全网首发！Dify 2.0.0 图文混排上线，每个新功能都是爆款！附实战教程（建议收藏）

全网首发！Dify 2.0.0 图文混排上线，每个新功能都是爆款！附实战教程（建议收藏） 全网首发！Dify 2.0.0 图文混排上线，每个新功能都是爆款！附实战教程（建议收藏） Modified September 7, 2025 意思是要么 付费发布 方便日后重复使用/修改。要么免费 手动搬运。 虽然我们左上角导出，手动搬来搬去，但是官方说了“一旦发布，块结构就无法修改。“ 啥意思？ 就是，如果不是特别需要灵活修改 知识库流水线 ，免费用，就行了。 如果要给别人用，多动动手也可以。 5.1.4 上传文档 创建完”流水线“，我们还得 上传文档 ，才能用在其他工作流中，才能检索得到内容。 因为“流水线”，只是编排了你上传文档/数据源之后，它要走的一套流程，最终生成知识片段。 相当于只是规划了 旅行攻略 ，得安排个人去实施吧！ "知识库流水线"它还只是个壳，你得往里塞东西。 点击左侧栏的“文档”，右上角的“添加文件”，上传1个文档 这个操作界面跟旧版知识库一样，就不赘述了。 仔细看，每一个分段， 必须包含完整的图片链接 ，才能正常显示，后面才能正常地给到大模型检索。 5.2 使用知识库，搭建智能图文问答助手 5 .1 ✈️完成创建了“ 知识库流水线 ”，创建了包含1个文档的知识库。 能看到这的朋友，应该是相当熟练了，直接贴完整的工作流截图。 其中， 知识库 选择 ”Dify知识管道“ LLM提示词 Code block Plain Text Copy 你是一个Dify最新版【v2.0.0】的知识库智能助手，请总结知识库的内容来回答问题，请列举知识库中的数据详细回答，如果有图片，保持原图片的所有代码，不得删改。当所有知识库内容都与问题无关时，你的回答必须包括“知识库中未找到您要的答案！”这句话。 以下是知识库： {上下文} 以上是知识库。 示例问答 Code block Plain Text Copy 如何创建知识管道？附图示 💡一句话总结 “知识库单节点”，到“知识库工作流”的翻新，从知识库源头处，改善了知识库的单一界面，变得更全面（支持多源数据）、更透明（支持调试），并且支持图文混答！ 以上，就是今天的教程，恭喜你又比同行领先一步，了解到Dify最新版功能的特性。 新功能还包含“ 基于队列的图形引擎 ”，后续有机会再跟进 意思是要么 付费发布 方便日后重复使用/修改。要么免费 手动搬运。 虽然我们左上角导出，手动搬来搬去，但是官方说了“一旦发布，块结构就无法修改。“ 啥意思？ 就是，如果不是特别需要灵活修改 知识库流水线 ，免费用，就行了。 如果要给别人用，多动动手也可以。 5.1.4 上传文档 创建完”流水线“，我们还得 上传文档 ，才能用在其他工作流中，才能检索得到内容。 因为“流水线”，只是编排了你上传文档/数据源之后，它要走的一套流程，最终生成知识片段。 相当于只是规划了 旅行攻略 ，得安排个人去实施吧！ "知识库流水线"它还只是个壳，你得往里塞东西。 点击左侧栏的“文档”，右上角的“添加文件”，上传1个文档 这个操作界面跟旧版知识库一样，就不赘述了。 仔细看，每一个分段， 必须包含完整的图片链接 ，才能正常显示，后面才能正常地给到大模型检索。 5.2 使用知识库，搭建智能图文问答助手 5 .1 ✈️完成创建了“ 知识库流水线 ”，创建了包含1个文档的知识库。 能看到这的朋友，应该是相当熟练了，直接贴完整的工作流截图。 其中， 知识库 选择 ”Dify知识管道“ LLM提示词 示例问答 💡一句话总结 “知识库单节点”，到“知识库工作流”的翻新，从知识库源头处，改善了知识库的单一界面，变得更全面（支持多源数据）、更透明（支持调试），并且支持图文混答！ 以上，就是今天的教程，恭喜你又比同行领先一步，了解到Dify最新版功能的特性。 新功能还包含“ 基于队列的图形引擎 ”，后续有机会再跟进 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/599gbjsZ... https://mp.weixin.qq.com/s/599gbjsZ... 原创 AI早高峰 AI早高峰2025年09月05日 20:04 上海 字数 2850，阅读大约需 15 分钟 Dify 又偷偷更新了！ 笔者上周的今天才码完 1.8.0的教程😅 这次是大版本升级 —— v2.0.0 beta.1 全新上线！ 本次更新不仅支持了期待已久的“ 图文混答 ”，几乎是 重构了“知识库” ，可以 用工作流的方式创建“知识库” ，并且 支持调试 ，具备“工作流”的完整功能，是一个正经的”工作流“。提升了知识库开发的灵活性，与智能体的交互体验。 可以说， 每个新功能都是爆款 ⚽ 没更新的小伙伴们看过来 新功能【一图速览】 Dify v2.0.0的知识库支持工作流编排 Dify v2.0.0的知识库支持多源数据 Dify v2.0.0 支持图文混答 更新了什么？ 本次更新的核心亮点集中在 知识库模块的全面重构与升级 。笔者参考了 dify官方release [1] ，从中提炼了以下四大核心点： • ① 全新页面 & 新入口设计 • ②支持 工作流编排 的知识库 • ③支持 多源数据 ：爬虫、本地文件、在线文档、云盘 • ④支持 图文混答 输出 意味着什么？ 简单来说，Dify 把旧版工作流中“ 知识库处理 ”这一模块 单独拎了出来，进行了全面升级与重构 ： • 在操作层面 ，通过①②③，让知识库的构建与使用更加灵活、直观； • 在能力边界上 ，通过④，首次实现了 图文混排输出 ，拓展了知识库的应用场景和表现力。 用户体验感拉满? 虽然目前功能还在 Beta 阶段，部分体验还有待完善。 因为还有bug的，先埋个坑😁 接下来，我们来逐一拆解这四大新功能，看看它们到底有多“ 能打 ”。 1. 知识库的新页面&新入口 “ 知识库 ”页面新增了一种创建方式，叫做“ 通过知识流水线创建知识库 ”。 Dify 提供两种模板类型： 内置管道 （或者叫 流水线 ）和 自定义模板 。 点进来看到 1个自定义模板 和 7个内置管道模板 7个模板分别是： 1. 通用模式 ECO 2. 父子 HQ 3. 简易问答 4. 含图表的复杂PDF 5. 基于LLM的上下文增强 6. 转Markdown 7. LLM生成回答 根据 Dify官方的知识库流水线说明 [2] ，整理如下表： 序号 名称 块结构 索引方法 检索设置 描述 1 通用模式 ECO 通用 经济 倒排索引 将文档内容划分为更小的段落，直接用于匹配用户查询和检索。 2 父子 HQ 父子 高质量 混合检索 采用先进的分块策略，将文档文本划分为较大的父块和较小的子块。父块包含子块，既保证了检索精度，又维护了上下文的完整性。 3 简易问答 问答 高质量 向量搜索 将表格数据转换成问答形式 ，通过问题匹配快速找到对应的答案信息。 4 包含图表的复杂 PDF 父子 高质量 混合搜索 加权分数 从 PDF 文件中提取图像和表格内容。 5 基于LLM的上下文增强 父子 高质量 混合搜索 加权分数 从文档中提取图像和表格，并使用大型语言模型自动生成描述性注释，实现智能上下文增强。 6 转换为 Markdown 父级 高质量 混合搜索 加权评分 专为 Office 原生文件格式（例如 DOCX、XLSX 和 PPTX）设计，将其转换为 Markdown 格式，以便更好地处理信息。⚠️ 注意：不建议使用 PDF 文件。 7 LLM 生成问答 问答 高质量 向量搜索 基于原文段落，利用大型语言模型生成结构化问答对，并通过问题匹配机制找到相关答案。 序号 序号 名称 名称 块结构 块结构 索引方法 索引方法 检索设置 检索设置 描述 描述 1 1 通用模式 ECO 通用模式 ECO 通用 通用 经济 经济 倒排索引 倒排索引 将文档内容划分为更小的段落，直接用于匹配用户查询和检索。 将文档内容划分为更小的段落，直接用于匹配用户查询和检索。 2 2 父子 HQ 父子 HQ 父子 父子 高质量 高质量 混合检索 混合检索 采用先进的分块策略，将文档文本划分为较大的父块和较小的子块。父块包含子块，既保证了检索精度，又维护了上下文的完整性。 采用先进的分块策略，将文档文本划分为较大的父块和较小的子块。父块包含子块，既保证了检索精度，又维护了上下文的完整性。 3 3 简易问答 简易问答 问答 问答 高质量 高质量 向量搜索 向量搜索 将表格数据转换成问答形式 ，通过问题匹配快速找到对应的答案信息。 将表格数据转换成问答形式 ，通过问题匹配快速找到对应的答案信息。 4 4 包含图表的复杂 PDF 包含图表的复杂 PDF 父子 父子 高质量 高质量 混合搜索 加权分数 混合搜索 加权分数 从 PDF 文件中提取图像和表格内容。 从 PDF 文件中提取图像和表格内容。 5 5 基于LLM的上下文增强 基于LLM的上下文增强 父子 父子 高质量 高质量 混合搜索 加权分数 混合搜索 加权分数 从文档中提取图像和表格，并使用大型语言模型自动生成描述性注释，实现智能上下文增强。 从文档中提取图像和表格，并使用大型语言模型自动生成描述性注释，实现智能上下文增强。 6 6 转换为 Markdown 转换为 Markdown 父级 父级 高质量 高质量 混合搜索 加权评分 混合搜索 加权评分 专为 Office 原生文件格式（例如 DOCX、XLSX 和 PPTX）设计，将其转换为 Markdown 格式，以便更好地处理信息。⚠️ 注意：不建议使用 PDF 文件。 专为 Office 原生文件格式（例如 DOCX、XLSX 和 PPTX）设计，将其转换为 Markdown 格式，以便更好地处理信息。⚠️ 注意：不建议使用 PDF 文件。 7 7 LLM 生成问答 LLM 生成问答 问答 问答 高质量 高质量 向量搜索 向量搜索 基于原文段落，利用大型语言模型生成结构化问答对，并通过问题匹配机制找到相关答案。 基于原文段落，利用大型语言模型生成结构化问答对，并通过问题匹配机制找到相关答案。 各个模板的预设功能丰富，觉得上手难度大的可以先挑一个看看，按照提示 安装缺失插件 ，并 配置APIKEY 尝试。 比如这位粉丝朋友就可以用“ 简易问答 ”模板，处理他的Excel啦！ 2.知识库的工作流编排 之前我们实现“1项具体任务”，才会用工作流，现在“知识库”也能用上“工作流编排”啦。 点开任意一个 空白流水线 ，或者， 模板流水线 。就进入”工作流编排“。 3.支持多源数据 具体看到 “数据源” 这个节点，这里能添加12个官方插件，插件页面也要选“数据源”才能看到。 每个知识库均可支持多个数据源（ 这些插件都可以作为源 ）。 比如 本地文件、在线文档、云盘和网络爬虫 。也可以开发新的数据源插件。 Dify v2.0.0的知识库支持多源数据 这下 “ 苦数据源久矣 ”的小伙伴们有救了，不用因为新增/减少一种数据源而改每个任务对应的工作流啦。 4.图文混答 重磅推出 “ 图文混答 ”的新功能！ 🔔前提是： 1. 你的 知识库分段要准确 ！包含图片的完整链接！ 2. LLM回答时，不能修改图片的链接！ 看来这位粉丝朋友期待的“ 图文并茂 ”可以实现了！ 5. 实战【智能图文问答】 最后，笔者这边演示一个实战案例，包括：从创建 空白知识库流水线 ，到知识库编排，再到创建workflow，检索图文知识库，最后返回图文答案。 知识库呢，就用 dify官方 Step 1: Create KnowledgePipeline [3] 文档。 笔者这边翻译成中文，便于中文问答，需要的朋友自取 step1 创建知识管道.md [4] Dfiy官方关于【 知识管道编排 的说明】 建立一条工厂生产线，每个工位（节点）执行一项特定的任务，然后将它们连接起来，将小部件组装成最终产品。这就是 知识管道编排 —— 一个可视化的工作流构建器 ，允许您通过拖放界面配置数据处理序列。 它可以控制文档的提取、处理、分块、索引和检索策略。 在本节中，您将了解知识管道流程，了解不同的节点、如何配置它们，并自定义您自己的数据处理工作流程，以有效地管理和优化您的知识库。 5.1 创建知识库 5.1.1 从知识流水线创建知识库 先创建一个空白知识库 5.1.2 编排 在开始之前，让我们了解 知识管道流程 ，才能知道怎么如何将你的文档， 转换为可搜索的知识库 。 【步骤1. 指定数据源】 这里指定为 "File"类型。 【步骤2. 数据处理 / 提取器】 添加 ”文档提取器“ 节点，对上传的文件进行提取。 【步骤2. 数据处理 / Chunker】 安装“通用文本分块”节点，对文本进行分块。 需要指定 分隔符 和 块长度 ，其他不是必填。 块长度为什么填5000？ 因为md文档关于图片的代码太长了， 小于5000图片链接就不完整 ，正常不需要这么大哈！知识库中你能调试到位就行 【步骤3. 知识库】 然后就能用 “ 知识库 ” 节点了。这个节点不用添加，默认有1个。 完整的知识库管道构建完毕，若想要更灵活的查询，可以加上“输入字段”等等。 更多详情见 知识管道编排的说明 [5] 5.1.3 发布 测试成功，就能够 发布 啦！ 点击右上角 发布“知识流水线”