Dify 分享内容

✨构建 AI 应用(chat,agent,工作流，RAG,MCP, web App)

• Dify介绍
• Dify 能做什么
• Dify 使用方式,下载及安装

🛠 详细内容

• Dify介绍：用于建 AI 应用(chat,agent,工作流，RAG,MCP, web App)的平台

• Dify 能做什么

  1.工作流：Dify 提供了一个可视化的画布来构建和测试强大的 AI 工作流。此功能使用户能够利用 Dify 的全部功能，包括模型集成和提示词设计。
  全面的模型支持：该平台支持与数百个专有和开源 LLM 无缝集成，包括 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型等热门选项。这种广泛支持的模型确保了开发人员的灵活性和选择性。
  提示词 IDE：Dify 包括一个直观的提示词 IDE，允许用户制作提示词、比较模型性能，并使用文本转语音等附加功能增强应用。

  2.RAG 管道：Dify 的检索增强生成 (RAG) 功能涵盖了从文档提取到检索的所有内容。它包括对从各种文档格式（如 PDF 和 PPT）中提取文本的开箱即用支持。
  3.AI 智能体功能：用户可以使用 LLM 函数调用或 ReAct (ReAct) 定义 AI 智能体，并集成预构建或自定义工具。Dify 为 AI 智能体提供了 50 多种内置工具，包括 Google 搜索、DALL·E (DALL·E)、Stable Diffusion (Stable Diffusion) 和 WolframAlpha (WolframAlpha)。
  4.LLMOps：该平台包括可观察性功能，用于监控和分析应用程序日志和性能随时间的变化。这允许根据真实数据和注释不断改进提示词、数据集和模型。

  5.后端即服务：Dify 为其所有功能提供相应的 API，可轻松集成到现有业务逻辑中。
  6.云服务：Dify 提供零设置的云服务，包括自托管版本的所有功能。沙盒计划提供 200 次免费的 GPT-4 调用以供试验。
  7.自托管：Dify 的社区版本可以在任何环境中快速设置，并提供详细的文档以进行更深入的定制。

  企业解决方案：Dify 提供以企业为中心的功能，例如单点登录 (SSO) 和访问控制。它还在 AWS Marketplace (AWS 市场) 上提供 Dify Premium 选项，其中包括应用程序的自定义品牌和徽标。

• Dify 使用方式,下载及安装

  1.云服务：在线体验：https://cloud.dify.ai/
  2.部署社区版本：本地运行
  3.自定义模型集成（Ollama ）

详细内容参考：

https://www.runoob.com/ai-agent/dify-usage.html

https://docs.dify.ai/zh/home

Dify 的本地windows部署
关键要点包括：

1. 前置依赖安装：需先从 docker 官网https://www.docker.com/下载安装对应版本的 docker 应用，git 应用为可选安装项，可从 git 官网下载对应版本。

2. 代码拉取操作：可通过 git 命令 git clone https://github.com/langgenius/dify.git 拉取 Dify 代码仓库，下载速度慢时也可直接下载 zip 包。

3. 项目启动步骤：进入下载dify后，进入 dify/docker 目录，将 .env.example 复制为 .env 文件，在该目录执行 docker-compose up -d 命令即可在 docker 中启动项目。
   若执行 docker-compose up -d 报错，需下载windwos插件： https://github.com/docker/compose/releases/tag/v5.1.2 , 修改名称位docker-compose.exe,docker-compose-v1.exe
   复制到C:\Users\chenshaojun.docker\cli-plugins\docker-compose.exe
   在执行docker-compose up -d 下载dify相关镜像，下载完成后，在docker desktop -->image启动dify镜像

4. 启动后，访问dify初始化设置：访问 http://localhost/install 配置管理员的邮箱、用户名、密码，完成后登录即完成基础部署。

5. dify大模型配置：进入设置的模型供应商板块，可配置主流模型厂商或本地 ollama 部署的模型，填写对应厂商 key，还可设置基于 ollama 的本地 embedding 模型。