1. 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程
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找到。
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
| 功能 | Dify.AI | LangChain | Flowise | OpenAI Assistant API |
|---|---|---|---|---|
| 编程方法 | API + 应用程序导向 | Python 代码 | 应用程序导向 | API 导向 |
| 支持的 LLMs | 丰富多样 | 丰富多样 | 丰富多样 | 仅限 OpenAI |
| RAG引擎 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Agent | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| 工作流 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| 可观测性 | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| 企业功能（SSO/访问控制） | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 本地部署 | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
使用 Dify
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云
我们提供 Dify 云服务，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
使用这个入门指南快速在您的环境中运行 Dify。 使用我们的文档进行进一步的参考和更深入的说明。 -
面向企业/组织的 Dify
我们提供额外的面向企业的功能。给我们发送电子邮件讨论企业需求。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，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。
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 文件。在运行安装命令之前，请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose：
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 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 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。您可以在此处找到可用环境变量的完整列表。
