1. 总体设计

Dify 作为“低代码 AI 应用编排平台”，用于快速构建上述工具的提示编排、知识库检索、工作流与服务化输出。

本方案以“API优先 + 模块化编排”为核心，结合后端微服务提供统一鉴权、限流与日志，客户端通过 API 网关安全访问。

2. 应用与工作流编排

2.1 应用清单

应用	类型	核心能力	输出形式
智能助手	Chat/Agent	上下文对话、工具调用、联网检索	Streaming API
食物智测	Workflow	图片识别→食物数据库→营养分析→建议生成	HTTP API + JSON
皮肤分析	Workflow	面部检测→缺陷定位→风险评估→方案推荐	HTTP API + 报告ID
助眠神器	Workflow	个性化提示→故事/音景生成→TTS合成	音频URL

2.2 工作流节点设计

输入节点：文本/图片/结构化参数，统一签名校验与速率限制。
检索节点：向量检索（Milvus/PGVector），召回知识片段。
推理节点：模型调用（OpenAI/Claude/国内模型）可切换，温度与MaxTokens按业务预设。
后处理：正则/模板化、结构化JSON、风险词过滤、敏感脱敏。
持久化：调用日志、配额消耗、生成物存储（对象存储/DB）。

3. 知识库设计

3.1 结构化

分库：健康/营养/皮肤/睡眠/平台政策等主题库；子域：FAQ、规范、长文、图片标签。
分片：每片 500~1,000 tokens，存储 chunk-id、source、meta、embedding。

3.2 向量化

阶段	做法	说明
Embedding	文本：bge/multilingual-e5；图片：CLIP	与Milvus兼容，便于替换
存储	Milvus 集群 / PGVector	按集合（collection）隔离，多租户可加 tenant_id
检索	向量相似度 + 关键字BM25混合	召回更稳定

4. 模型管理与降本

模型分层：免费（性价比高）/标准（GPT-4o/Claude）/高端（特定场景高清图像）。
配额策略：按用户等级设定速率与Token上限；流式中断节省费用。
缓存：提示模板+生成结果缓存；热门问题答案冷/热缓存。
AB实验：不同模型/参数的效果与成本对比，定期复盘。

5. API暴露与鉴权

5.1 接入方式

通过后端服务提供统一 RESTful 接口：/api/ai/assistant、/api/ai/food、/api/ai/skin、/api/ai/sleep。
后端与 Dify 之间采用服务凭证（Server Token），前端永不直接暴露 Dify Key。

5.2 鉴权与限流

JWT 鉴权 + 用户配额校验 + 数据权限（租户/等级）。
网关层限流（IP/用户），AI接口专线限流（更严格）。

6. 监控、审计与灰度

日志：请求ID贯穿；记录Prompt/模型/延时/成本；敏感内容脱敏。
监控：模型错误率、超时率、Token消耗、QPS、平均/95线延时。
灰度：按用户等级/白名单/流量比例灰度切换模型或新版本工作流。

7. 上线与交付

创建Dify应用与工作流，配置知识库与模型路由。
打通后端鉴权、计费与日志；对接对象存储、向量库。
压测与风控联调：异常输入、频控、限额、误判与兜底。
小流量灰度，收集质量指标与成本，稳定后全量。

8. 里程碑（与项目计划对齐）

时间	交付	说明
第1周	智能助手工作流+知识库骨架	连通后端鉴权
第2周	食物智测/皮肤分析工作流	图像推理链路
第3周	助眠神器+TTS链路	音频对象存储
第4~5周	AB实验与降本方案、全链路灰度	达成质量与SLA