dify

Dify 落地方式

Dify 适合把一个 AI 能力包装成可用应用。

适合放进 Dify 的部分：

• 用户输入
• 意图识别
• 文档问答
• 文案生成
• SQL 草稿生成
• 结果解释
• 简单条件分支

不建议完全放进 Dify 的部分：

• 高风险 SQL 执行
• 权限审批
• 复杂定时任务
• 大规模文件扫描
• 多系统数据同步
• 生产级日志和审计

推荐结构

Dify
  -> 收集用户输入
  -> 调用知识库 / Prompt / LLM
  -> 生成结构化输出
  -> 交给外部系统执行

外部系统可以是：

• n8n
• 后端 API
• 数据平台网关
• 飞书审批
• Codex / Claude SDK 本地任务

示例：AI 生成 SQL 审查

Dify 负责：

1. 接收用户问题和 AI 生成 SQL。
2. 调用提示词解释 SQL 意图。
3. 输出结构化审查结果。

外部规则负责：

1. 解析 SQL。
2. 检查分区。
3. 检查敏感字段。
4. 检查指标口径。
5. 决定 allow / deny / review。

推荐输出格式：

{
  "decision": "review",
  "risk_level": "P1",
  "blocked_rules": [],
  "warnings": ["missing_partition_filter"],
  "review_reason": "查询 DWD 明细表时没有明确 dt 分区，可能导致大表扫描。",
  "next_action": "补充分区条件后再执行"
}

常见错误

1. 把所有节点都交给 LLM。
2. 让 Dify 直接执行生产 SQL。
3. 没有结构化输出。
4. 没有失败分支。
5. 没有人工确认节点。

Checklist

• 输入变量是否清楚
• 输出是否结构化
• 高风险动作是否外置
• 是否有人工确认
• 是否能记录 Bad Case