如果容器运转正常，接下来就可以开始使用了

运行

在浏览器中输入 http://群晖IP:8848，第一次是需要设置管理员账号的

在自托管版本的 Dify 中，设计上只允许注册一个账户。如果想部署多租户版本，需要获得商业许可。参考资料：https://github.com/langgenius/dify/issues/3023

注册成功后，还需要登录

之后的使用流程，和我们介绍的其他知识库系统，例如：FastGPT 、MaxKB 、coze 等等，基本上是大同小异的

知识库

顶部菜单 知识库，开始新建知识库。数据源 选择 导入已有文本，老苏上传了一个 pdf 文档

点 下一步，开始文本分段和清洗，老苏使用的默认设置

点 保存并处理，并耐心等待索引完成

当状态变成可用，就可以了

应用

顶部菜单 工作室 –> 创建空白应用 ，选择 聊天助手

设置好名称、描述、图标，点 创建即可

左侧菜单 概览 –> 设置模型提供商

选择 OpenAI-API-compatible

老苏用了 One API 中的模型

文章传送门：大模型接口管理和分发系统One API

模型名称：填的是渠道中的模型名称

API Key ：填的是 One API 的 token

API endpoint URL ：填的是 One API 的访问地址：http://192.168.0.197:3033/v1
模型上下文长度 ：用的默认值
最大 token 上限：若模型无特别说明，则可与模型上下文长度保持一致

流模式返回结果的分隔符：用了换行符 n

设置完成后保存

回到 编排

提示词 ：输入你是 AnyRTC 的技术专家，熟悉 Restfull 服务接口，能回答用户关于服务接口的提问，并给出示例代码
上下文 ：添加之前创建的知识库
模型：选择前面添加的 kimi

现在可以测试了

还可以通过 添加功能 来增强聊天

工具

类似于其他应用中的 插件 ，可以在创建应用时直接被引用

当然你也可以创建自己的工具

探索

就是 bot 或者 智能体 一类的模版应用，可以直接引用到工作空间

也根据模板自定义您自己的应用程序。以 Translation assistant 为例，导入后需要 迁移为工作流编排

默认 LLM 是 gpt-3.5-turbo-16k

老苏改为了 kimi

简单的设定了一下

上下文：选择 start 节点的 default_input
提示词：

将用户输入的{{#start.default_input#}} ,从 {{#start.Input_language#}} 翻译成{{#start.Target_language#}}

原来的提示词非常长，比较严谨，老苏只是演示效果，所以写的非常简单

Target language：选择了中文
Input language：选择了英文
Text：粘贴了一段待翻译的英文

运行看看结果

没啥问题就可以发布了

参考文档

langgenius/dify: One API for plugins and datasets, one interface for prompt engineering and visual operation, all for creating powerful AI applications.
地址：https://github.com/langgenius/dify

Dify – 易用的 LLMOps 平台，定义你的 AI 原生应用
地址：https://dify.ai/zh

欢迎使用 Dify – Dify
地址：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/readme

接入 Ollama 部署的本地模型 – Dify
地址：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/model-configuration/ollama

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