一、背景说明
最近在学习和实践 LLM 应用开发平台时,选择了 Dify 。
Dify 是一个集成了 Prompt 管理、知识库(RAG)、多模型接入、API 服务的开源平台,官方推荐使用 Docker Compose 进行部署。
本文记录一次 Windows 环境下完整部署 Dify 的真实过程,包含实际踩坑与解决方案,供后续复现和参考。
二、环境准备
1. 操作系统
- Windows 10 / Windows 11(64 位)
2. 必备软件
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Git for Windows
-
Docker Desktop(需启用 WSL2)
三、Git 安装与验证
1️⃣ 安装 Git for Windows
安装过程中重点选择以下选项:
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Git from the command line and also from 3rd-party software
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Git LFS
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Use bundled OpenSSH
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Use OpenSSL
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Checkout Windows-style, commit Unix-style line endings
2️⃣ 验证 Git 是否安装成功
打开 CMD 或 PowerShell,执行:
git --version
正确输出示例:
git version 2.52.0.windows.1
说明 Git 已成功安装并加入系统 PATH。
四、克隆 Dify 源码(解决网络慢 / 中断问题)
1️⃣ 切换到代码目录
Windows 的 CMD 需要使用 /d 切盘符:
cd /d D:\software
2️⃣ 使用浅克隆方式拉取 Dify(强烈推荐)
由于 Dify 仓库体积较大,直接 git clone 容易因网络问题失败,因此采用浅克隆:
git clone --depth 1 --single-branch https://github.com/langgenius/dify.git
成功标志如下:
Receiving objects: 100% Resolving deltas: 100% Updating files: 100%
五、进入 Docker 目录并初始化配置
进入 Dify 的 Docker 目录:
cd dify\docker
复制环境变量模板文件:
copy .env.example .env
默认配置即可启动,无需修改。
六、使用 Docker Compose 启动 Dify
1️⃣ 启动所有服务
docker compose up -d
首次启动会自动:
-
拉取多个 Docker 镜像(体积较大)
-
创建 Docker 网络
-
启动多个服务容器
该过程耗时较长,属于正常现象,不建议中途打断。
2️⃣ 启动成功的关键标志
当终端出现类似输出时,说明启动成功:
✔ Container docker-api-1 Started ✔ Container docker-web-1 Started ✔ Container docker-nginx-1 Started ✔ Container docker-worker-1 Started ✔ Container docker-db_postgres-1 Healthy
说明:
-
db_postgres显示 Healthy 非常关键 -
init_permissions容器显示Exited属于正常(一次性初始化任务)
七、验证 Docker 容器状态
执行:
docker ps
确认所有 docker-xxx 容器均为 Up 状态。
八、访问 Dify 管理后台
在浏览器中访问:
http://localhost
如果无法访问,可尝试:
http://localhost:3000
首次进入需要:
-
创建管理员账号
-
登录系统后台
至此,Dify 已在本地成功部署并运行。
九、部署过程中遇到的问题与解决方案
问题 1:Git clone 报错(Recv failure / early EOF)
原因:
-
GitHub 网络连接不稳定
-
仓库体积较大
解决方案:
- 使用浅克隆:
git clone --depth 1 --single-branch https://github.com/langgenius/dify.git
- 或直接通过浏览器下载 ZIP 包
问题 2:Docker 镜像拉取速度慢
原因:
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镜像体积大
-
网络限制
解决方案:
-
耐心等待首次拉取完成
-
避免中途
Ctrl + C -
后续可配置 Docker 镜像加速器(进阶)
十、总结
本次在 Windows 环境下成功部署 Dify,关键经验包括:
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Git 必须正确加入 PATH
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大型仓库优先使用浅克隆
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Docker 首次启动慢是正常现象
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正确认识各容器状态(Started / Healthy / Exited)
完成部署后,可基于 Dify 构建:
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智能客服系统
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RAG 知识库问答
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企业内部 AI 应用