搭建AI工作流:DeepSeek+Dify自动化实战指南

发布于:2025-03-24 ⋅ 阅读:(29) ⋅ 点赞:(0)

一、为什么需要自动化工作流?

1. 重复性工作的痛点

你是否每天花费大量时间处理这些任务?

  • 文档处理:手动整理表格、清洗数据、格式转换
  • 邮件回复:反复撰写类似的客户咨询回复
  • 数据录入:从不同来源复制粘贴数据到系统中
  • 报告生成:每周/每月重复制作相同的报表

这些工作不仅枯燥,还容易出错

2. 谁适合使用自动化工作流?

  • 无编程经验者:只要会使用电脑,就能通过本教程实现自动化
  • 有编程基础者:可以快速搭建原型,节省开发时间
  • 企业管理者:提升团队效率,降低运营成本
  • 个人用户:解放双手,专注于更有价值的工作

3. 你需要准备什么?

  • 一台能上网的电脑
  • 一个DeepSeek API账号(免费注册,赠送10元额度,只要不是大量文本的处理够用好几个月了)
  • 一个Dify账号(免费注册)
  • 学习的热情和一点点耐心
  • 有什么不明白的,或者遇到报错,都可以进行留言,我会逐一回复的

二、环境准备与工具介绍

1. DeepSeek API快速入门

(或者使用本地搭建的模型也可以,往期文章里也有部署教程,本文尽量让无编程经验的文科生也可以实现自动化处理日常任务,所以使用api更加简单)

  • 简介

API 可以简单理解成某个功能,为了开放给其他人使用,所以指定了一个网络地址,用户只需要请求这个地址,就可以使用该功能,并得到该功能处理后返回的数据。

  • API申请指引

官网:DeepSeek | 深度求索

点击右上角的API开放平台,进行注册账号

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进来后就会发现送了10元额度

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点击左侧菜单的API keys,点击创建API key,输入任意名字,点击创建

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点击复制,这个自己保存到某个地方,比如微信发送给自己,关闭后就无法查看了,相当于是一把钥匙,你使用这个钥匙去访问API接口,官方服务器就知道本次来访问的用户是谁,是否还有余额

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到这里第一步就完成了。

2. Dify平台配置

无论是windows还是linux系统,可以使用docker来安装比较简单

打开docker官网Docker: Accelerated Container Application Development

windows直接下载Docker Desktop进行下载,点击下一步下一步安装即可,双击图标启动

然后Releases · docker/compose 这个下载页面选择任意版本进行下载

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然后按下win键+R,输入cmd,点击回车,或者右键开始菜单,选择终端管理员

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输入docker-compose --version,是否能查看到版本信息,如果不行的话添加一下环境变量

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Linux(mac,cenros,debian等)用户直接使用以下两个命令安装即可

yum install -y docker

yum install -y docker-compose

(网上教程很多,不展开说明了)

Dify开源地址:

langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify’s intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production.github.com/langgenius/dify

本地安装了git工具的可以直接下载

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

没有的也可以直接在网站页面下载压缩包进行解压

img

然后进入到下载的文件夹中的docker目录

img

在这个目录打开终端,输入

docker-compose up -d

就会自动下载所需镜像进行启动了

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

如果遇到网络问题导致下载镜像识别,如下错误提示:

PS F:\dify\docker> docker compose up -d
[+] Running 10/10
 ✘ nginx Error         context canceled                                                                           15.1s
 ✘ sandbox Error       context canceled                                    

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