项目简介
Dify 是一个开源的LLM（大型语言模型）应用开发平台，它通过直观的界面结合了AI工作流程、RAG（检索-分析-生成）管道、代理功能、模型管理、可观察性特性等，使用户能够快速从原型设计转向产品生产。
功能特点
- 工作流程（Workflow） ：在可视化画布上构建和测试强大的AI工作流程，利用以下及更多功能。
- 全面的模型支持：与数十个推理提供商和自托管解决方案中的数百种专有/开源LLM无缝集成，覆盖GPT、Mistral、Llama2和任何与OpenAI API兼容的模型。
- 提示IDE（Prompt IDE） ：直观的界面用于制作提示、比较模型性能，并添加额外功能，如文本到语音，到基于聊天的应用程序。
- RAG管道：全面的RAG功能，涵盖从文档摄取到检索的所有内容，支持开箱即用的PDF、PPT和其他常见文档格式的文本提取。
- 代理功能：你可以基于LLM功能调用或ReAct定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify为AI代理提供了50多个内置工具，如Google搜索、DELL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha。
- LLMOps：监控和分析应用程序日志和性能随时间的变化。你可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。
- 后端即服务（Backend-as-a-Service） ：Dify的所有产品都配有相应的API，因此可以轻松地将Dify集成到你自己的业务逻辑中。
使用方法
云端使用
Dify提供了一个云端服务Dify Cloud，任何人都可以无需设置即可尝试使用，它提供了与自部署版本相同的所有功能，并在沙箱计划中包括200个免费的GPT-4调用。
可以直接访问Dify Cloud（https://cloud.dify.ai）并开始使用。
自行托管
Dify提供了一个入门指南，快速在你的环境中运行Dify。
可以使用官方文档（https://docs.dify.ai）作为进一步参考和深入了解的指南。
企业/组织使用
Dify为企业和组织提供额外的企业级功能。可以安排与Dify团队的会议或通过电子邮件与他们联系，讨论企业需求。
快速开始
系统要求
在安装Dify之前，确保你的机器满足以下最低系统要求：
- CPU >= 2核心
- RAM >= 4GB
启动Dify服务器的最简单方法是运行docker-compose.yml文件。在运行安装命令之前，请确保你的机器上已安装了Docker和Docker Compose。
安装步骤
- 克隆Dify的GitHub仓库到本地。
- 进入
docker目录。 - 运行命令
docker compose up -d。
运行后，可以在浏览器中通过http://localhost/install访问Dify仪表板，并开始初始化过程。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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