Dify1.6.0升级1.9.1步骤及踩坑记

从Docker到源码部署，一文掌握Dify 1.6.0升级1.9.1全流程，避开关键陷阱。

核心内容：

• 详细升级步骤：Docker Compose与源码部署两种方式
• 必须执行的数据迁移与破坏性操作警告
• 知识库检索报错解决方案与底层原因分析

升级步骤

重要提示

升级后，您必须运行以下迁移来转换现有数据源凭据。此步骤是确保与新版本兼容性所必需的：uv run flask transform-datasource-credentials

一、Docker Compose部署

1. 备份自定义的docker-compose YAML文件（可选）

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

1. 从main分支获取最新代码

git checkout 1.9.1
git pull origin 1.9.1

1. 停止服务（请在docker目录中执行）

docker compose down

如图：

1. 备份数据

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

1. 升级服务

docker compose up -d

如图：

1. 容器启动后迁移数据

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

二、源代码部署

1. 停止API服务器、Worker和Web前端服务器。
2. 从发布分支获取最新代码：

   git checkout 1.9.1
   

3. 更新Python依赖：

   cd api
   uv sync
   

4. 运行迁移脚本：

   uv run flask db upgrade
   

   uv run flask transform-datasource-credentials
   

重要提示：如果您当前使用的是 v2.0.0 - beta.1 或 v2.0.0 - beta.2 版本，您必须运行以下迁移脚本来升级。

[警告] 这是一个破坏性操作，将导致数据丢失。

此迁移脚本将永久删除以下数据：所有现有知识管道、所有相关数据集凭据。请在继续之前确保您已备份所有必要信息。

1. 重新运行API服务器、Worker和Web前端服务器。

升级问题

一、知识库检索使用【迭代器】输出给LLM 报错：Run failed: Invalid context structure: xxx

运行到LLM节点报错，升级后的迭代器输出格式有变化。

"Invalid Context structure"（无效上下文结构）错误之所以会发生，是因为LLM节点期望它的输入上下文要么是一个字符串，要么是一个对象数组，而且每个对象都必须包含一个带有字符串的content键。如果你的代码执行节点返回的对象数组没有content键，或者结构不同，LLM节点就会拒绝它并抛出这个错误。当上下文是一个数组时，Dify会把所有的content字段拼接成一个字符串，然后交给LLM模型处理。

要解决这个问题，请确保你的代码执行节点输出一个像这样的数组：

[
  {"content": "First message"},
  {"content": "Second message"}
]

如果你的对象还有其他字段，你需要对它们进行转换或序列化，让每个对象都包含一个content键，里面放着你希望LLM处理的文本。直接传递没有这种结构的原始对象数组肯定会触发错误。你可以在Dify的LLM节点实现中看到这个验证和错误处理逻辑。

从GitHub的关于Dify Issue中发现：

迭代节点中断性变更 ·问题 #26630 ·朗天才/DIFY

代码节点输出中的这种变化（从对象的平面数组到对象数组的数组）是在Dify 1.9.1中引入的，这是由于工作流引擎中的重构和新的并行模式支持。节点现在将每个并行作业的输出收集到有序列表中，因此如果每个作业返回一个数组/对象，则结果是嵌套数组。没有代码在并行执行后合并或展平这些数组；这现在是并行模式源中的默认行为。

没有关于此重大更改的官方文档或迁移说明警告。如果您的工作流需要平面数组，您可以手动平展下游代码节点中的输出作为解决方法。例如，在Python中：

# If output is an array of arrays of objects
flat = [item for sublist in output for item in sublist]

相关问题和PR以获取更多背景信息：

• 问题 #26225
• PR #25833
• PR #26036
• PR #26368

如果需要以前的行为，则需要更新工作流以展平输出，直到发布官方修补程序或选项。请密切关注未来的版本以获取任何更新。

在【迭代器】与【LLM节点】之间增加【代码执行处理】，把迭代器输出的数组嵌套数组的结果扁平化处理，处理好后统一合并给LLM节点。

脚本代码：

from typing import List

def main(output: List[List[str]]):
    flattened = [item for sublist in output for item in sublist]
    return {
        "result": " ".join(flattened)
    }