你是不是也曾因为不会写代码，觉得AI遥不可及？担心在AI时代里自己会被淘汰？别再焦虑了——本文专为零编程基础的财务人员设计，无需写代码，教你从零搭建属于自己的AI数据分析助手。 📖 什么是 Dify Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，通过可视化界面实现： ✅ AI 工作流编排 ✅ RAG 引擎搭建（知识库） 🛠️ 部署方案选择 方案一：云端 SaaS 版 适合没有编程基础，或希望快速体验 Dify 的用户。注册步骤： 1. 访问 Dify 官网：https://dify.ai/ 2. 点击右上角，开始注册 🏢 方案二：私有化部署 适合有技术团队的企业，满足数据安全可控的场景。部署步骤： 1. git clone https://github.com/langgenius/dify.git 2. cd dify/docker 3. cp .env.example .env 4. docker compose up -d 5. 部署完成后，访问 http://localhost/install 进入初始化页面 🔧 创建工作流前的准备 1. 安装模型供应商（图2） 2. 给供应商模型设置 key（不知道如何获取模型 key，去看上一篇笔记）（图3） 3. 安装 Skill_Agent 工具插件（图4） 4. 安装 Dify Agent 策略（图5） 🧩 开始搭建 AI 工作流 第一步：创建应用 1. 创建一个空白应用（图6） 2. 选择应用类型，完善应用信息（图7） 第二步：编排工作流 完整的工作流（图8） 1. 开始节点，设置两个参数（图9） query：text 类型，用来接收用户指令 files：array[file] 类型，用来接收上传文件 2. 条件分支节点，设置两个分支（图10） 技能管理分支：管理技能包，新增、查看、删除、下载技能包 技能使用分支：根据用户指令，使用技能包 3. 创建技能管理分支（图11、图12） 4. 创建技能使用分支（图13） 第三步：发布和使用 1. 发布并运行设置好的工作流（图14） 2. 新增技能（提前将skill包压缩为zip格式，不知道如何下载skill，去看上一篇笔记）（图15） 3. 查看技能（图16） 4. 使用技能（图17） 5. 使用技能运行结果（图18） 根据不同的需求，可以让Agent生成各种报告、报表，这里就不一一展示。 #AI #AI工具 #财务 #数据分析助手#财务软件