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# Dify 接入

> 基于 Dify 官方自部署与模型提供商配置文档，把 Dify 接到 Xcompute。

Dify 是一个 AI 应用与工作流平台，适合搭建：

1. 聊天应用
2. 知识库问答
3. Agent 工作流
4. API 化的 AI 服务

对 Xcompute 来说，Dify 最常见的接法就是把它当作 `OpenAI-compatible provider` 来配置。

<Frame>
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/langgenius/dify/main/images/GitHub_README_if.png" alt="Dify 官方界面" />
</Frame>

<caption>*Dify 官方 README 截图*</caption>

## 这篇文章适合谁

如果你想做下面这些事情，这篇很适合你：

1. 搭一个企业内部可视化 AI 平台
2. 做知识库问答
3. 做工作流或 Agent 应用
4. 让非研发人员也能参与 AI 应用搭建

## 你最终会得到什么

做完这篇以后，你会拥有：

1. 一个能正常登录的 Dify 平台
2. 一个已经接到 Xcompute 的模型提供商
3. 一个最基础的测试应用
4. 后续继续做知识库、Workflow、Agent 的基础环境

## 官方安装方式

Dify 官方最推荐的是 `Docker Compose` 自部署。

```bash theme={null}
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
```

启动完成后访问：

```text theme={null}
http://localhost/install
```

## 安装前先准备什么

1. 一台能运行 Docker 的机器
2. 至少 2 核 CPU 和 4GB 内存
3. 一把 Xcompute API Key
4. 能访问 Web 管理界面的浏览器

## 接入 Xcompute

Dify 官方模型提供商配置的核心思路是：

1. 打开 **Settings -> Model Providers**
2. 选择支持 OpenAI 兼容的提供商类型
3. 填入 `API Key` 和自定义 `Base URL`

推荐填写：

* `Base URL`: `https://xcompute.us/v1`
* `API Key`: 你的 Xcompute API Key

## 第一步：先部署 Dify

先不要急着接模型，第一步先确认 Dify 平台本身可以打开。

你成功的标志是：

1. 能打开 `http://localhost/install`
2. 能创建管理员账号
3. 能进入后台首页

## 推荐配置顺序

<Steps>
  <Step title="先部署 Dify">
    优先把平台先跑起来，确认你可以正常登录后台。
  </Step>

  <Step title="进入模型提供商设置">
    在工作区设置里配置模型供应商，而不是在单个应用里到处重复填密钥。
  </Step>

  <Step title="创建一个测试应用">
    先建一个最简单的 Chat 应用，验证模型是否能正常响应。
  </Step>

  <Step title="再接知识库、工作流或 Agent">
    等模型层跑通以后，再继续做更复杂的应用编排。
  </Step>
</Steps>

## 第二步：最适合非技术用户的操作顺序

1. 先部署 Dify
2. 先接 Xcompute 模型
3. 先建一个最简单的 Chat 应用
4. 先验证它能回复
5. 再去做知识库或复杂工作流

这样最容易排错。

## 配图参考

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/dify-6c0370d8/gyesM3ime6gTaYSO/images/use-dify/workspace/predefined-model-credential.png?fit=max&auto=format&n=gyesM3ime6gTaYSO&q=85&s=c5e7fae7edcb00ddce3def1b8caca031" alt="Dify 模型提供商配置示意图" />
</Frame>

<caption>*Dify 模型提供商配置界面示意图*</caption>

## 第三步：创建第一个测试应用

推荐先做最简单的聊天应用：

1. 新建应用
2. 选择 Chat 类型
3. 绑定你刚配置好的模型
4. 发一条测试消息

如果它能回复，说明 Xcompute 接通成功。

## 第四步：再往上叠能力

跑通基础对话后，你再继续做：

1. 知识库导入
2. Workflow 编排
3. Agent 应用
4. API 对外调用

## 常见问题

### 为什么我不建议一上来就做复杂 Workflow

因为非技术用户最容易在模型没配好时，就开始排查工作流问题。应该先确认模型能回，再继续做编排。

### 怎么判断是 Dify 问题还是 Xcompute 问题？

最简单的方法：

1. 先去 API 参考页看请求格式
2. 再到 Dify 里做最简单的 Chat 应用
3. 如果最简单的都不通，就先查模型提供商配置

## 什么时候适合用 Dify

1. 你要做可视化 AI 应用后台
2. 你要做知识库问答或 Agent 工作流
3. 你希望业务团队也能参与配置，而不是完全靠代码

## 官方参考

1. Dify self-hosted install
2. Dify model providers
3. Dify OpenAI-compatible provider configuration