009-Wsl-Ubuntu部署Dify-【AI超车B计划】_langchain和dify有什么区别

一、目标

• 了解什么是dify，为什么要用dify；

• 下载dify源码，通过docker部署并运行；

• 开发一个本地AI智能助手；

二、路径

1. 学习笔记中关于Ollama的简介，了解什么是Ollama，为什么使用Ollama；

2. 通过git下载dify源码；

3. 通过docker-compose命令部署 dify；

4. 通过ollama部署的大模型服务，创建一个AI智能助手；

三、笔记

1、什么是dify？为什么用dify？

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台，它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。

Dify功能亮点和优势：

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。

• LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。

• 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

2、dify和langchain的区别是什么？

LangChain 是基于python和nodejs的人工智能开发类库（Library），可以理解为包含锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套毛坯房，并且经过了精良的工程设计和软件测试。

3、下载dify源码

Dify官方网站：dify.ai/zh

Dify GitHub repo：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

cd 进 dify目录，ls 列出所有文件：

再cd进docker文件夹，ls列出所有文件：

4、通过docker本地部署Dify

sudo docker compose up -d

部署过程：

5、安装Dify

访问地址或复制粘贴进浏览器： http://localhost/install

设置邮箱（邮箱不需要验证，所以可以随便写个邮箱）、用户名和密码，注意，一定要记着你写的邮箱和密码，否则后需再进就困难了，然后点击【设置】：

6、登录Dify

默认会带出来邮箱和密码，点击【登录】：

登录成功：

7、配置dify大模型服务

①点击右上角的个人中心，进入下拉菜单中的【设置】：

选择模型供应商—ollama，点击【添加模型】：

添加Ollama模型，详情：

②查看当前ollama模型列表

ollama list

③配置ollama模型参数

        a.将Name一栏的qwen:7b-chat，复制粘贴进上图弹框中的【模型名称】字段；

        b.基础URL字段，需要查看当前wsl的ip地址，需要我们通过Ubuntu的 ifconfig 命令进行查看：

        c.安装net-tools

④再次运行 ifconfig，图中的eth0就是本虚拟机的地址，inet就是内网地址，我们复制一下

④验证本地接口是否已经能通

curl http://172.27.155.29:11434

如上图所示，说明验证不通！

如果Ollama作为systemd服务运行，应该使用systemctl设置环境变量：

1. 通过调用sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service编辑systemd服务。这将打开一个编辑器。

2. 对于每个环境变量，在[Service]部分下添加一行Environment：

   [Service]
   Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
   

3. 保存并退出。

4. 重载systemd并重启Ollama：

   systemctl daemon-reload
   systemctl restart ollama
   

⑤再次验证本地接口是否已经调通

上图显示，Ollama is running，说明已经调通！

⑥配置好本地模型Qwen-7b-chat

8、创建第一个智能助手

创建基础编排，聊天助手：

选择ollama，Qwen7b-chat大模型，点击发布：

简单对话测试：

9、局域网内其他设备访问

设置端口开放

重新打开一个PowerShell：

netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=22 connectaddress= 172.27.155.29 connectport=8501 listenaddress=0.0.0.0 protocol=tcp

listenport 后面跟本机端口（你提供给局域网内其它设备访问的应用端口，如dify的80端口），connectaddress 后面跟WSL2的ip地址，connectport 后面跟WSL2里服务使用的端口。

查看所有开放的端口

 netsh interface portproxy show all

删除开放的端口

netsh interface portproxy delete v4tov4 listenport=22 listenaddress=0.0.0.0