dify 1.9.0：知识编排与工作流引擎的全新升级

在 Dify 1.9.0 版本中，官方带来了两个重量级新能力：知识管道（Knowledge Pipeline） 与 基于队列的图执行引擎（Queue-based Graph Engine）。这次更新不仅彻底重构了文档处理架构，还让复杂工作流的并行执行变得更加稳定、可控，为企业级 AI 应用的落地提供了坚实基础。本文将详细解读新特性、使用场景、升级指南以及未来规划。

🚀 介绍

在 Dify 1.9.0 中，我们引入了两个重要的新功能：知识管道（Knowledge Pipeline） 和 基于队列的图引擎（Queue-based Graph Engine）。

知识管道 提供了一个模块化、可扩展的知识摄取与处理流程，而 基于队列的图引擎 则让工作流执行更加稳健和可控。 我们相信，这两项功能将帮助你更顺畅地构建和调试 AI 应用，并期待你们的使用体验，以便我们持续改进。

📚 知识管道（Knowledge Pipeline）

✨ 简介

全新的知识管道编排界面，引入了一次基础架构升级，重新塑造了文档处理的设计和执行方式。它提供了更加模块化和灵活的工作流，让用户可以编排管道的每一个阶段。 配合市场中丰富而强大的插件，用户能够灵活集成不同的数据源和处理工具。 这种架构最终能帮助用户构建高度定制、特定领域的 RAG 解决方案，以满足企业在可扩展性、适应性和精确性方面不断增长的需求。

❓ 我们为什么需要它？

在此之前，Dify 的 RAG 用户在实际落地过程中依然会遇到一些长期存在的挑战——例如：

• • 🔗 数据源集成受限
• • 🖼️ 丢失关键信息（如表格、图片）
• • ✂️ 分块（chunk）效果不理想

这些问题都会导致回答质量下降，并影响模型的整体表现。

为此，我们将 Dify 中的 RAG 重新构想为开放且模块化的架构，使开发者、集成商和领域专家能够从 数据导入 到 分块存储与检索，构建符合自身需求的文档处理管道。

🛠️ 核心能力

🧩 知识管道架构

知识管道是一个专注于文档摄取的可视化、基于节点的编排系统。 它提供了一种可定制化的自动化路径，用于复杂文档处理，使得细粒度的内容转换成为可能，并将原始内容与结构化、可检索的知识连接起来。 开发者可以像拼拼图一样一步一步构建工作流，让文档处理更易于观察和调整。

📑 模板 & Pipeline DSL

在这里插入图片描述

• • ⚡ 可通过官方模板快速上手
• • 🔄 通过导入/导出的 DSL 文件，自定义并共享管道，实现更高的可复用性与协作性

🔌 可定制化数据源与工具

在这里插入图片描述

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每个知识库都可以支持多个数据源。 你可以通过基于插件的数据摄取框架，无缝集成本地文件、在线文档、云盘以及网络爬虫等多种来源。 开发者也可以通过新的数据源插件扩展生态系统，而市场中的处理器插件则能应对更专业的场景，例如：公式识别、电子表格处理、图片解析等——确保数据摄取的准确性和结构化表示。

🧾 全新的分块（Chunking）策略

除了**通用模式（General）和父子模式（Parent-Child）**之外，我们新增了 Q&A 处理器插件，可支持问答结构的分块方式。 这拓展了更多应用场景，并在检索精度与上下文完整性之间取得平衡。

🖼️ 图片提取与检索

在这里插入图片描述

可以从多种格式的文档中提取图片，将其以 URL 形式 存储到知识库中，并支持文本与图像混合输出，从而提升 LLM（大语言模型）的回答质量。

🧪 测试运行与调试支持

在发布一个管道之前，你可以：

▶️ 独立执行单个步骤或节点 🔍 详细查看中间变量 👀 在变量检查器中以 Markdown 格式预览字符串变量

这让你可以在管道的每个阶段进行安全的迭代与调试。

🔄 一键迁移旧版知识库

可通过一次操作，无缝将现有的知识库转换为知识管道架构，确保平滑过渡，并兼容历史数据。

🌟 为什么重要

知识管道让知识管理过程变得更加透明，可调试，并易于扩展。 它并不是终点，而是未来功能增强的基础，例如：

• • 多模态检索
• • 人机协作（Human-in-the-loop）
• • 企业级数据治理 我们期待看到你如何应用它，并欢迎你反馈体验。

⚙️ 基于队列的图引擎（Queue-based Graph Engine）

❓ 我们为什么需要它？

过去，在设计具有并行分支的工作流时，经常会遇到以下问题：

• • 🌀 难以管理分支状态并重现错误
• • ❌ 调试信息不足
• • 🧱 执行逻辑过于僵化，缺乏灵活性

这些问题降低了复杂工作流的可用性。 为了解决这些痛点，我们围绕队列调度重新设计了执行引擎，从而提升了并行任务的管理能力。

🛠️ 核心能力

📋 队列调度模型（Queue Scheduling Model）

所有任务会进入一个统一的队列，由调度器管理任务的依赖关系与执行顺序。 这种方式减少了并行执行的错误，并让工作流拓扑更加直观。

🎯 灵活的执行起点

执行可以从任何节点开始，支持部分运行、恢复执行或子图调用。

🌊 流式处理组件（Stream Processing Component）

新增 ResponseCoordinator，用于处理来自多个节点的流式输出，例如：

• • LLM 按 token 生成的实时结果
• • 长时间运行任务的分阶段结果

🕹️ 命令机制（Command Mechanism）

通过 CommandProcessor，工作流可以在执行过程中暂停、恢复或终止，支持外部控制。

🧩 GraphEngineLayer

新增的插件层允许在无需修改核心代码的情况下扩展引擎功能：

• • 可监控执行状态
• • 发送命令
• • 支持自定义监控

快速开始（Quickstart）

先决条件

• • Dify 版本：1.9.0 或更高

如何启用

• • 默认启用，无需额外配置
• • 调试模式：设置 DEBUG=true 以启用 DebugLoggingLayer

执行限制：

WORKFLOW_MAX_EXECUTION_STEPS=500
WORKFLOW_MAX_EXECUTION_TIME=1200
WORKFLOW_CALL_MAX_DEPTH=10

工作线程配置（可选）：

WORKFLOW_MIN_WORKERS=1
WORKFLOW_MAX_WORKERS=10
WORKFLOW_SCALE_UP_THRESHOLD=3
WORKFLOW_SCALE_DOWN_IDLE_TIME=30

适用于所有工作流。

更可控的并行分支

执行流程：

开始 ─→ 统一任务队列 ─→ WorkerPool 调度
                          ├─→ 分支1执行
                          └─→ 分支2执行
                                  ↓
                              聚合器
                                  ↓
                                  结束

改进点：

1. 1. 所有任务进入单一队列，由 Dispatcher 管理。
2. 2. WorkerPool 会根据负载自动扩缩容。
3. 3. ResponseCoordinator 管理流式输出，保证顺序正确。

示例：命令机制

from core.workflow.graph_engine.manager import GraphEngineManager

# 发送停止命令
GraphEngineManager.send_stop_command(
    task_id="workflow_task_123",
    reason="紧急停止：资源限制已超出"
)

提示：暂停/恢复功能将在未来版本中支持。

示例：GraphEngineLayer

GraphEngineLayer Example

FAQ

此版本是否专注于性能？ 不是。本次重点在于稳定性、清晰性以及并行分支的正确性，性能提升只是次要收益。

可订阅的事件类型有哪些？

图级事件

• • GraphRunStartedEvent
• • GraphRunSucceededEvent
• • GraphRunFailedEvent
• • GraphRunAbortedEvent

节点级事件

• • NodeRunStartedEvent
• • NodeRunSucceededEvent
• • NodeRunFailedEvent
• • NodeRunRetryEvent

容器节点事件

• • IterationRunStartedEvent
• • IterationRunNextEvent
• • IterationRunSucceededEvent
• • LoopRunStartedEvent
• • LoopRunNextEvent
• • LoopRunSucceededEvent

流式输出事件

• • NodeRunStreamChunkEvent

如何调试工作流执行？

• • 启用 DEBUG=true 查看详细日志
• • 使用 DebugLoggingLayer 记录事件
• • 通过 GraphEngineLayer 添加自定义监控

未来规划（Future Plans）

本次更新只是起点，后续改进包括：

• • 调试工具：可视化界面实时查看执行状态与变量
• • 智能调度：利用历史数据优化调度策略
• • 更完整的命令支持：增加暂停、恢复、断点调试
• • 人机协作（Human in the Loop）：在执行过程中支持人工干预
• • 子图功能：增强模块化与复用性
• • 多模态嵌入：支持除文本以外更丰富的内容类型

我们期待收到你的反馈与使用体验，以进一步优化该引擎的实用性。

升级指南（Upgrade Guide）

重要提示

升级后，你必须运行以下迁移命令，以转换现有的数据源凭证。 此步骤是必需的，以确保与新版本兼容：

uv run flask transform-datasource-credentials

Docker Compose 部署

1. 1. 备份你自定义的 docker-compose YAML 文件（可选）

cd docker
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.$(date +%s).bak

1. 2. 获取主分支的最新代码

git checkout 1.9.0
git pull origin 1.9.0

1. 3. 停止服务（需在 docker 目录执行）

docker compose down

1. 4. 备份数据

tar -cvf volumes-$(date +%s).tgz volumes

1. 5. 升级服务

docker compose up -d

1. 6. 容器启动后迁移数据

docker exec -it docker-api-1 uv run flask transform-datasource-credentials

源码部署（Source Code Deployments）

1. 1. 停止 API Server、Worker 和 Web 前端服务。
2. 2. 获取发布分支的最新代码：

git checkout 1.9.0

1. 3. 更新 Python 依赖：

cd api
uv sync

1. 4. 运行迁移脚本：

uv run flask db upgrade
uv run flask transform-datasource-credentials

重要提示（针对 Beta 版本用户）

如果你当前使用的是 v2.0.0-beta.1 或 v2.0.0-beta.2，必须运行以下迁移脚本进行升级。

⚠️ 警告：这是一个破坏性操作，将造成数据丢失。

该迁移脚本会永久删除以下数据：

• • 所有现有的知识管道（Knowledge Pipelines）
• • 所有相关的数据集凭证（Dataset Credentials）

请务必在执行前备份所有必要信息。

迁移命令：

uv run flask db downgrade cf7c38a32b2d
uv run flask db upgrade
uv run flask transform-datasource-credentials

最后

重新启动 API Server、Worker 和 Web 前端服务。

📦 更新内容（What's Changed）

• • 修复：改进 MyScale 向量搜索操作的错误日志记录
• • 修复：遵循 JSONSchema 规范：使用 number 代替 float
• • 杂务：将 pnpm 版本更新至 10.15.1
• • 杂务：符合 RFC 6750，并改进 Bearer Token 拆分逻辑
• • 修复：数据库内部服务器错误
• • 杂务：增强 basedpyright-check 脚本以支持路径参数
• • 重构/优化：提升类型安全性并解决类型检查问题
• • 修复：统一下拉菜单中的图标样式
• • 杂务：改进生成会话名称的追踪信息
• • 杂务：移除 Graph 类中的无用代码
• • 新增：工作流转换器的基于测试容器的测试
• • 修复：在暗色模式下统一配置变量类型选择器的文本颜色
• • 修复：旧的自定义模型未显示凭证名称
• • 修复：TypeSelector 组件样式
• • 修复：PNG/JPEG 导出问题
• • 小修：修正 get_app_model 的 delete() 方法模式
• • 修复：推荐应用从数据库读取逻辑
• • 杂务：升级 weaviate-client 至最新版 v3
• • 修复：当插件调用回调时，EndUser 没有关联到 Session
• • 功能（工作流）：支持将节点粘贴到嵌套块中
• • 功能：为 i18next 增加 TypeScript 类型安全及自动维护
• • 修复：更新账户资料
• • 修复：重置密码功能
• • 杂务：移除无用的 mypy 脚本
• • 重构/优化：改进类型检查配置
• • 修复：确保使用 Weave 记录时执行步骤顺序正确
• • 示例：正则表达式执行
• • 修复：Firecrawl 请求负载中移除无效的键
• • 修复：分块详情弹窗的回答不换行
• • 改动：转为 RefObject 使用
• • 杂务：清理部分 # type: ignore 注释
• • 重构：改进插件版本校验以支持完整语义化版本
• • 示例：类型按钮示例
• • 示例：只读示例
• • 修复：子分块 API 因 UUID 类型比较导致 404
• • 修复：循环节点在满足条件时未退出
• • 示例：懒加载示例
• • 示例：移除 useEffect 使用示例
• • 新增：为 Python SDK 的 ChatClient 类添加类型注释
• • 功能：为 LLMNode 增加推理格式处理以支持标签处理
• • 功能：测试容器添加文档索引
• • 新增：更多数据类
• • 移除：不带类型的 list、dict、Sequence、None、Any
• • 功能（Web）：添加渐进式 Web 应用（PWA）支持
• • 修复：在安装表单中将文本颜色标准化为 text-secondary
• • 杂务：翻译 i18n 文件并更新类型定义
• • 修复：解决 configs 模块中的类型错误
• • 功能：测试容器支持批量清理文档
• • 示例：no-unstable-context-value 示例
• • 修复：将失败的索引标记为已创建
• • 杂务：在版本控制中忽略 PWA 生成文件
• • 修复：移除工作流文件预览文档
• • 修复：迭代节点使用正确的变量段类型
• • 修复：在 useBatchUpdateDocMetadata 中修正 queryKey 并添加测试用例
• • 修复：确保 UI 中 DSL 导出的行为一致
• • 重构/优化：改进 models 模块的类型注释
• • 示例：保持添加与移除一致
• • 重构：升级 React 19 的 ref 作为 props
• • 示例：增加更多断言
• • 修复：curr_message_tokens 未关联值的问题
• • 杂务：翻译 i18n 文件并更新类型定义
• • 修复：参数提取器在聊天模型中为提示模式使用正确的 Prompt
• • 新增：更多类型定义
• • 杂务：移除异常的账户登录
• • 功能：添加基于测试容器的清理数据集任务测试
• • 功能：添加 MCP 服务器请求头支持
• • 小修：修复 PrecessRule 字符拼写错误
• • 杂务：翻译 i18n 文件并更新类型定义
• • 修复：当没有追踪提供者时，确保性能追踪按钮可见
• • 功能：重构邮件注册逻辑
• • 功能：测试容器批量创建分段索引
• • 修复：错误的 URL 参数解析导致 user_id 获取失败
• • 新功能：在 DSL 导出时可选择是否加密数据集 ID
• • 回退：“feat: email register refactor” 功能
• • 重构：更新 pyrightconfig.json，使用 ignore 字段以优化类型检查配置
• • 修复/禁用：禁止使用常量二元表达式
• • 修复：验证码输入框使用正确的 maxLength 属性
• • 修复：LLM 节点设置面板中 X 轴滚动条问题
• • 修复：tenant_id 在插件反向调用封装中检索终端用户时不够明确
• • 小修：修复部分翻译不匹配问题
• • 支持：输出节点中的锚点滚动
• • 示例：添加 UUID 示例
• • 新功能：为 Notion 文档清理任务添加基于测试容器的测试
• • 修复（容器测试）：批量创建分段位置排序问题
• • 新功能：凭证策略（Credential Policy）
• • 修复：在负载均衡中不允许使用凭证
• • 修复（MCP）：current_user 在 MCP 请求中未被正确设置
• • 修复：Flask 响应格式问题：200 -> {}, 200
• • 新功能：添加自定义 JSON Schema 验证
• • 修复：在 service_api 中创建空知识库接口时的错误问题
• • 新功能：在补充节点信息时改变历史记录
• • 修复：设置头像后未更新
• • 回退：“example of remove useEffect” 示例
• • 添加：为所有封装添加类型定义
• • 修复：在 Explore 模式下打开的判断逻辑
• • 修复：在自动修复工作流中使用 --fix 而不是 --fix-only
• • 添加：库测试
• • 重构：更新 pyrightconfig 以扫描所有 API 文件
• • 修复（MCP）：正确处理同时包含数字和字符串的数组
• • 杂项：感谢 bump-pydantic
• • 修复：basedpyright 类型错误
• • 修复：优化停止思考计时器的条件
• • 添加：字符串枚举规则
• • 修复：为账户创建添加密码验证
• • 新功能：为创建分段到索引任务添加测试容器
• • 修复：inner_api 中 get_user_tenant 逻辑
• • 测试：改进测试
• • 重构：将控制台基础 API 模块部分迁移到 Flask-RESTX
• • 更新：批量更新 SQL
• • 修复：移除工作流组件字段的粘性定位
• • 修复：数据集页面 500 错误
• • 新功能：企业 CD
• • 杂项：支持 Zendesk 小组件
• • 安全（API）：修复模型配置与聊天消息 API 中的权限提升漏洞
• • 新功能：为处理数据集向量索引任务添加测试容器测试
• • 修复：应用名称溢出问题
• • 修复：日志时间显示错误
• • 测试：移除打印代码
• • 修复：get_conversational_variable 中 has_more 分页逻辑
• • 新功能：为删除索引段任务添加测试容器测试
• • 修复：删除上传文件的 GET 接口
• • 添加：自动修复 pnpm
• • 杂项（依赖）：在 /web 中将 mermaid 从 11.4.1 升级到 11.10.0
• • 移除 WorkflowByIdApi.patch 中冗余的 parse_args 调用
• • 测试：在 mock 中使用 autospec=True
• • 修复：单步系统文件错误
• • 修复（日期选择器）：处理字符串日期以避免崩溃
• • 修复/禁用：禁止使用不安全的可选链操作
• • 修复：在创建应用时支持传递默认应用模式
• • 强制更新搜索方法为 keyword_search
• • 新功能：邮箱注册重构
• • 修复：前端登录安全问题
• • 重构：集中管理默认终端用户 Session ID 常量
• • 杂项：翻译 i18n 文件并更新类型定义
• • 修复：过滤掉临时边缘数据以同步工作流草稿
• • 重构：更新控制台端点的 API 路由和文档
• • 修复：解决分段（segment）删除的竞争条件
• • 功能：为 VarType 添加整数类型
• • 修复：浏览器页面缩小时关闭按钮无法点击的问题
• • 修复：当 startNode 有 defaultValue 时无法修改值的问题
• • 杂务：对部分字符串枚举使用 StrEnum 和 auto()
• • 功能（压力测试）：使用 Locust 添加综合压力测试套件
• • 功能：为索引任务添加“禁用分段”的测试容器
• • 修复：改进 “GotoAnything” 命令面板的多项用户体验
• • [测试]：加快 Hypothesis 策略以避免 too_slow 错误
• • 功能：为 “GotoAnything” 命令菜单添加循环滚动
• • 修复：允许变量检查器中出现空值
• • 功能：为 “索引任务的禁用分段” 添加基于测试容器的测试
• • 功能：增强 Makefile，添加代码质量命令及默认帮助
• • 示例文件：示例（适用于所有）
• • 杂务：翻译 i18n 文件并更新类型定义
• • Bug 修复：Faker 随机生成的邮箱实际对应测试数据库中的现有账号，导致测试失败
• • 改进：使用 typing.Literal 完善类型提示并增加类型标注
• • 杂务：升级 pnpm 至 v10.16.0
• • 优化：_merge_splits 函数改为使用 enumerate 代替手动索引跟踪
• • [杂务/重构]：使用 __all__ 指定导出成员
• • 功能：用户消息支持生成提示词
• • 重构：更新应用（app）和数据集（datasets）端点的 API 路由与文档
• • 依赖更新：Dependabot 相关改动
• • 依赖更新：将 /api 中的 transformers 从 4.53.3 升级到 4.56.1
• • 依赖更新：将 /api 中的 clickzetta-connector-python 从 0.8.102 升级到 0.8.104
• • 依赖更新（开发）：将 /web 中的 sass 从 1.89.2 升级到 1.92.1
• • 依赖更新：将 /web 中的 scheduler 从 0.23.2 升级到 0.26.0
• • 依赖更新（开发）：将 /web 中的 @next/bundle-analyzer 从 15.5.0 升级到 15.5.3
• • 依赖更新：将 /web 中的 @lexical/text 从 0.30.0 升级到 0.35.0
• • 杂务：添加 ast-grep 规则以将 Optional[T] 转换为 T | None
• • 修复：解决 devalue 原型链污染漏洞
• • 发布：e-1.8.1 版本
• • 修复（MCP）：阻止被掩码的请求头覆盖真实值
• • 修复（Web）：custom-tool 的 output_schema.properties 缺失 type 属性
• • 更正：修复拼写错误
• • 杂务：翻译 i18n 文件并更新类型定义
• • 修复（测试）：解决 disable_segments_from_index_task 测试中的顺序依赖问题
• • Bug 修复：修改循环变量时循环终止条件错误的问题
• • 功能：为“文档索引任务”添加测试容器
• • 聊天 UI：移除暗色模式下聊天气泡的透明度
• • 代码检查：ruff 检查预览
• • 增强：LLM 模型配置校验增加激活状态检查
• • 重构：移除文档文件中的 Claude 特有引用
• • 修复：Lindorm VDB 优化
• • 修复：纠正 PR #25628 引入的错误 API 端点路由

总结

Dify 1.9.0 的两个核心升级 Knowledge Pipeline 与 Queue-based Graph Engine，分别从知识处理和工作流执行两大维度提升了系统的可扩展性、可调试性与稳定性。对于需要构建精确、高效、可维护的 AI 应用的团队来说，这无疑是一次重要的架构进化。

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