Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。界面直观并结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，可以快速从原型到生产。这是官方对Dify的介绍。
从Dify介绍来看，Dify的主要功能包括AI工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能，我们先看一下AI工作流，工作流顾名思义，简单理解为工作流程，不过前边要加上AI，Dify提供了UI界面可以通过拖拽等方式动态生成工作流，如果用过Comfy UI 或者cozz就不用多解释了，下边是Dify工作流的截图：
多模型支持: 支持数百种 LLMs 和数十种商用模型和自托管解决方案无缝集成，包括 GPT、Mistral、Llama3 以及任何兼容OpenAI API 的模型。基本上市面上常见的大模型都支持。
Prompt IDE: Dify提供的用户交互界面。
RAG Pipeline: 丰富的 RAG 功能，包括从文档导入到文档检索等所有功能，支持从 PDF、PPT 或者其他常见文档中提取文本的功能。
Agent 智能体: 可以基于 LLM 函数调用或者自定义 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Google Search、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
LLMOps: Dify提供的监控和分析应用程序日志和性能。根据数据和标注改进提示、数据集和模型。
后端API: Dify 还提供了相应的 API，可以相对简单地将 Dify 集成到业务中。
Dify还提供了多个版本可供选择，Dify 云服务、社区版本、企业版本。
这里以社区版本为例作为安装示例：
系统要求
最低系统要求：
- CPU >= 2 核
- RAM >= 4GB
Docker安装
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd ./dify/docker #进入项目目录下的docker目录
docker compose up -d访问 http://localhost/install 进入 Dify 控制台开始初始化安装。
Helm Chart 安装部署
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，可以参考 docker-compose.yml 文件中的注释，手动修改环境配置。修改后，再次执行 docker-compose up -d 命令。
环境变量的完整列表。
参考链接：