开源大语言模型应用 Dify 让你轻松部署 AI 应用

介绍

随着大模型的爆火，以及各类开源大模型的普及化，越来越多的开发者或者大模型爱好者想自己搭建大模型应用，Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化生成式 AI 应用的开发与部署。它融合了后端即服务（BaaS）和 LLMOps（大语言模型运维）的理念，提供可视化工具与全栈功能，支持用户从原型设计到生产级部署的全流程管理。
目前在 GitHub 上已经收集到94.6k 的 star，从 star 图可以看到，热度几乎成直线上升。
GitHub ：github.com/langgenius/...
官网：dify.ai/

多模型支持 ：兼容数百种专有/开源 LLM（如 GPT、Claude3、Llama3 等），支持与 OpenAI API 兼容的模型无缝集成。完整的大模型支持列表可以点击这里。
可视化编排：提供 Prompt IDE 和工作流画布，用户无需编写代码即可设计 AI 应用的逻辑流程，例如聊天助手、文本生成器或复杂 Agent。
RAG 管道（检索增强生成）：支持上传 PDF、PPT 等文档，自动进行文本分块、向量化处理，构建智能检索系统，提升问答准确性。
Agent 智能体开发：支持基于函数调用或 ReAct 框架定义智能体，集成 50+ 预置工具（如谷歌搜索、DALL·E），实现任务分解与自动化执行。
LLMOps 与监控：提供日志分析、性能监控、数据标注等功能，支持持续优化模型与提示策略。
技术架构：
- 前端：基于 Vue.js ，提供用户友好的交互界面。
- 后端：采用微服务架构，支持 Docker/Kubernetes 部署，兼容云原生环境。
- 数据处理层：集成向量数据库（如 pgvector）、离线引擎，支持混合检索（向量+全文）。
- 应用层：通过 API 提供模型调用、知识库管理、权限控制等能力，支持私有化部署。
与一些竞品能力对比图 ：

bash 复制代码

Before installing Dify, make sure your machine meets the following minimum system requirements:

CPU >= 2 Core
RAM >= 4 GiB

bash 复制代码

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d