一个开源的 LLM 应用开发平台 - 实践
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表:
1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。
https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa
2. 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。完整的支持模型提供商列表可在此处找到。
3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。
4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
5. Agent 智能体: 您允许基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义程序。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置器具,如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
6. LLMOps通过: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您能够根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
7. 后端即服务: 所有 Dify 的机制都带有相应的 API,因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。
功能比较
| 功能 | Dify.AI | LangChain | Flowise | OpenAI Assistant API |
|---|---|---|---|---|
| 编程方法 | API + 应用程序导向 | Python 代码 | 应用程序导向 | API 导向 |
| 支持的 LLMs | 丰富多样 | 丰富多样 | 丰富多样 | 仅限 OpenAI |
| RAG引擎 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Agent | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| 工作流 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 可观测性 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| 企业机制(SSO/访问控制) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 本地部署 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
使用 Dify
云
我们提供Dify 云服务,任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能,并在沙盒计划中包含 200 次免费的 GPT-4 调用。自托管 Dify 社区版
使用这个入门指南快速在您的环境中运行 Dify。 采用我们的文档进行进一步的参考和更深入的说明。面向企业/组织的 Dify
我们提供额外的面向企业的功能。给我们发送电子邮件讨论企业需求。对于使用 AWS 的初创公司和中小型企业,请查看AWS Marketplace 上的 Dify 高级版,并使用一键部署到您自己的 AWS VPC。它是一个价格实惠的 AMI 产品,给予了使用自定义徽标和品牌创建应用程序的选项。
保持领先
在 GitHub 上给 Dify Star,并立即收到新版本的通知。
安装社区版
系统要求
在安装 Dify 之前,请确保您的机器满足以下最低系统要求:
- CPU >= 2 Core
- RAM >= 4 GiB
快速启动
启动 Dify 服务器的最简便方式是运行我们的docker-compose.yml文件。在运行安装命令之前,请确保您的机器上安装了Docker 和 Docker Compose:
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
运行后,可以在浏览器上访问http://localhost/install进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。
自定义配置
如果您需要自定义配置,请参考.env.example 文件中的注释,并更新 .env 文件中对应的值。此外,您可能需要根据您的具体部署环境和需求对 docker-compose.yaml 文件本身进行调整,例如更改镜像版本、端口映射或卷挂载。完成任何更改后,请重新运行 docker-compose up -d。您可以在此处找到可用环境变量的完整列表。
使用 Helm Chart 部署
使用 Helm Chart版本或者 YAML 记录,允许在 Kubernetes 上部署 Dify。
使用 Terraform 部署
使用 terraform一键将 Dify 部署到云平台
Azure Global
Google Cloud
使用 AWS CDK 部署
使用 CDK将 Dify 部署到 AWS

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