Dify操作：
1.github搜索dify。将dify的github代码download zip至本地。
2.到dify项目的git页面底部下载安装运行环境，根据提示内容。下载安装Docker。
3.本地解压dify
终端打开解压目录下的docker文件夹，执行以下指令：
cp .env.example .env
docker compose up -d
运行后可以在 浏览器打开http://localhost/install ，打开Dify 控制台并开始初始化安装操作
注册并登录进dify。创建本地知识库。
知识库->API->右上角API秘钥
通过文本创建文档,请求体内容会在后续的cursor用到：
Cursor相关操作：
1.生成一个抓取网页插件导入dify知识库。提示词：
我要开发一个浏览器插件，用户可以将当前网页内容导入到dify知识库，具体要求如下：
-你需要使用表格允许用户去填写以下元素：dify APl token，知识库id（对应dataset_id），这些数据储存在本地即可
-支持单独保存difyAPI token，知识库id任一选项的设置，支持一键清除保存的设置
-插件界面采用苹果风格的设计（MVP版本不需要配置icon图片）
这是dify知识库的api请求示例：
curl --location -request POST 'https://api.dify.ai/v1/datasets/{dataset_id}/document/create_by_text'\
--header 'Authorization: Bearer (api_key}" \
--header 'Content-Type: application/json'\
--data-raw '{"name": "text"," text": "text"," indexing_technique": "high_quality"," process_rule": ("mode": "automatic"|}'
需要注意的是，Dify服务器是运行在本地的，端口是默认的80
api文档地址在这，方便你查看：https://docs.dify.ai/guides/knowledge-base/knowledge-and-documents-maintenance/
maintain-dataset-via-api
2.报错解决，可能存在数据模型报错，大多数都直接给cursor解决报错。下面这种报错则需要选择配置大模型的格式是否支持，修改 为相应支持的大模型。
解决方案：右上角头像，在下拉列表点击“设置”
接著在“设置”窗口点击“模型供应商”，选择带TEXT解析的Model。这里用到了通义千问的库。去申请对应的apikey。不赘述
接下来是将知识库的内容导入到聊天机器人
参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1DPwGe1Ekf?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=5909dac2e74bb75784d450d521551560
