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doc: update readme (#1536)
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149e959d09
commit
8306b4373b
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@ -8,9 +8,9 @@
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#### [Website](https://dify.ai) • [Docs](https://docs.dify.ai) • [Deployment Docs](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted) • [FAQ](https://docs.dify.ai/getting-started/faq) • [Twitter](https://twitter.com/dify_ai) • [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7)
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**Dify** is an LLM application development platform that has already seen over 100,000 applications built on Dify.AI. It integrates the concepts of Backend as a Service and LLMOps, covering the core tech stack required for building generative AI-native applications, including a built-in RAG engine. With Dify, **you can self-deploy capabilities similar to Assistants API and GPTs based on any LLMs.**
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**Dify** is an LLM application development platform that has already seen over **100,000** applications built on Dify.AI. It integrates the concepts of Backend as a Service and LLMOps, covering the core tech stack required for building generative AI-native applications, including a built-in RAG engine. With Dify, **you can self-deploy capabilities similar to Assistants API and GPTs based on any LLMs.**
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https://github.com/langgenius/dify/assets/100913391/f6e658d5-31b3-4c16-a0af-9e191da4d0f6
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![](./images/demo.png)
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## Use Cloud Services
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@ -31,6 +31,8 @@ Dify features model neutrality and is a complete, engineered tech stack compared
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## Features
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![](./images/models.png)
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**1. LLM Support**: Integration with OpenAI's GPT family of models, or the open-source Llama2 family models. In fact, Dify supports mainstream commercial models and open-source models (locally deployed or based on MaaS).
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**2. Prompt IDE**: Visual orchestration of applications and services based on LLMs with your team.
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48
README_CN.md
48
README_CN.md
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@ -1,4 +1,5 @@
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![](./images/describe-cn.jpg)
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![](./images/describe-en.png)
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<p align="center">
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<a href="./README.md">English</a> |
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<a href="./README_CN.md">简体中文</a> |
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@ -9,40 +10,37 @@
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#### [官方网站](https://dify.ai) • [使用文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans) · [部署文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/install-self-hosted) · [FAQ](https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/faq) • [Twitter](https://twitter.com/dify_ai) • [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7)
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**Dify** 是一个易用的 LLMOps 平台,基于不同的大型语言模型能力,让更多人可以简易地创建可持续运营的原生 AI 应用。Dify 提供多种类型应用的可视化编排,应用可开箱即用,也能以“后端即服务”的 API 提供服务。
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Dify 是一个 LLM 应用开发平台,已经有超过 10 万个应用基于 Dify.AI 构建。它融合了 Backend as Service 和 LLMOps 的理念,涵盖了构建生成式 AI 原生应用所需的核心技术栈,包括一个内置 RAG 引擎。使用 Dify,你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力。
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通过 Dify 创建的应用包含了:
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- 开箱即用的的 Web 站点,支持表单模式和聊天对话模式
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- 一套 API 即可包含插件、上下文增强等能力,替你省下了后端代码的编写工作
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- 可视化的对应用进行数据分析,查阅日志或进行标注
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https://github.com/langgenius/dify/assets/100913391/f6e658d5-31b3-4c16-a0af-9e191da4d0f6
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![](./images/demo.png)
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## 为什么选择Dify
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Dify具有模型中立性,并且是一个完整的、经过工程化的技术栈,与像LangChain这样的硬编码开发库相比。不同于OpenAI的助手API,Dify允许完全本地部署服务。
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Dify 具有模型中立性,相较 LangChain 等硬编码开发库 Dify 是一个完整的、工程化的技术栈,而相较于 OpenAI 的 Assistants API 你可以完全将服务部署在本地。
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| 功能 | Dify.AI | Assistants API | LangChain |
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| 编程方式 | 面向 API | 面向 API | 面向 Python 代码 |
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| 生态策略 | 开源 | 封闭且商用 | 开源 |
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| RAG 引擎 | 支持 | 支持 | 不支持 |
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| Prompt IDE | 包含 | 包含 | 没有 |
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| 支持的 LLMs | 丰富 | 仅 GPT | 丰富 |
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| 本地部署 | 支持 | 不支持 | 不适用 |
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| Feature | Dify.AI | Assistants API | LangChain |
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| **Programming Approach** | API-oriented | API-oriented | Python Code-oriented |
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| **Ecosystem Strategy** | Open Source | Closed and Commercial | Open Source |
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| **RAG Engine** | Supported | Supported | Not Supported |
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| **Prompt IDE** | Included | Included | None |
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| **Supported LLMs** | Rich Variety | Only GPT | Rich Variety |
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| **Local Deployment** | Supported | Not Supported | Not Applicable |
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## 特点
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**1. LLM支持**:与OpenAI的GPT系列模型或开源的Llama2系列模型集成。事实上,Dify支持主流的商业模型和开源模型(本地部署或基于MaaS)。
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![](./images/models.png)
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**2. Prompt IDE**:基于LLM的应用和服务的可视化编排,与您的团队一起。
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**1. LLM支持**:与 OpenAI 的 GPT 系列模型集成,或者与开源的 Llama2 系列模型集成。事实上,Dify支持主流的商业模型和开源模型(本地部署或基于 MaaS)。
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**3. RAG引擎**:包括基于全文索引或向量数据库嵌入的各种RAG能力,允许直接上传PDF、TXT和其他文本格式。
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**2. Prompt IDE**:和团队一起在 Dify 协作,通过可视化的 Prompt 和应用编排工具开发 AI 应用。 支持无缝切换多种大型语言模型。
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**4. 代理**:基于函数调用的代理框架,允许用户配置所见即所得。Dify包括基本的插件功能,如Google搜索。
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**3. RAG引擎**:包括各种基于全文索引或向量数据库嵌入的 RAG 能力,允许直接上传 PDF、TXT 等各种文本格式。
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**5. 持续运营**:监控和分析应用日志和性能,使用生产数据不断改进提示、数据集或模型。
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**4. Agent**:基于函数调用的 Agent框架,允许用户自定义配置,所见即所得。Dify 提供了基本的插件能力,如谷歌搜索。
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**5. 持续运营**:监控和分析应用日志和性能,使用生产数据持续改进 Prompt、数据集或模型。
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## 安装社区版
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### 系统要求
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@ -81,12 +79,12 @@ docker compose up -d
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我们欢迎您为 Dify 做出贡献,以帮助改善 Dify。包括:提交代码、问题、新想法,或分享您基于 Dify 创建的有趣且有用的 AI 应用程序。同时,我们也欢迎您在不同的活动、会议和社交媒体上分享 Dify。
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- [GitHub 问题](https://github.com/langgenius/dify/issues)。👉:使用 Dify.AI 时遇到的错误和问题,请参阅[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。
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- [GitHub Issues](https://github.com/langgenius/dify/issues)。👉:使用 Dify.AI 时遇到的错误和问题,请参阅[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。
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- [电子邮件支持](mailto:hello@dify.ai?subject=[GitHub]Questions%20About%20Dify)。👉:关于使用 Dify.AI 的问题。
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- [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7)。👉:分享您的应用程序并与社区交流。
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- [Twitter](https://twitter.com/dify_ai)。👉:分享您的应用程序并与社区交流。
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- [商业许可](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry)。👉:有关商业用途许可 Dify.AI 的商业咨询。
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## 安全
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## 安全问题
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为了保护您的隐私,请避免在 GitHub 上发布安全问题。发送问题至 security@dify.ai,我们将为您做更细致的解答。
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images/demo.png
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After Width: | Height: | Size: 790 KiB |
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Before Width: | Height: | Size: 1.2 MiB |
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Before Width: | Height: | Size: 1.2 MiB After Width: | Height: | Size: 1.3 MiB |
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