探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台_flowise dify

探索 Dify：开源 LLM 应用开发平台

介绍

在快速发展的 AI 和机器学习领域，开发人员不断寻求高效的工具，以无缝地从原型过渡到生产。Dify 正是在这样的背景下应运而生的。这是一个开源平台，专为大语言模型（LLM）应用开发设计。凭借其直观的界面、全面的功能和强大的后端支持，Dify 将彻底改变开发人员创建和部署 AI 应用程序的方式。

Dify 的核心功能

1. 工作流

Dify 提供了一个强大的可视化画布，用于构建和测试强大的 AI 工作流。通过这个功能，开发者可以直观地设计和优化他们的 AI 流程。

2. 全面的模型支持

Dify 与数百种专有和开源的 LLM 模型无缝集成，支持来自多家推理提供商和自托管解决方案的模型。无论是 GPT、Mistral、Llama3，还是任何兼容 OpenAI API 的模型，Dify 都能提供支持。

3. Prompt IDE

Dify 的 Prompt IDE 提供了一个直观的界面，用于编写提示、比较模型性能，以及向基于聊天的应用程序添加语音转换等附加功能。

4. RAG 管道

Dify 拥有广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄取到检索的一切，并支持从 PDF、PPT 等常见文档格式中提取文本。

5. 代理功能

用户可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify 提供了 50 多种内置工具，如 Google 搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。

6. LLMOps

Dify 提供了监控和分析应用日志和性能的工具。开发者可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。

7. 后端即服务

Dify 的所有功能都附带相应的 API，因此可以轻松将 Dify 集成到您自己的业务逻辑中。

功能对比

使用 Dify

云端

我们提供了 Dify 云服务，任何人都可以零配置尝试。它提供了自托管版本的所有功能，并包含 200 次免费的 GPT-4 调用。

自托管 Dify 社区版

通过本入门指南，您可以快速在自己的环境中运行 Dify。请参阅我们的文档以获取进一步的参考和更深入的说明。

Dify 企业版

我们提供了额外的面向企业的功能。如果您有企业需求，请与我们安排会议或发送电子邮件进行讨论。

AWS 上的 Dify 高级版

对于使用 AWS 的初创公司和小型企业，请查看 AWS Marketplace 上的 Dify Premium，并通过一键部署将其部署到您自己的 AWS VPC。这是一种经济实惠的 AMI 解决方案，可以创建带有自定义标志和品牌的应用程序。

保持领先

在 GitHub 上为 Dify 加星，立即获取新版本通知。

快速开始

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 核
• 内存 >= 4GB

启动 Dify 服务器最简单的方法是运行我们的 docker-compose.yml 文件。在运行安装命令之前，请确保您的机器上已安装 Docker 和 Docker Compose：

cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
1
2
3

运行后，您可以在浏览器中访问 Dify 仪表板，网址为 http://localhost/install，并开始初始化过程。

如果您想为 Dify 做出贡献或进行额外的开发，请参考我们的源代码部署指南。

后续步骤

如果需要自定义配置，请参考 .env.example 文件中的注释并更新 .env 文件中的相应值。此外，您可能需要根据具体的部署环境和要求调整 docker-compose.yaml 文件本身，例如更改镜像版本、端口映射或卷挂载。做出任何更改后，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。

如果您希望配置高可用性设置，社区贡献的 Helm Charts 和 YAML 文件可以帮助在 Kubernetes 上部署 Dify。

• 由 @LeoQuote 提供的 Helm Chart
• 由 @BorisPolonsky 提供的 Helm Chart
• 由 @Winson-030 提供的 YAML 文件

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Dify 是一个功能强大的开源平台，为 LLM 应用开发提供了全面的工具和支持。无论您是初学者还是经验丰富的开发人员，Dify 都能帮助您更高效地构建和部署 AI 应用程序。