Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表:
1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。
https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa
2. 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。完整的支持模型提供商列表可在此处找到。
3. Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。
4. RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
5. Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
6. LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
7. 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API,因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。
功能比较
功能 | Dify.AI | LangChain | Flowise | OpenAI Assistant API |
---|---|---|---|---|
编程方法 | API + 应用程序导向 | Python 代码 | 应用程序导向 | API 导向 |
支持的 LLMs | 丰富多样 | 丰富多样 | 丰富多样 | 仅限 OpenAI |
RAG引擎 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Agent | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
工作流 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
可观测性 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
企业功能(SSO/访问控制) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
本地部署 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
使用 Dify
云
我们提供 Dify 云服务,任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能,并在沙盒计划中包含 200 次免费的 GPT-4 调用。自托管 Dify 社区版
使用这个入门指南快速在您的环境中运行 Dify。 使用我们的文档进行进一步的参考和更深入的说明。面向企业/组织的 Dify
我们提供额外的面向企业的功能。与我们安排会议或给我们发送电子邮件讨论企业需求。对于使用 AWS 的初创公司和中小型企业,请查看 AWS Marketplace 上的 Dify 高级版,并使用一键部署到您自己的 AWS VPC。它是一个价格实惠的 AMI 产品,提供了使用自定义徽标和品牌创建应用程序的选项。
保持领先
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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。
使用 Helm Chart 部署
使用 Helm Chart 版本,可以在 Kubernetes 上部署 Dify。
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。
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