确性。 DeepSeek 与 Qwen，无需额外申请 运行环境 本地需安装依赖，配置复杂，易出错 在线环境即开即用，支持 CPU 与 GPU 研发效率 从原型到应用需大量自研代码 可视化 Workflow 与 Chatflow • Chatflow 构建：打造具备上下文能力的对话系统。 • RAG 实操：结合向量数据库，提升模型的知识问答能力。
25310编辑于 2025-11-12 - 来自专栏灵墨AI探索室
入门Dify平台：如何根据需求选择与创建最合适的应用
如图所示：chatflow这个chatflow和工作流的区别有几点，第一个很关键的就是他有记忆窗口，可以理解对话上下文信息。
1.4K20编辑于 2025-03-19 - 来自专栏蛋黄的部落格
赛博义眼加持，运用腾讯云服务器+Dify，为Deepseek R1集成图像理解能力
点击右上角头像->设置->模型供应商添加ollama为模型供应商基础URL：http://你的IP:11434模型名称：上文拉取的模型名称记得llava要勾选上“视觉”哦配置完成如图现在我们创建一个Chatflow 默认创建的工作流是这样的：我们可以在R1的LLM前再添加一个LLM，模型选择llava配置system prompt以及开启视觉功能给chatflow添加文件上传功能这样我们就简单配置了一个具备图像理解能力的
1K23编辑于 2025-02-27 - 来自专栏王磊的博客
Dify实战案例：MySQL查询助手！嘎嘎好用
创建一个 Chatflow 应用。 添加模版转换节点，将表结构给大模型。 添加 Agent 节点，添加数据库连接插件。 配置大模型、配置数据库连接查询的数据库连接信息。 设置提示词。 输出执行结果。
4K10编辑于 2025-06-11 - 来自专栏AI 前沿实验室
用 Dify + EdgeOne Pages 做了一个「平行世界人生」RPG
技术选型层选型理由对话逻辑DifyChatflow可视化工作流，改prompt方便前端部署EdgeOnePages访问速度快，有dify-frontend模板模型Dify自带直接用平台模型，不折腾第一步：在Dify创建Chatflow 选择Chatflow类型，应用名填「平行世界人生」。创建完进入应用详情页，点「Studio」开始编辑工作流。第二步：配置工作流节点Studio里默认有三个节点：「开始」→「LLM」→「结束」。 整个流程分五步：创建Chatflow、配置开始/LLM/结束三个节点、测试、发布获取APIKey、部署到EdgeOnePages。
28632编辑于 2026-05-13 从「会议黑洞」到「全自动纪要」：我用 Dify + EdgeOne Pages 给创业团队搭了一个会议助手
三、Dify工作流设计（实际跑通的版本）应用类型选Chatflow（不是Workflow），用户可以直接在对话框粘贴会议原文，配合附件上传。 我额外只暴露了两个输入字段：变量名类型说明userinput.queryString兜底字段，与sys.query同义userinput.filesArray[File]允许用户上传录音、手写稿照片、文档草稿Chatflow usermessage中必须包含sys.query：Chatflow强校验。LLM节点USER消息里通过选择器插入一次{{#sys.query#}}即可。 EdgeOnePages官方模板库里已经有一个DifyFrontendStarter，开箱即用、自带聊天UI、支持文件上传，正好能直接对接前面做好的Chatflow。整个部署只有三步，截图照做就行。 为什么这三步能直接对接我们的Chatflow？
11500编辑于 2026-05-12🌟 轻松玩转Dify：企业级 AI 应用开发的“操作系统”
它提供了一套开箱即用的生产级基础设施：可视化编排：拖拽式工作流（Workflow）和聊天机器人（Chatflow）构建。内置RAG引擎：自动处理文档清洗、分块、向量化、重排序，支持多种向量库。 工作流(Workflow)&聊天工作流(Chatflow)：杀手锏功能。通过DAG（有向无环图）编排复杂逻辑。支持条件分支、循环、变量赋值、HTTP请求、代码执行。 3.2搭建步骤Step1:创建应用登录Dify->点击“创建应用”->选择“聊天工作流(Chatflow)”。命名为“智能合同审查助手”。
65420编辑于 2026-03-23- 来自专栏码
Agent Workflow界的strapi，开源Flowise评测
Flowise和上述三款产品不同，它不以创建应用为目标，而是创建Chatflow Agent为目标。它没有简易配置模式，开发者们，只能通过wokflow来创建Agent。 它可以以多种方式将创建好的chatflow进行部署。一种是嵌入式聊天窗口，通过非常简单的脚本即可。一种是基于API Key的API接口，这种适合在独立的客户端中使用。
4.5K10编辑于 2024-05-13 - 来自专栏WeOps
嘉为蓝鲸OpsPliot智能运维支撑平台：定时触发巡检+告警闭环，释放运维工程师精力
（2）第二步：设置Chatflow应用Chatflow是可视化工作流，通过画布拖拽节点实现流程管理。
48010编辑于 2025-10-14 - 来自专栏siri的开发之路
TencentPretrain框架实战之训练中文领域模型
首先下载基础模型和训练框架，可以使用已经在中文上训练过的Chinese-LLaMA，以7B模型为例：git clone http://git clone https://huggingface.co/Linly-AI/ChatFlow $LLaMA_PATH/tokenizer.model \--config_path models/llama/7b_config.json \--output_model_path models/chatflow
1.1K00编辑于 2023-09-26 - 来自专栏Goboy
Dify × EdgeOne，AI应用落地的最后一公里解药
Chatflow对话流、Workflow工作流、Completion文本生成、Chat多轮对话，自动识别，不用你手动配置。你把Dify应用的APIKey填进去，它自己就知道该用哪种模式。 第一步，在Dify里搭建后端应用打开Dify控制台，点击创建应用，选择Chatflow类型，给应用起个名字就叫技术文档助手。进入编排界面，先配置模型。我建议用GPT系列，理解能力强，处理文档也稳。 第一步，在Dify里配置客服应用创建一个新的Chatflow应用叫在线客服助手。这个应用要处理售前咨询和售后问题，建议加一个条件判断节点，根据用户问题类型路由到不同处理流程。
52581编辑于 2026-05-11 - 来自专栏phodal
构建全面 AI Agent 解决方案：Chocolate Factory 框架的文本到 UI、图表和测试用例生成
从起先的 ClickPrompt（https://www.clickprompt.org/）、ChatFlow，到我们的 AI + 软件开发组织 Unit Mesh 下构建了一系列应用： AutoDev 引子 1：回顾 LLM + 工作流 半年前，我们构建了 ChatFlow：https://github.com/prompt-engineering/chat-flow ，一个围绕 ChatGPT 构建的简易工作流引擎
99830编辑于 2023-09-11 - 来自专栏轻咨询服务
J省财政预算一体化平台技术咨询实战“术”分享——AI架构运行优化7：平台流水线和OBS容量设计
之前谈过chatflow，流程工作间，有了它，我们就可以把算子关联起来。
16600编辑于 2024-12-27 - 来自专栏菩提树下的杨过
dify+LLM+echarts打造智能可视化数据分析AI助手
准备数据 我们准备2份excel示例数据（股票数据，以及销售数据) 2.运行效果 3、主要实现逻辑 3.1 流程图 创建1个chatflow，用到的节点参考上图，主要思路如下： 开始 - 这里啥也不用干
1.7K10编辑于 2025-11-02 Dify使用deepseek
目前已提供了诸如聊天助手、Agent、文本生成应用、chatflow、工作流等多种类型的应用。
19210编辑于 2026-03-18
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