Dify是一个开源的大语言模型(Large Language Model, LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as a Service, BaaS)和LLMOps的理念,旨在帮助开发者,甚至是非技术人员,能够快速搭建和部署生成式AI应用程序。
Dify的主要特点包括:
开源地址:https://github.com/langgenius/dify
克隆 Dify 代码到本地
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
然后进入到源代码中的 docker 目录下,一键启动!
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
注意在下载镜像过程中可能会网络超时的情况:
作者多次失败,解决办法如下:
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.1panel.live",
"https://docker.nju.edu.cn",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://dockerproxy.com",
"http://hub-mirror.c.163.com",
"https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
"https://registry.docker-cn.com"
]
}
# 重启 Docker 服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
docker compose up -d
访问地址:http://192.168.0.100
首次设置管理员账号和密码
主界面:
后续部分,我们将深入探讨Dify的实际应用案例,展示如何利用这一平台来构建和优化生成式AI应用。通过具体的项目实例,我们将演示从概念设计到实际部署的全过程,包括如何选择合适的语言模型、集成第三方服务以及调整模型参数以适应特定业务场景。此外,我们还将分享一些最佳实践,帮助读者理解如何高效地使用Dify来解决现实世界中的挑战。