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Dify - 创建 RAG Workflow 及 Restful HTTP 请求本文参考视频教程：五里墩茶社 : Dify聊天工作流 | 基于私有知识库和搜索引擎，构建高质量RAG聊天应用 https://www.bilibili.com/video/BV19E4m1R7c2/

Deepseek-v3 / Dify api接入飞书机器人go程序我们使用长连接的方式接收用户消息，需要在飞书开发者后台中配置一下应用，见配置回调订阅方式代码如下：

从零开始部署Dify：后端与前端服务完整指南在AI应用开发中，Dify作为一款功能强大的工具，其部署过程涉及多个技术栈的整合。本文将详细讲解如何从零开始搭建Dify的完整环境，包括后端服务和前端界面的配置与启动。

DIFY源码解析偶然发现Github上某位大佬开源的DIFY源码注释和解析，目前还处于陆续不断更新地更新过程中，为大佬的专业和开源贡献精神点赞。先收藏链接，后续慢慢学习。

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Centos 宝塔安装yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh

[报错] Dify - 踩坑笔记dify api 不分，使用 poetry 管理环境；使用官方配置的环境，将会更大程度的避免第三方库的各种问题

有小肚子的三眼桥墩

Ubuntu 部署Docker + Dify,遇到的坑, 最新亲测镜像2025-1-14 老规矩,先感谢参考文章的作者们。特别感谢 docker 镜像的作者,试了n个都失效。

【Dify】Dify自定义模型设置 | 对接DMXAPI使用打折 Openai GPT 或 Claude3.5系列模型方法详解DIFY（Do It For You）是一种自动化工具或服务，旨在帮助用户简化操作，减少繁琐的手动操作，提升工作效率。通过DIFY，用户能够快速完成任务、获取所需数据，并且可以通过API集成到自己的平台中。

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Llama + Dify，在你的电脑搭建一套AI工作流最近字节在推Coze，你可以在这个平台制作知识库、制作工作流，生成一个具有特定领域知识的智能体。那么，有没有可能在本地也部署一套这个东西呢？这样敏感数据就不会泄露了，断网的时候也能使用AI。

dify工作流+github actions实现翻译并创建PR受bookmark-summary启发,制作了一套翻译流程,使用浏览器插件收藏文章后,自动翻译并提交pr到github仓库,流程如下:

LLM大语言模型私有化部署-使用Dify的工作流编排打造专属AI搜索引擎上一篇文章介绍了如何使用 Ollama 和 Dify 搭建个人 AI 助手。首先通过 Ollama 私有化部署了 Qwen2.5 (7B) 模型，然后使用 Docker Compose 一键部署了 Dify 社区版平台。在 Dify 平台上，通过普通编排的方式，创建了基于 Qwen2.5 模型的聊天助手，并添加了个人知识库作为上下文，实现了真正的个人助手功能。

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在MAC系统下安装Docker、Dify以及docker镜像加速桌面左上角-关于本机使用页面顶部的下载按钮或从发行说明中下载安装程序。双击Docker.dmg打开安装程序，然后将 Docker 图标拖到应用程序文件夹中。默认情况下，Docker Desktop 安装在/Applications/Docker.app。

深度学习速通系列:dify快速搭建1.下载并运行Docker安装脚本：这行命令通过curl下载并运行一个Docker安装脚本。2.下载并安装docker-compose：

Dify 本地部署指南Clone Dify 代码：在启用业务服务之前，我们需要先部署 PostgresSQL / Redis / Weaviate（如果本地没有的话），可以通过以下命令启动：

AGI 之【Dify】之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型，实现 API 形式进行聊天对话目录AGI 之【Dify】之 Dify 在 Windows 端本地部署调用 Ollama 本地下载的大模型，实现 API 形式进行聊天对话

Windows10本地部署Dify+Xinference目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m

AGI 之【Dify】之使用 Docker 在 Windows 端本地部署 Dify 大语言模型（LLM）应用开发平台目录AGI 之【Dify】之使用 Docker 在 Windows 端本地部署 Dify 大语言模型（LLM）应用开发平台

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Django连接Dify、ChatGPT4o并计算tokens数量方法

PyCharm 调试 Xinference 遇到问题及解决方案本文使用的 PyCharm 2024.2.1 版本，如果使用低版本 PyCharm，那么在调试 Xinference v0.15.1 源码时可能会报错 Connection to Python debugger failed Socket closed。

大模型笔记03--快速体验difyDify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。 dify平台用户体验好，配置简单，且内置了大量应用模板和工具，通过dify我们可以快速对接各种大模型，创建自己的知识库，按需选择工具构建形式多样的应用。除此之外，还能快速对接到第三方应用，将ai的能力赋能给其它场景和行业。本文基于docker com