Dify AI应用开发平台

系统要求

• Java 8 或更高版本
• Maven 3.x 或 Gradle 4.x 以上

安装

快速开始

使用示例

5. 灵活的配置选项

• 自定义连接超时
• 自定义读写超时
• 自定义HTTP客户端

高级配置

API 参考

3. 工作流应用 (Workflow)

阻塞模式

// 创建工作流客户端
DifyWorkflowClient workflowClient = DifyClientFactory.createWorkflowClient("https://api.dify.ai/v1", "your-api-key");

// 创建工作流请求
Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
inputs.put("content", "请介绍一下人工智能的应用场景");

WorkflowRunRequest request = WorkflowRunRequest.builder()
    .inputs(inputs)
    .responseMode(ResponseMode.BLOCKING)
    .user("user-123")
    .build();

// 执行工作流并获取响应
WorkflowRunResponse response = workflowClient.runWorkflow(request);
System.out.println("工作流执行ID: " + response.getTaskId());

// 输出结果
if (response.getData() != null) {
    for (Map.Entry<String, Object> entry : response.getData().getOutputs().entrySet()) {
        System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
    }
}

流式模式

// 创建工作流请求
Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
inputs.put("content", "请详细介绍一下机器学习的基本原理");

WorkflowRunRequest request = WorkflowRunRequest.builder()
    .inputs(inputs)
    .responseMode(ResponseMode.STREAMING)
    .user("user-123")
    .build();

// 执行工作流流式请求
workflowClient.runWorkflowStream(request, new WorkflowStreamCallback() {
    @Override
    public void onWorkflowStarted(WorkflowStartedEvent event) {
        System.out.println("工作流开始: " + event);
    }

    @Override
    public void onNodeStarted(NodeStartedEvent event) {
        System.out.println("节点开始: " + event);
    }

    @Override
    public void onNodeFinished(NodeFinishedEvent event) {
        System.out.println("节点完成: " + event);
    }

    @Override
    public void onWorkflowFinished(WorkflowFinishedEvent event) {
        System.out.println("工作流完成: " + event);
    }

    @Override
    public void onError(ErrorEvent event) {
        System.err.println("错误: " + event.getMessage());
    }

    @Override
    public void onException(Throwable throwable) {
        System.err.println("异常: " + throwable.getMessage());
    }
});

工作流管理

// 停止工作流
WorkflowStopResponse stopResponse = workflowClient.stopWorkflow(taskId, "user-123");

// 获取工作流执行情况
WorkflowRunStatusResponse statusResponse = workflowClient.getWorkflowRun(workflowRunId);

// 获取工作流日志
WorkflowLogsResponse logsResponse = workflowClient.getWorkflowLogs(null, null, 1, 10);