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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。
使用云端服务
使用 Dify.AI Cloud 提供开源版本的所有功能,并包含 200 次 GPT 试用额度。
为什么选择 Dify
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。
| 功能 | Dify.AI | Assistants API | LangChain |
|---|---|---|---|
| 编程方式 | 面向 API | 面向 API | 面向 Python 代码 |
| 生态策略 | 开源 | 封闭且商用 | 开源 |
| RAG 引擎 | 支持 | 支持 | 不支持 |
| Prompt IDE | 包含 | 包含 | 没有 |
| 支持的 LLMs | 丰富 | 仅 GPT | 丰富 |
| 本地部署 | 支持 | 不支持 | 不适用 |
特点
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)。
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。
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。
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。
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。
在开始之前
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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 >= 4GB
快速启动
启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 docker-compose.yml 文件。在运行安装命令之前，请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose：
cd docker
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。
Helm Chart
非常感谢 @BorisPolonsky 为我们提供了一个 Helm Chart 版本，可以在 Kubernetes 上部署 Dify。 您可以前往 https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm 来获取部署信息。
配置
如果您需要自定义配置，请参考我们的 docker-compose.yml 文件中的注释，并手动设置环境配置。更改后，请再次运行 docker-compose up -d。您可以在我们的文档中查看所有环境变量的完整列表。
Star History
社区与支持
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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- 商业许可。👉：有关商业用途许可 Dify.AI 的商业咨询。
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安全问题
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。
License
本仓库遵循 Dify Open Source License 开源协议，该许可证本质上是 Apache 2.0，但有一些额外的限制。