Dify - （一）、本地部署Dify+聊天助手/Agent

Dify 是一个用于构建 AI 工作流的开源平台。通过在可视化画布上编排 AI 模型、连接数据源、定义处理流程，直接将你的领域知识转化为可运行的软件。

一、本地部署Dify

采用官方自托管模式，用Docker部署Dify

1、硬件要求

序号	项目	要求
1	CPU	>= 2 Core
2	RAM	>= 4 GiB

2、软件准备

操作系统	所需软件	说明
macOS 10.14 或更高版本	Docker Desktop	将 Docker 虚拟机配置为至少 2 个虚拟 CPU 和 8 GiB 内存。安装说明请参阅 Mac 版 Docker Desktop 安装指南。
Linux 平台	Docker 19.03+ Docker Compose 1.28+	安装说明请参阅 Docker 引擎安装指南和 Docker Compose 安装指南。
启用了 WSL 2 的 Windows	Docker Desktop	建议将源代码和绑定到 Linux 容器的数据存储在 Linux 文件系统中，而不是 Windows 文件系统中。安装说明请参阅 Windows 版 Docker Desktop 安装指南。

3、部署并启动Dify

1)、克隆 Dify

由于国内不能从github下载，我从gitee找了个镜像库，截止文章发表时最新版本为1.13.3，所以就下载一了1.13.3，建议大家优先参照官方文档进行安装

bash 复制代码

git clone -b 1.13.3 https://gitee.com/dify_ai/dify.git

2）、启动Dify

（1）复制创建.env环境变量文件

bash 复制代码

# 1、导航到 Dify 源代码中的 docker 目录：
cd dify/docker/
# 2、复制示例环境配置文件
cp .env.example .env

（2）配置国内镜像源服务

由于需要去镜外Docker仓库网站拉取镜像，大概率会失败（已踩坑），我花了7元在

轩辕镜像网站注册了个会员，获取专属域名后配置到Docker配置文件中，Linux的同学修改/etc/docker/daemon.json，由于我是Windows系统，下面是我的配置过程：

1、注册【轩辕镜像】网站会员，获取专属域名：***.xuanyuan.run

2、在Docker Desktop中修改配置

打开设置->Docker Engine，在右侧的json配置中添加下面的配置，下面***表示上步**【轩辕镜像】**网站注册申请的专属域名

java 复制代码

  "insecure-registries": [
    "***.xuanyuan.run"
  ],
  "registry-mirrors": [
    "https://***.xuanyuan.run"
  ]

3、修改docker-compose.yaml配置

将docker-compose.yaml中配置中image: langgenius/******改为image: ***.xuanyuan.run/langgenius/******

image: langgenius/dify-api:1.13.3

image: langgenius/dify-web:1.13.3

image: langgenius/dify-sandbox:0.2.14

image: langgenius/dify-plugin-daemon:0.5.3-local

image: langgenius/qdrant:v1.8.3

（3）拉取Docker镜像并启动

bash 复制代码

# 查询本地环境docker compose的版本
docker compose version
# 我本地环境是V2的版本，所以执行下面命令启动
docker compose up -d

执行完命令后需要耐心等待一段时间...如果中途超时中断了，就重复执行docker copose up -d，如果尝试多次仍失败就说明受限国内限制，需要按**（2）配置国内镜像源服务**中的配置采用国内加速镜像服务才可以。

如果出现如上图所示结果就部署成功了。

3）、访问Dify

（1）打开管理员初始化页面以设置管理员账户

java 复制代码

# 本地环境
http://localhost/install

# 服务器环境
http://your_server_ip/install

（2）完成管理员账户设置后，在以下地址登录 Dify

java 复制代码

# 本地环境
http://localhost  

# 服务器环境
http://your_server_ip

4）、停止Dify

bash 复制代码

docker compose down

二、聊天助手/Agent

1、修改环境变量配置

1）、修改dify\docker\.env 配置文件中的配置项，其中DNS配置项是需要添加的。

bash 复制代码

# 1. (关键) 更换 PIP 镜像源为国内清华大学源，这是解决下载慢最有效的办法
DNS=8.8.8.8,114.114.114.114
PIP_MIRROR_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
# 2. 大幅增加插件环境初始化超时时间（单位：秒），从默认的120增加到360或更高
PLUGIN_PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT=360
 
# 3. (可选) 如果担心其他步骤也超时，可以一并增加插件最大执行超时时间
PLUGIN_MAX_EXECUTION_TIMEOUT=1800

2）、执行重启Dify服务执令

bash 复制代码

# 1. 进入dify\docker目录
cd dify\docker
# 2. 停Dify服务
docker compose down
# 3. 启动Dify服务
docker compose up -d

2、安装插件【通义】大模型

1）、从插件市场安装【通义】大模型插件

2）、配置【通义】大模型插件

点击用户头像->设置->供应商模型，配置通义API Key

从【阿里云百练】添加一个给Dify使用的API Key

将上一步获取到的API Key配置到下面输入框即完成了大模型的配置

3、搭建聊天助手/Agent

1)、创建聊天助手应用

2）、配置chatflow中大模型

开启【思考】模式

3）、验证测试

至此Dify本地部署和搭建第一个聊天助手Agent全部完成