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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。
通过 Dify 创建的应用包含了：
- 开箱即用的的 Web 站点，支持表单模式和聊天对话模式
- 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
- 可视化的对应用进行数据分析，查阅日志或进行标注
https://github.com/langgenius/dify/assets/100913391/f6e658d5-31b3-4c16-a0af-9e191da4d0f6
为什么选择Dify
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。
| Feature | Dify.AI | Assistants API | LangChain |
|---|---|---|---|
| Programming Approach | API-oriented | API-oriented | Python Code-oriented |
| Ecosystem Strategy | Open Source | Closed and Commercial | Open Source |
| RAG Engine | Supported | Supported | Not Supported |
| Prompt IDE | Included | Included | None |
| Supported LLMs | Rich Variety | Only GPT | Rich Variety |
| Local Deployment | Supported | Not Supported | Not Applicable |
特点
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）。
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。
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。
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。
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。
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。
- GitHub 问题。👉：使用 Dify.AI 时遇到的错误和问题，请参阅贡献指南。
- 电子邮件支持。👉：关于使用 Dify.AI 的问题。
- Discord。👉：分享您的应用程序并与社区交流。
- Twitter。👉：分享您的应用程序并与社区交流。
- 商业许可。👉：有关商业用途许可 Dify.AI 的商业咨询。
安全
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。