Урок 3: Dify — визуальный конструктор

Чему вы научитесь

• Создавать AI-приложения без кода через визуальный конструктор
• Настраивать различные модели (OpenAI, Claude, локальные)
• Строить Knowledge Base с RAG для поиска по документам
• Создавать workflow с условиями, циклами и интеграциями

Что такое Dify?

Dify — это open-source платформа для создания AI-приложений. Вы создаёте приложение через визуальный интерфейс (ноды и связи), загружаете документы и запускаете.

Особенности:

• Open-source (Apache 2.0 лицензия) — можно развернуть на своём сервере
• No-code конструктор — построение через UI
• RAG встроен — мощный поиск по загруженным документам
• Множество моделей — OpenAI, Claude, GigaChat, локальные LLM
• 400+ интеграций — Slack, Discord, Telegram, Email, Zapier
• Бесплатный тир (Sandbox) — 200 кредитов сообщений, до 50 документов в Knowledge Base, до 10 приложений

Стоимость:

• Бесплатный план (Sandbox): 200 кредитов сообщений, до 50 документов, 10 приложений
• Professional: $59/месяц
• Team: $159/месяц
• Self-hosted: бесплатно (если развёртываете на своём сервере)

Пошаговый туториал

Шаг 1: Регистрация на dify.ai

1. Перейдите на https://dify.ai
2. Нажмите Sign up в верхнем правом углу
3. Введите email, пароль
4. Подтвердите email
5. Выберите язык интерфейса (English или Chinese)

Альтернатива: если хотите больше сообщений или избежать ограничений, разверните Dify на своём сервере через Docker (для продвинутых).

Шаг 2: Создайте новое приложение

После входа нажмите Create или New Application в главной панели.

Выберите тип приложения:

1. Chatbot — диалоговое приложение, как ChatGPT
2. Workflow — сложные сценарии с ветвлениями и циклами
3. Agent — автономный AI, который может делать действия (звонить API, писать в БД)

Для первого раза: выберите Chatbot (проще).

Введите название: например, “Q&A бот по документации”

Шаг 3: Настройте модель LLM

В правой панели найдите раздел Model или LLM Settings.

1. Нажмите Select Model
2. Выберите провайдера:
   • OpenAI (требует API-ключ)
   • Claude (требует API-ключ Anthropic)
   • GigaChat (требуется регистрация в Sber)
   • Локальные модели (если развёрнуты)

Если выбрали OpenAI:

• Перейдите на https://platform.openai.com/api-keys
• Создайте новый API-ключ
• Скопируйте и вставьте в Dify
• Модель: gpt-5 (актуальная модель) или gpt-5-mini (экономичный)

Если выбрали Claude:

• Перейдите на https://console.anthropic.com
• Создайте API-ключ
• Модель: claude-sonnet-4-6 или claude-opus-4-6 (актуальные модели на 2026 год)

Шаг 4: Добавьте Knowledge Base (RAG)

В левой панели найдите Knowledge или Files.

1. Нажмите + Add Knowledge
2. Выберите источник:
   • Upload file — загрузить PDF, DOCX, TXT
   • Web URL — указать ссылку на сайт
   • Notion — подключить Notion workspace
   • Other sources — интеграция с другими сервисами

Загрузим файл:

1. Нажмите Upload File
2. Выберите документ (PDF, DOCX, TXT, CSV)
3. Дождитесь индексирования (может занять 10-30 секунд в зависимости от размера)
4. Слева появится название документа

Пример: для корпоративного Q&A-бота загрузите:

• README компании (TXT)
• Внутренняя документация (PDF)
• FAQ (DOCX)

Шаг 5: Напишите инструкции (System Prompt)

В левой панели найдите System Prompt или Instructions.

Напишите инструкции на русском:

Ты — дружелюбный Q&A бот для документации компании ООО "Облако".
Твоя роль: отвечать на вопросы пользователей, используя загруженные документы.

Правила:
1. Отвечай ТОЛЬКО на основе загруженных документов в Knowledge Base
2. Если информации нет в документах, скажи: "Этого нет в документации, обратитесь к [контакт]"
3. Цитируй источник: "Согласно README..."
4. Если вопрос неясен, уточни: "Я правильно понял, что ты спрашиваешь о [тема]?"
5. Используй русский язык

Стиль: дружелюбный, профессиональный, помогающий.

Шаг 6: Протестируйте приложение

В нижней части Dify найдите поле ввода “Send a message”.

Напишите тестовый вопрос:

Какие технологии используются в вашем продукте?

Посмотрите ответ. Если не удовлетворены:

1. Отредактируйте System Prompt
2. Проверьте, загружены ли нужные документы в Knowledge Base
3. Нажмите Save и протестируйте снова

Шаг 7: Создайте простой Workflow

Если нужны более сложные сценарии, переключитесь на Workflow.

В Workflow вы соединяете узлы:

• Start — начало
• LLM — обращение к AI
• Knowledge Retrieval — поиск в Knowledge Base
• HTTP Request — запрос к API
• Text — обработка текста
• End — конец

Простой пример — обработка email:

1. Start ← входящее письмо
2. LLM ← “Классифицируй тему письма”
3. Condition ← “Если тема = ‘техподдержка’?”
   • Да → HTTP Request ← отправить в Support Slack
   • Нет → LLM ← “Отправь автоответ”
4. End → успешно обработано

Попробуйте сами

Задача 1: Q&A бот за 20 минут (уровень: новичок)

1. Зарегистрируйтесь на dify.ai
2. Создайте новый Chatbot
3. Загрузите 1-2 документа (можно взять свои или пример с сайта)
4. Напишите System Prompt из 5-6 предложений
5. Протестируйте 3-4 вопроса
6. Нажмите Publish и получите публичную ссылку

Проверка:

• Бот ссылается на загруженные документы? [+]
• Отказывает, когда информации нет? [+]
• Понимает русский? [+]

Задача 2: Добавьте Knowledge Base из разных источников (15 мин)

1. В том же приложении добавьте второй способ загрузки:
   • URL → добавить ссылку на вашу публичную документацию
   • File → загрузить дополнительный PDF
2. Задайте вопрос, который требует информации из обоих источников
3. Проверьте, правильно ли бот синтезирует информацию

Пример вопроса: “Какие преимущества есть в плане Pro и сколько он стоит?” (ответ требует информации из разных документов)

Задача 3: Создайте простой Workflow (25 мин)

1. Создайте новое приложение типа Workflow
2. Добавьте ноды:
   • Start
   • LLM (с System Prompt: “Ты помощник для классификации вопросов”)
   • Text (обработка результата)
   • End
3. Протестируйте: введите вопрос → бот классифицирует тему → вывод результата
4. Сохраните и опубликуйте

Важные особенности Dify

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Dify использует RAG — это означает:

1. Пользователь пишет вопрос
2. Dify ищет релевантные части в Knowledge Base
3. Найденный текст добавляется в контекст к запросу к LLM
4. LLM отвечает, ссылаясь на найденное

flowchart LR
  A[Документы] --> B[Индексация] --> C[Векторная БД] --> D[Запрос] --> E[Поиск фрагментов] --> F["LLM + контекст"] --> G[Ответ]

Преимущество: бот не галлюцинирует, ответы всегда основаны на ваших документах.

Интеграции

После публикации вы можете интегрировать бот:

• Slack — в рабочий чат
• Discord — в серверы сообщества
• Telegram — в чат-бот
• Website — через embed скрипт
• API — собственное приложение

Версионирование

Каждый раз, когда вы нажимаете Save, создаётся версия. Можно откатить, если что-то сломалось.

Ключевые выводы

• Dify — это визуальный конструктор без кода: создаёте приложение через UI, не написав ни строчки кода
• RAG встроен: загружаете документы один раз, бот использует их для поиска ответов
• Open-source и self-hosted: можете развернуть на своём сервере для большей приватности
• Workflow — для сложных сценариев: если нужны условия, циклы, интеграции с API
• Бесплатный тир ограничен: 200 кредитов сообщений и 50 документов в Knowledge Base — подходит для прототипирования

Тренажёр: Создайте бота техподдержки

Попробуйте сами — создайте агента техподдержки прямо здесь. Вставьте информацию о компании, настройте поведение бота и протестируйте в чате.

Следующий урок

→ Урок 4: n8n — автоматизация с AI

В следующем уроке узнаете о n8n — платформе для автоматизации workflow с 400+ интеграциями и встроенной поддержкой AI (OpenAI, Claude).