dify: Dify 是一个易用的 LLMOps 平台,旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用

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2 获取 RSA 公钥内容,并配置到 SSH公钥中

在 Gitee 上使用 SVN,请访问使用指南

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Yingchun Lai fix: fix a typo of get_customizable_model_... 7259c0d

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README

Apache-2.0

![cover-v5-optimized](https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/f9e19af5-61ba-4119-b926-d10c4c06ebab)

<div align="center">
 <a href="https://cloud.dify.ai">Dify 云服务</a> ·
 <a href="https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted">自托管</a> ·
 <a href="https://docs.dify.ai">文档</a> ·
 <a href="https://udify.app/chat/22L1zSxg6yW1cWQg">(需用英文)常见问题解答 / 联系团队</a>
</div>

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,让您可以快速从原型到生产。以下是其核心功能列表:
</br> </br>

**1. 工作流**: 
 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程,利用以下所有功能以及更多功能。

https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa

**2. 全面的模型支持**: 
 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。完整的支持模型提供商列表可在[此处](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers)找到。

![providers-v5](https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/5a17bdbe-097a-4100-8363-40255b70f6e3)

**3. Prompt IDE**: 
 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能(如文本转语音)的直观界面。

**4. RAG Pipeline**: 
 广泛的 RAG 功能,涵盖从文档摄入到检索的所有内容,支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。

**5. Agent 智能体**: 
 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。

**6. LLMOps**: 
 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。

**7. 后端即服务**: 
 所有 Dify 的功能都带有相应的 API,因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

## 功能比较
<table style="width: 100%;">
 <tr>
 <th align="center">功能</th>
 <th align="center">Dify.AI</th>
 <th align="center">LangChain</th>
 <th align="center">Flowise</th>
 <th align="center">OpenAI Assistant API</th>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">编程方法</td>
 <td align="center">API + 应用程序导向</td>
 <td align="center">Python 代码</td>
 <td align="center">应用程序导向</td>
 <td align="center">API 导向</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">支持的 LLMs</td>
 <td align="center">丰富多样</td>
 <td align="center">丰富多样</td>
 <td align="center">丰富多样</td>
 <td align="center">仅限 OpenAI</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">RAG引擎</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">Agent</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">❌</td>
 <td align="center">✅</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">工作流</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">❌</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">❌</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">可观测性</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">❌</td>
 <td align="center">❌</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">企业功能(SSO/访问控制)</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">❌</td>
 <td align="center">❌</td>
 <td align="center">❌</td>
 </tr>
 <tr>
 <td align="center">本地部署</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">✅</td>
 <td align="center">❌</td>
 </tr>
</table>

## 使用 Dify

- **云 </br>**
我们提供[ Dify 云服务](https://dify.ai),任何人都可以零设置尝试。它提供了自部署版本的所有功能,并在沙盒计划中包含 200 次免费的 GPT-4 调用。

- **自托管 Dify 社区版</br>**
使用这个[入门指南](#快速启动)快速在您的环境中运行 Dify。
使用我们的[文档](https://docs.dify.ai)进行进一步的参考和更深入的说明。

- **面向企业/组织的 Dify</br>**
我们提供额外的面向企业的功能。[给我们发送电子邮件](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry)讨论企业需求。 </br>
 > 对于使用 AWS 的初创公司和中小型企业,请查看 [AWS Marketplace 上的 Dify 高级版](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-t22mebxzwjhu6),并使用一键部署到您自己的 AWS VPC。它是一个价格实惠的 AMI 产品,提供了使用自定义徽标和品牌创建应用程序的选项。

## 保持领先

在 GitHub 上给 Dify Star,并立即收到新版本的通知。

![star-us](https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/b823edc1-6388-4e25-ad45-2f6b187adbb4)

## 安装社区版

### 系统要求

在安装 Dify 之前,请确保您的机器满足以下最低系统要求:

- CPU >= 2 Core
- RAM >= 4 GiB

### 快速启动

启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml) 文件。在运行安装命令之前,请确保您的机器上安装了 [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) 和 [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/):

```bash
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
```

运行后,可以在浏览器上访问 [http://localhost/install](http://localhost/install) 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。

### 自定义配置

如果您需要自定义配置,请参考 [.env.example](docker/.env.example) 文件中的注释,并更新 `.env` 文件中对应的值。此外,您可能需要根据您的具体部署环境和需求对 `docker-compose.yaml` 文件本身进行调整,例如更改镜像版本、端口映射或卷挂载。完成任何更改后,请重新运行 `docker-compose up -d`。您可以在[此处](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/environments)找到可用环境变量的完整列表。

#### 使用 Helm Chart 部署

使用 [Helm Chart](https://helm.sh/) 版本或者 YAML 文件,可以在 Kubernetes 上部署 Dify。

- [Helm Chart by @LeoQuote](https://github.com/douban/charts/tree/master/charts/dify)
- [Helm Chart by @BorisPolonsky](https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm)
- [YAML 文件 by @Winson-030](https://github.com/Winson-030/dify-kubernetes)

#### 使用 Terraform 部署

使用 [terraform](https://www.terraform.io/) 一键将 Dify 部署到云平台

##### Azure Global
- [Azure Terraform by @nikawang](https://github.com/nikawang/dify-azure-terraform)

##### Google Cloud
- [Google Cloud Terraform by @sotazum](https://github.com/DeNA/dify-google-cloud-terraform)

#### 使用 AWS CDK 部署

使用 [CDK](https://aws.amazon.com/cdk/) 将 Dify 部署到 AWS

##### AWS 
- [AWS CDK by @KevinZhao](https://github.com/aws-samples/solution-for-deploying-dify-on-aws)

## Star History

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langgenius/dify&type=Date)](https://star-history.com/#langgenius/dify&Date)

## Contributing

对于那些想要贡献代码的人,请参阅我们的[贡献指南](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING.md)。
同时,请考虑通过社交媒体、活动和会议来支持 Dify 的分享。

> 我们正在寻找贡献者来帮助将Dify翻译成除了中文和英文之外的其他语言。如果您有兴趣帮助,请参阅我们的[i18n README](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/web/i18n/README.md)获取更多信息,并在我们的[Discord社区服务器](https://discord.gg/8Tpq4AcN9c)的`global-users`频道中留言。

**Contributors**

## 社区与支持

我们欢迎您为 Dify 做出贡献,以帮助改善 Dify。包括:提交代码、问题、新想法,或分享您基于 Dify 创建的有趣且有用的 AI 应用程序。同时,我们也欢迎您在不同的活动、会议和社交媒体上分享 Dify。

- [Github Discussion](https://github.com/langgenius/dify/discussions). 👉:分享您的应用程序并与社区交流。
- [GitHub Issues](https://github.com/langgenius/dify/issues)。👉:使用 Dify.AI 时遇到的错误和问题,请参阅[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。
- [电子邮件支持](mailto:hello@dify.ai?subject=[GitHub]Questions%20About%20Dify)。👉:关于使用 Dify.AI 的问题。
- [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7)。👉:分享您的应用程序并与社区交流。
- [X(Twitter)](https://twitter.com/dify_ai)。👉:分享您的应用程序并与社区交流。
- [商业许可](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry)。👉:有关商业用途许可 Dify.AI 的商业咨询。
 - [微信]() 👉:扫描下方二维码,添加微信好友,备注 Dify,我们将邀请您加入 Dify 社区。 
<img src="./images/wechat.png" alt="wechat" width="100"/>

## 安全问题

为了保护您的隐私,请避免在 GitHub 上发布安全问题。发送问题至 security@dify.ai,我们将为您做更细致的解答。

## License

本仓库遵循 [Dify Open Source License](LICENSE) 开源协议,该许可证本质上是 Apache 2.0,但有一些额外的限制。

# Open Source License Dify is licensed under a modified version of the Apache License 2.0, with the following additional conditions: 1. Dify may be utilized commercially, including as a backend service for other applications or as an application development platform for enterprises. Should the conditions below be met, a commercial license must be obtained from the producer: a. Multi-tenant service: Unless explicitly authorized by Dify in writing, you may not use the Dify source code to operate a multi-tenant environment. - Tenant Definition: Within the context of Dify, one tenant corresponds to one workspace. The workspace provides a separated area for each tenant's data and configurations. b. LOGO and copyright information: In the process of using Dify's frontend, you may not remove or modify the LOGO or copyright information in the Dify console or applications. This restriction is inapplicable to uses of Dify that do not involve its frontend. - Frontend Definition: For the purposes of this license, the "frontend" of Dify includes all components located in the `web/` directory when running Dify from the raw source code, or the "web" image when running Dify with Docker. Please contact business@dify.ai by email to inquire about licensing matters. 2. As a contributor, you should agree that: a. The producer can adjust the open-source agreement to be more strict or relaxed as deemed necessary. b. Your contributed code may be used for commercial purposes, including but not limited to its cloud business operations. Apart from the specific conditions mentioned above, all other rights and restrictions follow the Apache License 2.0. Detailed information about the Apache License 2.0 can be found at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0. The interactive design of this product is protected by appearance patent. © 2025 LangGenius, Inc.