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Dify 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。
由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间使其可以专注在创新和业务需求上。
为什么使用 Dify
你或许可以把 LangChain 这类的开发库Library想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比Dify 提供了更接近生产需要的完整方案Dify 好比是一套脚手架并且经过了精良的工程设计和软件测试。
重要的是Dify 是开源的它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力在灵活和安全的基础上同时保持对数据的完全控制。
一、根据官网提示克隆 dify 源代码至本地环境
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3
此文件夹包含了dify docker-compose启动文件在不联网情况下直接启动会报找不到镜像
二、导入离线必备镜像
1. langgenius_dify-api_0.15.3.tar
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用途Dify 的核心后端服务提供 API 接口处理业务逻辑、AI 模型集成、数据存储等。功能包括用户管理、应用管理、模型推理、数据集处理等核心功能。
2. langgenius_dify-web_0.15.3.tar
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用途Dify 的前端界面基于 Web 的用户交互界面。功能提供可视化操作界面方便用户创建、管理和部署 AI 应用。
3. langgenius_dify-sandbox_0.2.10.tar
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用途Dify 的沙箱环境用于安全地运行用户自定义代码或 AI 模型推理。功能隔离运行环境防止恶意代码影响主系统通常用于插件或自定义逻辑的执行。
4. postgres_15-alpine.tar
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用途PostgreSQL 数据库作为 Dify 的主要数据存储。功能存储用户信息、应用配置、日志等结构化数据。
5. redis_6-alpine.tar
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用途Redis 缓存数据库用于提高系统性能。功能缓存高频访问数据如会话信息、临时数据支持消息队列和实时数据处理。
6. semitechnologies_weaviate_1.19.0.tar
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用途Weaviate 向量数据库用于存储和检索向量数据。功能支持 AI 应用的语义搜索、相似性检索如文本、图像嵌入向量。
7. nginx_latest.tar
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用途Nginx Web 服务器和反向代理。功能 反向代理将请求路由到 dify-api 或 dify-web。负载均衡如果部署了多个实例。静态资源托管如前端文件。
8. ubuntu_squid_latest.tar
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用途Squid 代理服务器基于 Ubuntu 镜像。功能 可能用于缓存外部请求如模型 API 调用减少延迟。提供网络访问控制或安全策略如白名单限制。
整体协作流程
用户访问通过 nginx 进入系统请求被路由到 dify-web前端或 dify-api后端。数据处理 结构化数据用户信息、应用配置存储在 postgres。缓存和实时数据由 redis 处理。向量数据如嵌入由 weaviate 管理。 AI 推理dify-api 调用模型可能需要通过 dify-sandbox 安全执行自定义代码。网络优化squid 可能用于加速或安全控制外部请求。
三、编辑docker-compose
1、解决OpenBLAS线程创建失败问题
2、解决pthread_create failed for thread 1 of 16: Operation not permitted问题
最终docker-compose
四、使用命令启动dify
在/dify/docker文件夹下执行docker-compose up -d 进入首页会要求设置密码再次登录显示
