Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化和加速生成式AI应用的创建和部署。它结合了后端即服务（Backend as Service, BaaS）和LLMOps的理念，使开发者能够快速搭建生产级的AI应用。
Dify的核心功能包括：
低代码/无代码开发：Dify提供了一个用户友好的界面，通过可视化的方式允许开发者轻松定义Prompt、上下文和插件等，无需深入底层技术细节。
模块化设计：采用模块化的设计，每个模块都有清晰的功能和接口，可以根据需求选择性地使用。
丰富的功能组件：包括AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，帮助开发者从原型到生产的全过程。
支持多种大语言模型：已支持OpenAI GPT系列等模型，并计划进一步扩展。
数据处理和特征工程工具：提供了数据清洗、特征选择、特征变换等功能，帮助开发者更好地准备数据。
集成外部知识源：允许自定义API接入外部知识源，让大型语言模型深入理解企业知识和业务。
此外，Dify还具有以下特点：
面向各种技术背景的开发者：即使是没有编程基础的用户也能快速上手并参与到AI应用的定义和数据运营过程中。
开源和社区支持：作为一个开源项目，Dify在GitHub上有活跃的社区支持，鼓励用户贡献和分享经验。
dify本身集成第三方工具和工作流。
目前官方最新dify 升级了0.10.1版本。目前该版本已经支持文件上传功能，所以我就给大家介绍一下带文件上传功能的发票识别。
2.什么是硅基流动硅基流动是一家专注于人工智能基础设施和生成式AI技术的初创公司。硅基流动是致力于构建可扩展、标准化且高性能的生成式AI计算基础设施平台，提供包括SiliconCloud（模型云服务平台）、SiliconLLM（大型语言模型推理引擎）和OneDiff（高性能文本到图像/视频加速库）在内的多种软件解决方案。
公司的网站https://siliconflow.cn
目前公司有三个产品siliconCloud、siliconLLm、OneDiff
该公司提供市面上主流模型，而且最关键是免费。
免费的模型涵盖文本生成、向量&重排序模型、图片生成、多模态大模型 等各种模型。提供一站式模型服务，这个比较爽。
目前新户注册送14块钱，大家可以通过我提供分析网址连接来感受这个免费的api模型服务。https://cloud.siliconflow.cn/i/e0f6GCrN
3 硅基流动功能介绍注册登录后我们就可以进入体验中心
我们可以在右边的模型下拉列表中选择免费或则收费的模型
文本类模型还是蛮丰富的。
文生图和图生图 也支持目前市面主流图像生成模型（FLUX.1-dev 、FLUX.1-schnell、stable-diffusion-3-medium、stable-diffusion-xl-base-1.0、stable-diffusion-2-1、sd-turbo、sdxl-turbo、SDXL-Lightning）
其他使用方法这里就不过多介绍了。
4 硅基流动创建API登录https://cloud.siliconflow.cn/account/ak，账号管理，点击新建API秘钥
这个创建的秘钥记得保存，后面流程中会用到。
5 dify创建发票识别机器人5.1 模型设置
登录dify 点击右上角设置-模型供应商
找到硅基流动，输入步骤4上创建的API
关于硅基流动多模态模型设置。这里我们需要注意目前硅基流动增加多模态识别模型.dify功能目前还不支持关于硅基流动多模态模型的设置，所以我们需要借助标准OpenAI-API-compatible 来设置这个多模态模型
目前硅基支持以下几种多模态模型
点击 OpenAI-API-compatible，添加模型
这里我们设置一下硅基流动多模态模型的配置，这里我们就以Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct 为案例给大家介绍，大家可以看我下面的截图设置
其他的和之前传统的llm模型设置一样，这里注意地方就是多模态VISION这个需要设置。点击保存完成模型设置。
5.2创建工作流或者chatflow
接着来到Dify中按下图顺序依次点击并点击创建(注：chatflow和工作流配置基本差不多，下面我们就以chatflow讲解)
5.2.1开始
开始节点点开后我们需要添加一个文件上传输入参数。点击开始节点输入字段，点击右边的“+”
我们选择单个文件，输入变量名称、支持的文件类型我们这里就选择图片。其他都可以默认，输入完成后，点击保存按钮
以上步骤完成开始节点设置。
5.2.2文档提取器
接下来我们在工作流画布中，选择文档提取器和开始节点连接，去掉llm和开始节点连接
我们在文档提取器，输入变量中选中 sys.files 变量
5.2.3 llm
接下来我们将文档提取器的连接线和llm大语言模型连接。然后按照以下几个步骤设置
1.模型选择，模型我们在模型下拉列表中选择自定义OpenAI-API-compatible Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct模型；模型最大标记4096
2.上下文，这里设置开始节点file 属性值
3.SYSTEM 提示词 我们输入如下内容
请提取这张照片的内容，其中内容格式‘机器编号’、‘发票代码’、‘发票号码’、‘开票日期’、‘校 验 码’、‘购买方名称’、‘购买方纳税人识别号’、‘购买方地 址、电 话’、‘开户行及账号’、‘货物或应税劳务、服务名称’、‘规格型号’、‘单 位’、‘数 量’、‘单 价’、‘金 额’、‘税率’、‘税 额’、‘价税合计（大写）’、‘价税合计（小写）’、‘销售方名称’、‘销售方纳税人识别号’、‘销售方地 址、电 话’、‘销售方地 址、电 话’、‘开户行及账号’、‘备注’、‘收款人’、‘复核’、‘开票人’ 字段返回信息，返回的结果信息以json格式返回
4.视觉 点击右边按钮开启多模态
5 视觉输入变量 选择节点filefiles 变量
以上完成llm模型的设置
5.2.4 直接回复
接下来我们将LLM模型连接到直接回复的输出节点。
这个地方设置比较简单，在回复设置一下llm text文本输出以及 开始节点file 输出，这样设置后。就会将发票提取的票面信息以json格式的文本信息返回，并将上传的发票图片信息一并返回给用户
通过以上方式我们就初步完成了整个chatflow工作流。
完整的dsl 如下
app:
description: ''
icon: ?
icon_background: '#FFEAD5'
mode: advanced-chat
name: 增值税发票提取小工具chatflow
use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.1.2
workflow:
conversation_variables: []
environment_variables: []
features:
file_upload:
allowed_file_extensions:
- .JPG
- .JPEG
- .PNG
- .GIF
- .WEBP
- .SVG
allowed_file_types:
- image
allowed_file_upload_methods:
- local_file
- remote_url
enabled: false
image:
enabled: false
number_limits: 3
transfer_methods:
- local_file
- remote_url
number_limits: 3
opening_statement: ''
retriever_resource:
enabled: true
sensitive_word_avoidance:
enabled: false
speech_to_text:
enabled: false
suggested_questions: []
suggested_questions_after_answer:
enabled: false
text_to_speech:
enabled: false
language: ''
voice: ''
graph:
edges:
- data:
sourceType: llm
targetType: answer
id: llm-answer
source: llm
sourceHandle: source
target: answer
targetHandle: target
type: custom
- data:
isInIteration: false
sourceType: start
targetType: document-extractor
id: 1729851066338-source-1729851603790-target
source: '1729851066338'
sourceHandle: source
target: '1729851603790'
targetHandle: target
type: custom
zIndex: 0
- data:
isInIteration: false
sourceType: document-extractor
targetType: llm
id: 1729851603790-source-llm-target
source: '1729851603790'
sourceHandle: source
target: llm
targetHandle: target
type: custom
zIndex: 0
nodes:
- data:
desc: ''
selected: false
title: 开始
type: start
variables:
- allowed_file_extensions: []
allowed_file_types:
- image
allowed_file_upload_methods:
- local_file
- remote_url
label: file
max_length: 48
options: []
required: true
type: file
variable: file
height: 90
id: '1729851066338'
position:
x: 0
y: 277
positionAbsolute:
x: 0
y: 277
selected: true
sourcePosition: right
targetPosition: left
type: custom
width: 244
- data:
context:
enabled: true
variable_selector:
- '1729851066338'
- file
desc: ''
memory:
query_prompt_template: ''
role_prefix:
assistant: ''
user: ''
window:
enabled: false
size: 10
model:
completion_params:
temperature: 0.7
mode: chat
name: Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct
provider: openai_api_compatible
prompt_template:
- id: 994d57b8-32bc-45cd-b30a-4a1481553627
role: system
text: 请提取这张照片的内容，其中内容格式‘机器编号’、‘发票代码’、‘发票号码’、‘开票日期’、‘校 验 码’、‘购买方名称’、‘购买方纳税人识别号’、‘购买方地
址、电 话’、‘开户行及账号’、‘货物或应税劳务、服务名称’、‘规格型号’、‘单 位’、‘数 量’、‘单 价’、‘金 额’、‘税率’、‘税
额’、‘价税合计（大写）’、‘价税合计（小写）’、‘销售方名称’、‘销售方纳税人识别号’、‘销售方地 址、电 话’、‘销售方地 址、电 话’、‘开户行及账号’、‘备注’、‘收款人’、‘复核’、‘开票人’
字段返回信息，返回的结果信息以json格式返回
selected: false
title: LLM
type: llm
variables: []
vision:
configs:
detail: high
variable_selector:
- '1729851066338'
- file
enabled: true
height: 98
id: llm
position:
x: 589
y: 309
positionAbsolute:
x: 589
y: 309
selected: false
sourcePosition: right
targetPosition: left
type: custom
width: 244
- data:
answer: '{{#llm.text#}}'
desc: ''
selected: false
title: 直接回复
type: answer
variables: []
height: 103
id: answer
position:
x: 1004
y: 270
positionAbsolute:
x: 1004
y: 270
selected: false
sourcePosition: right
targetPosition: left
type: custom
width: 244
- data:
desc: ''
is_array_file: true
selected: false
title: 文档提取器
type: document-extractor
variable_selector:
- sys
- files
height: 94
id: '1729851603790'
position:
x: 304
y: 285
positionAbsolute:
x: 304
y: 285
selected: false
sourcePosition: right
targetPosition: left
type: custom
width: 244
viewport:
x: -165.00000000000023
y: 102.99999999999994
zoom: 1.0000000000000002
5.3chatflow调试及发布
接下来我们点击工作流预览测试一下。
我们点击从本地文件上传，找一张增值税普通发票验证一下。
我们点开工作流看到流程节点是从开始-文档提取器-LLM-直接回复 4个流程节点，并且每个流程执行的时间都能详细展开看到。最后用户返回了发票提取的票面信息返回json值了。目前这个工作流适合增值税专用发票和增值税普通发票识别，如果大家需要识别全电发票，火车票还有其他类发票只要修改llm模型中的提示词即可。
目前我测试下来Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct模型的发票票面ocr识别率还是蛮准的，几乎是100%识别。
接下来我们可以将这个工作流发布或则以第三方接口形式对外提供
5.3.1发布
点击工作流左上角发布按钮对外提供发布
我们将分享的地址发送给其他小伙伴
我们点击 start chat 就可以使用了。
目前dify官方最新版本升级到0.10.1版本 开始支持文件上传，图片上传等功能了。另外硅基流动大概在2024年10月18日上线了阿里和书生的多模态模型。今天就带大家感受一下dify新功能已经硅基流动的新模型整合。目前该工作流还只支持一种发票票面识别功能还比较单一，还不能识别更多发票。比如（火车票、手撕票、出租车票、医疗报销单等等）。dify工作流程这块有很多流程控制 通过这些流程控制其实是可以实现以上功能的，感兴趣的小伙伴可以持续关注我的文章，我后期会增加这块功能打造一个更完善的基于多模型模型的发票识别小助手。今天的分享就到这里，我们下个文章见。
