OA0 - Dify — 下一代 LLM 应用开发平台

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Dify 云服务 · 自托管部署 · 文档 · Dify 版本概览

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面融合了智能体（Agent）工作流、RAG 管道、智能体能力、模型管理、可观测性功能等，让你可以快速从原型过渡到生产应用。

快速开始

在安装 Dify 之前，请确保你的机器满足以下最低系统要求：

CPU >= 2 核

内存 >= 4 GiB

启动 Dify 服务器最简单的方式是通过 Docker Compose。在运行以下命令前，请确保你的机器上已安装 Docker 和 Docker Compose：

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

运行后，你可以在浏览器中访问 http://localhost/install 打开 Dify 控制台，并开始初始化流程。

寻求帮助

如果在设置 Dify 时遇到问题，请参考我们的常见问题解答 (FAQ)。如果问题仍未解决，请联系社区和我们。

如果你想为 Dify 做贡献或进行额外开发，请参考我们的从源代码部署指南。

核心功能

1. 工作流：
在可视化画布上构建和测试强大的 AI 工作流，利用以下所有功能及更多。

2. 全面的模型支持：
无缝集成来自数十家推理提供商和自托管解决方案的数百个专有/开源 LLM，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何兼容 OpenAI API 的模型。支持的模型提供商完整列表可在此处查看。

providers-v5

3. Prompt IDE：
直观的界面，用于设计提示词、比较模型性能，并为基于聊天的应用添加文本转语音等附加功能。

4. RAG 管道：
广泛的 RAG 能力，涵盖从文档摄取到检索的所有环节，开箱即用地支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本。

5. 智能体能力：
你可以基于 LLM Function Calling 或 ReAct 定义智能体，并为智能体添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI 智能体提供了 50 多个内置工具，例如 Google 搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。

6. LLMOps：
监控和分析应用程序的日志和性能表现。你可以基于生产数据和标注持续改进提示词、数据集和模型。

7. 后端即服务：
Dify 的所有功能都提供相应的 API，因此你可以轻松地将 Dify 集成到你自己的业务逻辑中。

使用 Dify

云服务

我们为所有人托管了 Dify Cloud 服务，无需任何设置即可试用。它提供了自部署版本的所有功能，并在沙盒计划中包含了 200 次免费的 GPT-4 调用。
自托管 Dify 社区版

通过此入门指南在你的环境中快速运行 Dify。
使用我们的文档进行进一步参考和更深入的指导。
面向企业/组织的 Dify

我们提供额外的以企业为中心的功能。给我们发送邮件来讨论你的企业需求。

对于使用 AWS 的初创公司和小型企业，可以查看 AWS Marketplace 上的 Dify Premium，一键将其部署到你自己的 AWS VPC 中。这是一个经济实惠的 AMI 产品，可选择创建带有自定义徽标和品牌的应用。

保持领先

在 GitHub 上给 Dify 点 Star，即时获取新版本发布通知。

star-us

高级设置

自定义配置

如果需要自定义配置，请参考我们的 .env.example 文件中的注释，并在你的 .env 文件中更新相应的值。此外，你可能需要根据特定的部署环境和需求，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。进行任何更改后，请重新运行 docker-compose up -d。你可以在此处找到可用环境变量的完整列表此处。

自定义建议问题

你现在可以自定义“回答后建议问题”功能，以更好地适应你的用例。例如，生成更长、更技术性的问题：

# 在你的 .env 文件中
SUGGESTED_QUESTIONS_PROMPT='请帮我预测开发者最可能提出的五个技术性后续问题。重点关注实现细节、最佳实践和架构考量。将每个问题长度控制在 40-60 个字符之间。输出必须是 JSON 数组：["问题1","问题2","问题3","问题4","问题5"]'
SUGGESTED_QUESTIONS_MAX_TOKENS=512
SUGGESTED_QUESTIONS_TEMPERATURE=0.3

详细示例和使用说明请参阅建议问题配置指南。