AI 赋能供应链Dify 平台实战工作坊

一、课程基本信息

二、课程目标

掌握 Dify 平台的核心功能与基础操作，能够独立完成应用的创建与配置；

掌握把供应链业务需求转化为 AI 可理解 Prompt 指令的方法，提升与 AI 协作的效率与准确性；

能够独立搭建一个简单的 AI 助手（Agent），服务于供应商查询、物料信息核对等场景；

能够独立搭建一个简单的自动化流程（Workflow），实现交期预警、异常处理等流程的自动化；

建立数据安全意识，掌握模拟数据使用规范，确保在使用 AI 工具过程中业务数据合规、可控。

三、2 天课程安排总览

四、逐模块详细内容

模块一：Dify 平台怎么用（第1天上午 · 3课时）

理论讲解 + 上机实操

Dify 是什么：低代码 AI 应用搭建平台的定位与核心价值，不需要写代码也能做出能用的 AI 工具；

平台核心概念梳理：应用类型（聊天助手/Agent/工作流）、模型配置、知识库、工具插件的关系；

界面操作实操：账号登录、创建第一个应用、模型选择与基础参数配置；

知识库功能入门：如何上传供应商名录、物料清单、操作 SOP 等企业资料，让 AI “读懂”企业内部信息；

上机实操：每人创建一个“供应链知识问答助手”雏形，完成基础配置。

模块二：怎么把业务需求写成 AI 能理解的指令（Prompt）（第1天下午 · 3课时）

理论讲解 + 场景化实操

为什么 Prompt 很重要：AI 理解业务的“语言桥梁”，指令模糊，结果就模糊；

Prompt 撰写核心方法论：讲清目标、给够背景、说明要求、约定输出格式，四要素缺一不容易出好结果；

供应链场景案例拆解：把“帮我看看最近受话器物料采购周期是不是变长了”这种口语化需求，改写成 AI 能精准执行的指令；把“给供应商发一封延期交货的问询邮件”写成带角色、语气、格式要求的完整 Prompt；

常见踩坑与优化技巧：指令太笼统、缺少限定条件、没说清楚想要什么格式的结果；

上机实操：针对供应商询价、库存预警、来料异常、交期跟踪等 3-5 个真实场景，动手撰写并测试 Prompt，现场对比优化前后的效果差异。

模块三：怎么搭一个简单的 AI 助手（Agent）（第2天上午 · 3课时）

理论讲解 + 上机实操

Agent 和普通问答助手的区别：Agent 能调用工具、能查资料、能处理多轮任务，不只是简单问答；

Dify 中 Agent 的核心组成：模型 + 工具 + 知识库 + 对话逻辑，怎么配合起来干活；

供应链场景案例：搭建“供应商信息查询助手”，对接供应商名录知识库，能回答交期、联系方式、历史合作情况等问题；或“物料齐套检查助手”，辅助核对生产所需物料是否到齐；

上机实操：每人搭建一个“供应商信息查询/物料查询助手”，完成配置、测试与效果优化。

模块四：怎么搭一个简单的自动化流程（Workflow）（第2天下午 · 2课时）

理论讲解 + 上机实操

Workflow 和 Agent 的区别：Workflow 面向固定流程的自动化编排，不是对话式交互，更适合“套路固定”的重复性工作；

Dify Workflow 核心节点介绍：条件判断、变量传递、工具调用等基础搭建模块；

供应链场景案例：搭建“采购订单交期预警流程”（订单临近交期还没到货就自动提醒相关人员）、“来料检验异常处理流程”（异常情况自动分类并推送给对应责任人）；

上机实操：每人搭建一个简单的“交期预警”或“异常处理”自动化流程，并完成测试运行。

模块五：数据安全和模拟数据的使用规范（第2天下午 · 1课时）

理论讲解 + 案例警示

企业数据接入 AI 工具的核心风险：供应商商业机密泄露、客户信息合规问题、内部敏感数据外流；

数据分级分类原则：明确哪些数据可以公开使用、哪些属于内部数据、哪些是敏感/机密数据，划清使用红线；

模拟数据（脱敏/虚拟数据）使用规范：练习和测试阶段如何用脱敏数据、虚拟数据替代真实供应商合同、客户信息等敏感资料；

企业内部使用规范提示：数据不出域、操作留痕、按企业内控制度审批使用等原则，具体以企业内部制度为准；

特别说明：本次培训所有上机实操环节均使用模拟数据，严禁上传真实供应商合同、客户信息、财务数据等敏感资料。

五、学员基础要求

无需编程基础，能正常使用电脑、浏览器即可；

建议提前准备好本部门 1-2 个具体业务场景需求（如供应商管理、库存预警、异常处理等），以便实操环节直接结合真实工作场景练习；

培训现场自带电脑，提前完成 Dify 账号注册（讲师会提前下发指引）；

所有实操练习请使用模拟/脱敏数据，不上传真实业务敏感信息。