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使用1panel图形化dify1.0.0升级dify1.0.1
摘要：
本文主要介绍了使用官方无修改版本升级方式和源码部署方式升级dify项目的步骤。首先，对于没有修改过容器内容的用户，可以通过一键备份后一键升级的方式轻松升级。对于使用过该项目并进行了环境变量或配置文件修改的用户，需要备份数据并拉取整个项目，然后修改.env.example和docker-compose-template.yaml文件，最后执行命令生成新的docker-compose文件并启动容器。升级过程中需要注意环境变量和插件版本的变化。文章关键词：dify，AI，升级。
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dify shandbox 给python引入包
为了在Python执行节点中引入第三方工具包ezdxf，需要在特定目录下的python-requirements.txt文件中添加ezdxf==1.3.5。该目录通过docker-compose配置文件映射指定，用于容器启动时加载依赖项。之后可在Python代码中导入ezdxf库。每次重启时都需要重新安装，若需定制功能，建议自制打包容器。
dify如何使用Unstructured ETL 提取方案
Unstructured是一个专注于处理非结构化数据的技术平台，提供开源工具和API服务，可将复杂数据转换为结构化格式，便于机器学习、数据分析或与大语言模型集成。其核心功能包括多种文件格式解析、数据预处理以及与AI/ML工作流无缝衔接。Unstructured分为开源版本和付费版本，本文介绍了其开源版本的使用及如何安装，包括使用编排创建容器、修改环境变量和环境变量模板等步骤。文章关键词为dify、AI和使用Unstructured ETL提取方案。
1panel定制化搭建dify 1.0.0正式版流程
摘要：
本文详细介绍了如何安装和使用dify 1.0.0正式版，包括Docker官方版部署指南、手动使用1panel安装dify的步骤、环境变量和docker模板文件的翻译、修改.env.example文件、复用已有的组件（如redis、PostgreSQL、minio）以及配置nginx等。文章还强调了跨域配置、向量存储类型选择、知识库配置等可选项。最后，文章提供了关于dify的使用环境和部署环境的配置建议。通过本文，读者可以了解如何定制化搭建dify 1.0.0正式版。
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dify如何输出变量文件格式files Array[File]？
在工作流中，使用HTTP请求节点来获取文件地址，可以通过get方式获取文件地址并使用变量存储。可以通过链接下载案例地址获取具体的阿里图片文件，关键词在于如何在应用中处理输出变量格式files Array[File]，关于该格式的变量输出需详细查阅文档。
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Dify自定义工作流集成指南:对接阿里云百炼文生图API的实现方案
摘要：
本文介绍了如何使用Dify自定义工作流集成指南实现对接阿里云百炼文生图API的实现方案。文中详细解释了工作流的配置和基本使用教程，包括导入DSL文件、阿里图片工作流修改环境变量、发布为工具等步骤。此外，文章还介绍了自定义修改参数简介、会出现的问题以及AGENT和CHATFLOW中调用工作流工具的方式。最后，提供了问题分类器、阿里图片、提取参数和输出图片的简易demo和图例。
自建Dify如何白嫖Gemini？（docker如何使用http代理）
文章介绍了关于自建Dify如何使用白嫖Gemini和docker使用http代理的配置过程。文中提到了虽然Gemini测试版存在些许不稳定，但其功能强大且免费支持图片和文本分析。对于无法使用Gemini API的服务器，建议自建mihomo容器并根据当前dify容器访问的需求增加规则分流。同时，提供了详细的步骤教程，包括如何配置http代理、管理代理服务以及如何编写config.yaml配置文件等。文章还介绍了使用1panel面板来配置和管理mihomo容器的方法。最后，文章提供了相关路由规则编写的参考链接。关键词为自建Dify白嫖Gemini、docker使用http代理、dify、AI。
Dify0.15.3：修改环境变量并通过 Docker Compose 复用现有容器
摘要：
本文主要介绍了关于Dify平台的使用及其Docker Compose配置方法。通过简要概述前提条件，深入阐述了如何在已存在的Redis和Minio容器基础上进行环境变量的修改和使用Docker Compose复用这些容器。文章详细描述了如何通过控制台API的后端URL、日志配置、数据库配置以及Redis配置等步骤来完成环境变量的设置，并解释了如何通过修改配置文件和应用程序的日志级别来调整服务器配置。最后，文章强调了数据库和Redis的配置在Dify平台中的重要作用，并简要介绍了CORS配置和文件存储配置。通过本文，读者可以了解如何在Dify平台上进行环境变量的配置和Docker Compose的使用，以实现容器的复用和高效管理。