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Dify 在 Windows 平台上的安装与配置
Dify 是一款强大的开源框架，旨在帮助开发者快速搭建基于大语言模型的应用程序。对于希望在 Windows 环境下运行 Dify 的用户来说，可以从以下几个方面入手：
1. 安装基础环境
为了使 Dify 正常工作，在 Windows 上需要先启用一些必要的子系统和服务。具体操作如下：

打开【控制面板】> 【程序】> 【启用或关闭 Windows 功能】。
勾选“适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL)”、“虚拟机平台”以及“远程差分压缩 API 支持”[^1]。

完成上述设置后，还需要确保 WSL 已更新至最新版本并安装了一个兼容的 Linux 发行版（如 Ubuntu）。这一步骤可以通过 PowerShell 或命令提示符执行以下命令来实现：
wsl --install
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2. 配置本地开发环境
一旦基本环境准备就绪，可以按照官方指南进一步调整和优化开发条件。如果计划通过 Python 接口调用 Ollama 中已下载的大规模模型，则需特别注意 API 设置部分[^2]。通常情况下，此过程涉及创建专属项目目录、克隆仓库文件以及修改相应参数等内容。
3. 利用核心特性提升应用价值
除了简单的部署之外，了解如何充分利用 Dify 提供的各种特色功能同样重要。以下是几个主要亮点介绍：

PromptIDE: 设计精良的操作界面允许用户轻松定制提问模板，并能有效对比不同模型的表现效果；同时还支持扩展诸如文字转换成声音等功能模块。
RAGPipeline: 自动化处理流程覆盖整个文档管理周期——从原始资料获取直至最终查询结果呈现均有所涉猎，尤其擅长解析 PDF/PPT 类型的数据源材料。
代理能力: 结合 LLMFunctionCalling 和 ReAct 技术架构设计而成的强大中介机制赋予了系统高度灵活性，目前已集成超过五十种现成可用的服务选项比如 Google 搜索引擎插件等。
LLMOps: 实时跟踪记录各项指标变化趋势以便及时发现问题所在进而采取针对性措施加以改善。
后端即服务(BaaS): 开放式的 RESTful APIs 架构让第三方能够便捷地接入自有业务体系之中形成闭环解决方案[^3]。

综上所述，借助这些先进的技术支持手段可以使原本复杂繁琐的任务变得简单高效起来！
import requests

url = 'http://localhost:8090/api/conversation'
data = {"message": "你好", "model":"ollama/llama"}
response = requests.post(url, json=data)

print(response.json())
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以上代码片段展示了利用 POST 方法发送请求给本地主机监听端口从而触发对话交流的具体方式实例演示。