Dify平台：企业级AI开发的快速部署与自定义指南

一、Dify平台核心价值

通过Docker部署的Dify AI开发平台，可实现48小时完成企业级AI产品架构。平台支持：

1. 多模型智能路由：同时连接OpenAI/Claude/Gemini等14种大模型。
2. 可视化流程编排：节点拖拽组建复杂业务逻辑，效率提升300%。
3. 知识库动态嵌入：支持PDF/Excel/Markdown等15种格式自动解析。
4. 私有化数据安全：全量数据本地存储，API调用次数监控精度达99.9%。

典型应用场景

• 智能客服
• 法律文书生成
• 数据分析看板

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。

二、Docker快速部署指南

设备的基础要求

在安装 Dify 之前，请确保您的计算机满足以下最低系统要求：

• CPU >= 2 核
• 内存 >= 4 GiB

操作系统与软件要求

启动 Dify 步骤

Step 1：克隆项目

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

Step 2：导航到 Dify 源代码中的 Docker 目录

cd dify/docker

Step 3：复制环境配置文件

cp .env.example .env

Step 4：启动 Docker 容器

根据系统上的 Docker Compose 版本选择适当的命令。

检查 Docker Compose 版本：

docker compose version

• Docker Compose V2：

  docker compose up -d

• Docker Compose V1：

  docker-compose up -d

执行命令后，您应该会看到类似于以下内容的输出，显示所有容器的状态和端口映射：

[+] Running 11/11
 ✔ Network docker_ssrf_proxy_network  Created                                                                 0.1s 
 ✔ Network docker_default             Created                                                                 0.0s 
 ✔ Container docker-redis-1           Started                                                                 2.4s 
 ✔ Container docker-ssrf_proxy-1      Started                                                                 2.8s 
 ✔ Container docker-sandbox-1         Started                                                                 2.7s 
 ✔ Container docker-web-1             Started                                                                 2.7s 
 ✔ Container docker-weaviate-1        Started                                                                 2.4s 
 ✔ Container docker-db-1              Started                                                                 2.7s 
 ✔ Container docker-api-1             Started                                                                 6.5s 
 ✔ Container docker-worker-1          Started                                                                 6.4s 
 ✔ Container docker-nginx-1           Started                                                                 7.1s

Step 5：检查容器运行状态

docker compose ps

Step 6：访问 Dify

访问管理员初始化页面以设置 admin 帐户：

• 本地环境：

  http://localhost/install

• 服务器环境：

  http://your_server_ip/install

Step 7：Dify Web 界面地址：

• 本地环境：

  http://localhost

• 服务器环境：

  http://your_server_ip

三、自定义API接口

1. 添加API接口

这里选择的是本地的Omalla模型。

备注：如果没有本地模型的可以使用硅基流动的模型替代，具体内容可以查看：《DeepSeek R1 API替代方案全解析：手把手教你无缝迁移至硅基流动（附实战代码）》。

2. 添加API接口（嵌入式模型）

四、工作流介绍

基本介绍

工作流通过将复杂任务分解为更小的步骤（节点）来降低系统复杂性，减少对快速工程和模型推理功能的依赖，并提高 LLM 应用程序在复杂任务中的性能。这还可以提高系统的可解释性、稳定性和容错能力。

Dify 工作流分为两种类型：

1. Chatflow：专为对话场景而设计，包括客户服务、语义搜索和其他在响应构建中需要多步骤逻辑的对话应用程序。
2. 工作流：面向自动化和批处理场景，适用于高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等。

五、总结

这里只是介绍了Dify的最基础玩法和安装部署，还有很多玩法我会在后续的文章中一一演示和讲解。如果喜欢我的文章，请持续关注我，谢谢大家🙏。

• Dify官网：https://dify.ai/
• Dify文档地址：https://docs.dify.ai/
• Dify GitHub开源地址：https://github.com/langgenius/dify
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