插件系统概述
Dify的插件系统允许开发者扩展平台功能，创建自定义节点、工具和集成。通过插件开发，可以实现特定业务需求，集成外部系统，扩展Dify的能力边界。
插件类型
# 插件类型
plugin_types = {
"自定义节点": "扩展工作流节点类型",
"工具插件": "集成外部工具和API",
"数据源插件": "扩展数据源支持",
"模型插件": "集成新的模型提供商"
}
插件开发基础
1. 插件结构
# 插件基本结构
插件结构:
插件定义:
- plugin.yaml: "插件配置文件"
- README.md: "插件说明文档"
代码文件:
- 节点实现代码
- 工具实现代码
- 辅助函数
资源文件:
- 图标、图片
- 配置文件
- 测试数据
2. 插件配置文件
# plugin.yaml示例
name: my-custom-plugin
version: 1.0.0
description: 自定义插件描述
author: 作者名称
icon: icon.png
nodes:
- name: custom_node
type: tool
description: 自定义节点描述
inputs:
- name: input1
type: string
required: true
outputs:
- name: output1
type: string
自定义节点开发
1. 节点类型
# 节点类型
节点类型:
LLM节点:
- 自定义LLM调用逻辑
- 模型特定处理
工具节点:
- 执行特定工具功能
- 数据处理节点
数据源节点:
- 连接特定数据源
- 数据获取节点
2. 节点实现示例
# 自定义节点实现示例
from typing import Dict, Any
from dify_plugin_sdk import BaseNode
class CustomNode(BaseNode):
"""自定义节点"""
def __init__(self):
super().__init__()
self.name = "custom_node"
self.description = "自定义处理节点"
def execute(self, inputs: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""执行节点逻辑"""
# 获取输入
input_data = inputs.get('input_data', '')
# 处理逻辑
processed_data = self.process(input_data)
# 返回输出
return {
'output_data': processed_data,
'status': 'success'
}
def process(self, data: str) -> str:
"""处理数据"""
# 自定义处理逻辑
result = data.upper() # 示例：转大写
return result
工具插件开发
1. 工具插件结构
# 工具插件结构
工具插件:
工具定义:
- 工具名称和描述
- 输入输出定义
- 工具配置
工具实现:
- 工具执行逻辑
- 错误处理
- 结果返回
2. 工具插件示例
# 工具插件示例：天气查询
from dify_plugin_sdk import BaseTool
import requests
class WeatherTool(BaseTool):
"""天气查询工具"""
def __init__(self):
super().__init__()
self.name = "weather_query"
self.description = "查询指定城市的天气信息"
def get_input_schema(self):
"""定义输入参数"""
return {
"type": "object",
"properties": {
"city": {
"type": "string",
"description": "城市名称"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期（可选，默认今天）"
}
},
"required": ["city"]
}
def execute(self, inputs: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""执行工具"""
city = inputs.get('city')
date = inputs.get('date', 'today')
try:
# 调用天气API
weather_data = self.query_weather(city, date)
return {
"success": True,
"data": weather_data
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error": str(e)
}
def query_weather(self, city: str, date: str) -> Dict:
"""查询天气"""
# 实现天气查询逻辑
# 这里使用示例API
api_url = f"https://api.weather.com/v1/weather?city={city}&date={date}"
response = requests.get(api_url)
return response.json()
API插件开发
1. API集成插件
# API集成插件示例
class APIIntegrationPlugin:
"""API集成插件"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
def call_api(self, endpoint: str, method: str, data: Dict) -> Dict:
"""调用API"""
import requests
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
url = f"{self.base_url}/{endpoint}"
if method == "GET":
response = requests.get(url, headers=headers, params=data)
elif method == "POST":
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
return response.json()
插件发布
1. 插件打包
# 插件打包
# 1. 准备插件文件
plugin/
├── plugin.yaml
├── README.md
├── nodes/
│ └── custom_node.py
├── tools/
│ └── weather_tool.py
└── requirements.txt
# 2. 创建打包文件
tar -czf my-plugin-1.0.0.tar.gz plugin/
# 3. 或使用Python打包
python setup.py sdist
2. 插件安装
# 插件安装方式
安装方式:
本地安装:
- 上传插件包
- 在Dify中安装
- 启用插件
Git安装:
- 从Git仓库安装
- 自动更新
市场安装:
- 从插件市场安装
- 一键安装
插件测试
1. 单元测试
# 插件单元测试示例
import unittest
from my_plugin import CustomNode
class TestCustomNode(unittest.TestCase):
"""自定义节点测试"""
def setUp(self):
self.node = CustomNode()
def test_execute(self):
"""测试节点执行"""
inputs = {'input_data': 'test'}
result = self.node.execute(inputs)
self.assertEqual(result['status'], 'success')
self.assertIn('output_data', result)
def test_process(self):
"""测试处理逻辑"""
result = self.node.process('hello')
self.assertEqual(result, 'HELLO')
2. 集成测试
# 集成测试示例
def test_plugin_integration():
"""测试插件集成"""
# 测试插件在工作流中的使用
workflow = create_test_workflow()
workflow.add_node(CustomNode())
result = workflow.execute({'input': 'test'})
assert result['success'] == True
最佳实践
1. 开发规范
# 开发规范
开发规范:
代码质量:
- 遵循PEP 8规范
- 添加类型注解
- 编写文档字符串
错误处理:
- 完善的异常处理
- 清晰的错误信息
- 错误日志记录
测试覆盖:
- 单元测试
- 集成测试
- 边界测试
2. 性能优化
# 性能优化
优化建议:
异步处理:
- 使用异步IO
- 避免阻塞操作
- 提高并发能力
缓存机制:
- 缓存API结果
- 减少重复计算
- 优化数据访问
资源管理:
- 合理使用资源
- 及时释放资源
- 避免内存泄漏
实际案例
1. 数据库查询插件
# 数据库查询插件示例
class DatabaseQueryPlugin(BaseTool):
"""数据库查询插件"""
def execute(self, inputs: Dict) -> Dict:
"""执行数据库查询"""
query = inputs.get('query')
database = inputs.get('database', 'default')
# 执行查询
result = self.execute_query(database, query)
return {
'success': True,
'data': result
}
2. 文件处理插件
# 文件处理插件示例
class FileProcessPlugin(BaseTool):
"""文件处理插件"""
def execute(self, inputs: Dict) -> Dict:
"""处理文件"""
file_path = inputs.get('file_path')
operation = inputs.get('operation')
if operation == 'read':
content = self.read_file(file_path)
elif operation == 'write':
content = inputs.get('content')
self.write_file(file_path, content)
return {'success': True}
总结
Dify插件开发的关键要点：
- 插件系统：插件类型、插件结构
- 自定义节点：节点类型、节点实现
- 工具插件：工具结构、工具实现
- API插件：API集成、调用方式
- 插件发布：插件打包、插件安装
- 插件测试：单元测试、集成测试
- 最佳实践：开发规范、性能优化
- 实际案例：数据库插件、文件处理插件
掌握插件开发，可以扩展Dify功能，满足特定业务需求，实现深度定制。
