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AI 賦能供應鏈Dify 平臺實戰工作坊

一、課程基本信息

二、課程目標

掌握 Dify 平臺的核心功能與基礎操作，能夠獨立完成應用的創建與配置；

掌握把供應鏈業務需求轉化為 AI 可理解 Prompt 指令的方法，提升與 AI 協作的效率與準確性；

能夠獨立搭建一個簡單的 AI 助手（Agent），服務于供應商查詢、物料信息核對等場景；

能夠獨立搭建一個簡單的自動化流程（Workflow），實現交期預警、異常處理等流程的自動化；

建立數據安全意識，掌握模擬數據使用規范，確保在使用 AI 工具過程中業務數據合規、可控。

三、2 天課程安排總覽

四、逐模塊詳細內容

模塊一：Dify 平臺怎么用（第1天上午 · 3課時）

理論講解 + 上機實操

Dify 是什么：低代碼 AI 應用搭建平臺的定位與核心價值，不需要寫代碼也能做出能用的 AI 工具；

平臺核心概念梳理：應用類型（聊天助手/Agent/工作流）、模型配置、知識庫、工具插件的關系；

界面操作實操：賬號登錄、創建第一個應用、模型選擇與基礎參數配置；

知識庫功能入門：如何上傳供應商名錄、物料清單、操作 SOP 等企業資料，讓 AI “讀懂”企業內部信息；

上機實操：每人創建一個“供應鏈知識問答助手”雛形，完成基礎配置。

模塊二：怎么把業務需求寫成 AI 能理解的指令（Prompt）（第1天下午 · 3課時）

理論講解 + 場景化實操

為什么 Prompt 很重要：AI 理解業務的“語言橋梁”，指令模糊，結果就模糊；

Prompt 撰寫核心方法論：講清目標、給夠背景、說明要求、約定輸出格式，四要素缺一不容易出好結果；

供應鏈場景案例拆解：把“幫我看看最近受話器物料采購周期是不是變長了”這種口語化需求，改寫成 AI 能精準執行的指令；把“給供應商發一封延期交貨的問詢郵件”寫成帶角色、語氣、格式要求的完整 Prompt；

常見踩坑與優化技巧：指令太籠統、缺少限定條件、沒說清楚想要什么格式的結果；

上機實操：針對供應商詢價、庫存預警、來料異常、交期跟蹤等 3-5 個真實場景，動手撰寫并測試 Prompt，現場對比優化前后的效果差異。

模塊三：怎么搭一個簡單的 AI 助手（Agent）（第2天上午 · 3課時）

理論講解 + 上機實操

Agent 和普通問答助手的區別：Agent 能調用工具、能查資料、能處理多輪任務，不只是簡單問答；

Dify 中 Agent 的核心組成：模型 + 工具 + 知識庫 + 對話邏輯，怎么配合起來干活；

供應鏈場景案例：搭建“供應商信息查詢助手”，對接供應商名錄知識庫，能回答交期、聯系方式、歷史合作情況等問題；或“物料齊套檢查助手”，輔助核對生產所需物料是否到齊；

上機實操：每人搭建一個“供應商信息查詢/物料查詢助手”，完成配置、測試與效果優化。

模塊四：怎么搭一個簡單的自動化流程（Workflow）（第2天下午 · 2課時）

理論講解 + 上機實操

Workflow 和 Agent 的區別：Workflow 面向固定流程的自動化編排，不是對話式交互，更適合“套路固定”的重復性工作；

Dify Workflow 核心節點介紹：條件判斷、變量傳遞、工具調用等基礎搭建模塊；

供應鏈場景案例：搭建“采購訂單交期預警流程”（訂單臨近交期還沒到貨就自動提醒相關人員）、“來料檢驗異常處理流程”（異常情況自動分類并推送給對應責任人）；

上機實操：每人搭建一個簡單的“交期預警”或“異常處理”自動化流程，并完成測試運行。

模塊五：數據安全和模擬數據的使用規范（第2天下午 · 1課時）

理論講解 + 案例警示

企業數據接入 AI 工具的核心風險：供應商商業機密泄露、客戶信息合規問題、內部敏感數據外流；

數據分級分類原則：明確哪些數據可以公開使用、哪些屬于內部數據、哪些是敏感/機密數據，劃清使用紅線；

模擬數據（脫敏/虛擬數據）使用規范：練習和測試階段如何用脫敏數據、虛擬數據替代真實供應商合同、客戶信息等敏感資料；

企業內部使用規范提示：數據不出域、操作留痕、按企業內控制度審批使用等原則，具體以企業內部制度為準；

特別說明：本次培訓所有上機實操環節均使用模擬數據，嚴禁上傳真實供應商合同、客戶信息、財務數據等敏感資料。

五、學員基礎要求

無需編程基礎，能正常使用電腦、瀏覽器即可；

建議提前準備好本部門 1-2 個具體業務場景需求（如供應商管理、庫存預警、異常處理等），以便實操環節直接結合真實工作場景練習；

培訓現場自帶電腦，提前完成 Dify 賬號注冊（講師會提前下發指引）；

所有實操練習請使用模擬/脫敏數據，不上傳真實業務敏感信息。