[](https://dify.ai)
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Español
**Dify** es una plataforma de desarrollo de aplicaciones para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que ya ha visto la creación de más de **100,000** aplicaciones basadas en Dify.AI. Integra los conceptos de Backend como Servicio y LLMOps, cubriendo el conjunto de tecnologías esenciales requerido para construir aplicaciones nativas de inteligencia artificial generativa, incluyendo un motor RAG incorporado. Con Dify, **puedes auto-desplegar capacidades similares a las de Assistants API y GPTs basadas en cualquier LLM.**
## Utilizar Servicios en la Nube
Usar [Dify.AI Cloud](https://dify.ai) proporciona todas las capacidades de la versión de código abierto, e incluye un complemento de 200 créditos de prueba para GPT.
## Por qué Dify
Dify se caracteriza por su neutralidad de modelo y es un conjunto tecnológico completo e ingenierizado, en comparación con las bibliotecas de desarrollo codificadas como LangChain. A diferencia de la API de Assistants de OpenAI, Dify permite el despliegue local completo de los servicios.
| Característica | Dify.AI | API de Assistants | LangChain |
|----------------|---------|------------------|-----------|
| **Enfoque de Programación** | Orientado a API | Orientado a API | Orientado a Código en Python |
| **Estrategia del Ecosistema** | Código Abierto | Cerrado y Comercial | Código Abierto |
| **Motor RAG** | Soportado | Soportado | No Soportado |
| **IDE de Prompts** | Incluido | Incluido | Ninguno |
| **LLMs Soportados** | Gran Variedad | Solo GPT | Gran Variedad |
| **Despliegue Local** | Soportado | No Soportado | No Aplicable |
## Características
**1. Soporte LLM**: Integración con la familia de modelos GPT de OpenAI, o los modelos de la familia Llama2 de código abierto. De hecho, Dify soporta modelos comerciales convencionales y modelos de código abierto (desplegados localmente o basados en MaaS).
**2. IDE de Prompts**: Orquestación visual de aplicaciones y servicios basados en LLMs con tu equipo.
**3. Motor RAG**: Incluye varias capacidades RAG basadas en indexación de texto completo o incrustaciones de base de datos vectoriales, permitiendo la carga directa de PDFs, TXTs y otros formatos de texto.
**4. Agentes**: Un marco de Agentes basado en Llamadas de Función que permite a los usuarios configurar lo que ven es lo que obtienen. Dify incluye capacidades básicas de plugins como la Búsqueda de Google.
**5. Operaciones Continuas**: Monitorear y analizar registros de aplicaciones y rendimiento, mejorando continuamente Prompts, conjuntos de datos o modelos usando datos de producción.
## Antes de Empezar
- [Sitio web](https://dify.ai)
- [Documentación](https://docs.dify.ai)
- [Documentación de Implementación](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted)
- [Preguntas Frecuentes](https://docs.dify.ai/getting-started/faq)
## Instalar la Edición Comunitaria
### Requisitos del Sistema
Antes de instalar Dify, asegúrate de que tu máquina cumpla con los siguientes requisitos mínimos del sistema:
- CPU >= 2 núcleos
- RAM >= 4GB
### Inicio Rápido
La forma más sencilla de iniciar el servidor de Dify es ejecutar nuestro archivo [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml). Antes de ejecutar el comando de instalación, asegúrate de que [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) y [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) estén instalados en tu máquina:
```bash
cd docker
docker compose up -d
```
Después de ejecutarlo, puedes acceder al panel de control de Dify en tu navegador en [http://localhost/install](http://localhost/install) y comenzar el proceso de instalación de inicialización.
### Gráfico Helm
Un gran agradecimiento a @BorisPolonsky por proporcionarnos una versión del [Gráfico Helm](https://helm.sh/), que permite implementar Dify en Kubernetes. Puedes visitar https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm para obtener información sobre la implementación.
### Configuración
Si necesitas personalizar la configuración, consulta los comentarios en nuestro archivo [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml) y configura manualmente la configuración del entorno. Después de realizar los cambios, ejecuta nuevamente `docker-compose up -d`. Puedes ver la lista completa de variables de entorno en nuestra [documentación](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/environments).
## Historial de Estrellas
[](https://star-history.com/#langgenius/dify&Date)
## Comunidad y Soporte
Te damos la bienvenida a contribuir a Dify para ayudar a hacer que Dify sea mejor de diversas maneras, enviando código, informando problemas, proponiendo nuevas ideas o compartiendo las aplicaciones de inteligencia artificial interesantes y útiles que hayas creado basadas en Dify. Al mismo tiempo, también te invitamos a compartir Dify en diferentes eventos, conferencias y redes sociales.
- [Problemas en GitHub](https://github.com/langgenius/dify/issues). Lo mejor para: errores y problemas que encuentres al usar Dify.AI, consulta la [Guía de Contribución](CONTRIBUTING.md).
- [Soporte por Correo Electrónico](mailto:hello@dify.ai?subject=[GitHub]Preguntas%20sobre%20Dify). Lo mejor para: preguntas que tengas sobre el uso de Dify.AI.
- [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7). Lo mejor para: compartir tus aplicaciones y socializar con la comunidad.
- [Twitter](https://twitter.com/dify_ai). Lo mejor para: compartir tus aplicaciones y socializar con la comunidad.
- [Licencia Comercial](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Consulta%20de%20Licencia%20Comercial). Lo mejor para: consultas comerciales sobre la licencia de Dify.AI para uso comercial.
## Divulgación de Seguridad
Para proteger tu privacidad, evita publicar problemas de seguridad en GitHub. En su lugar, envía tus preguntas a security@dify.ai y te proporcionaremos una respuesta más detallada.
## Licencia
Este repositorio está disponible bajo la [Licencia de código abierto de Dify](LICENSE).