Dify：快速搭建测试和部署基于LLM的应用程序

GitHub – langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify’s intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production.

Dify项目详解

项目简介

项目背景

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，基于LLM构建各类应用程序成为了热门趋势。然而，开发基于LLM的应用并非易事，开发者面临着诸多挑战，如模型的选择与集成、提示工程的优化、数据处理与检索增强（RAG）的实现、多工具与智能体的整合以及应用的监控与优化等。传统的开发方式往往需要开发者具备深厚的AI知识和丰富的工程经验，开发周期长且成本高。在此背景下，Dify应运而生，旨在为开发者提供一个一站式的开源LLM应用开发平台，降低开发门槛，加速应用从原型到生产的进程。

项目目标

Dify的主要目标是打造一个功能全面、易于使用的开源LLM应用开发平台，让开发者，无论是AI领域的新手还是经验丰富的专家，都能快速搭建、测试和部署基于LLM的应用程序。具体而言，它致力于实现以下目标：
1. 简化开发流程：通过提供直观的界面和预制的工作流程，帮助开发者无需复杂的编码即可构建强大的AI应用。
2. 支持多种模型：无缝集成来自数十个推理提供商和自托管解决方案的数百种专有/开源LLM，涵盖如GPT、Mistral、Llama3等知名模型，以及任何与OpenAI API兼容的模型，为开发者提供丰富的模型选择。
3. 强化提示工程：借助Prompt IDE，方便开发者精心设计提示，对比不同模型的性能，并为聊天应用添加诸如文本转语音等额外功能。
4. 完善RAG功能：具备全面的RAG能力，从文档摄取到检索，开箱即用地支持从PDF、PPT等常见文档格式中提取文本，以增强应用的上下文理解和回答准确性。
5. 实现智能体功能：允许开发者基于LLM的函数调用或ReAct定义智能体，并添加预制或自定义工具，Dify自身提供了50多个内置工具，如Google搜索、DALL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha等，提升智能体的实际应用能力。
6. 助力LLMOps：支持对应用日志和性能进行长期监控与分析，使开发者能够基于生产数据和注释持续改进提示、数据集和模型，确保应用性能的不断优化。
7. 提供后端即服务：Dify的所有功能都配备相应的API，便于开发者将其轻松集成到自己的业务逻辑中，实现更灵活的应用开发。

项目特点

直观的工作流构建

Dify提供了一个可视化画布，开发者可以在上面轻松构建和测试强大的AI工作流。通过拖拽等简单操作，就能将各种功能模块连接起来，形成复杂的AI应用逻辑。这种可视化的工作流构建方式，极大地降低了开发门槛，即使是没有深厚编程经验的人员，也能快速上手并设计出满足需求的AI应用流程。

全面的模型支持

能够无缝集成数百种来自不同推理提供商和自托管解决方案的LLM，涵盖了众多主流模型。这种广泛的模型支持使得开发者可以根据应用的具体需求，如性能、成本、模型特性等，灵活选择最合适的模型。例如，在对生成文本质量要求极高的场景下，可以选择GPT系列模型；而在追求开源、低成本且性能也较为不错的情况下，Llama3等开源模型则是很好的选择。

强大的Prompt IDE

Prompt IDE为开发者提供了一个直观的界面来精心设计提示。开发者不仅可以在这里编写提示内容，还能方便地对比不同模型在相同提示下的性能表现，从而选择最优的提示和模型组合。此外，还能为聊天应用轻松添加文本转语音等功能，丰富应用的交互方式。

完善的RAG Pipeline

具备从文档摄取到检索的全方位RAG能力，并且对从PDF、PPT等常见文档格式中提取文本提供了开箱即用的支持。这意味着开发者可以轻松地将大量的文档数据融入到应用中，让模型在回答问题时能够基于更丰富的上下文信息，从而提高回答的准确性和相关性。比如在开发一个企业知识问答应用时，可以将企业的各种文档资料通过RAG Pipeline导入，使模型能够准确回答与企业相关的各种问题。

丰富的智能体功能

允许开发者基于LLM的函数调用或ReAct定义智能体，并提供了50多个内置工具，如Google搜索、DALL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha等。这些工具大大拓展了智能体的能力边界，使得智能体不仅能够进行文本对话，还能实现图像生成、知识搜索、科学计算等多种功能，增强了应用的实用性和趣味性。

有效的LLMOps支持

可以对应用的日志和性能进行长期监控与分析。通过对这些数据的分析，开发者能够深入了解应用在实际运行中的表现，发现潜在的问题，并基于生产数据和注释对提示、数据集和模型进行持续改进，不断优化应用的性能和用户体验。

便捷的后端即服务

Dify的所有功能都配备了相应的API，开发者可以将Dify轻松集成到自己的业务逻辑中。无论是构建Web应用、移动应用还是其他类型的软件系统，都可以借助Dify的后端能力，快速实现基于LLM的功能模块，节省开发时间和成本，实现更灵活的应用开发。

技术原理

模型集成技术

Dify能够集成多种不同的LLM，关键在于它针对不同模型的API特点进行了统一封装。对于与OpenAI API兼容的模型，Dify遵循OpenAI的API规范进行调用，通过标准化的接口参数，如输入文本、模型选择、温度参数等，实现对模型的调用和结果获取。对于其他非OpenAI API兼容的模型，Dify则根据其各自的API文档，开发相应的适配器，将其转换为统一的调用方式。例如，对于一些开源模型，可能需要在本地搭建推理环境，Dify会提供相应的配置和调用逻辑，确保开发者能够像使用其他云端模型一样方便地使用这些自托管模型。

Prompt设计与优化

在Prompt IDE中，技术核心在于如何通过有效的提示设计来引导模型生成期望的输出。这涉及到对自然语言处理技术的深入理解，包括语法分析、语义理解和上下文感知等。例如，在设计提示时，会运用到模板化的方法，将通用的问题结构和特定的参数相结合，形成灵活的提示模板。同时，通过对比不同模型在相同提示下的输出，利用机器学习中的一些优化算法，如梯度下降等思想，对提示进行逐步调整和优化，以获得更好的性能表现。

RAG Pipeline实现

RAG Pipeline的实现涉及多个关键步骤。首先是文档摄取，对于PDF、PPT等文档格式，利用相应的文档解析库，如PyPDF2用于PDF解析，python – pptx用于PPT解析，将文档内容提取为文本形式。然后，对提取的文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等操作，以便后续的检索。在检索阶段，通常会使用向量数据库，如Faiss，将文本转换为向量表示，并存储在向量数据库中。当用户提出问题时，将问题也转换为向量，通过向量相似度计算，从向量数据库中检索出最相关的文本片段，作为模型回答问题的上下文信息。这种将文档知识与模型相结合的方式，有效地提升了模型回答的准确性和相关性。

智能体的构建

基于LLM的函数调用构建智能体时，Dify利用了LLM对函数描述的理解能力。开发者需要定义智能体可以调用的函数，包括函数的名称、参数和功能描述等信息。当智能体接收到用户输入时，LLM会根据输入内容判断是否需要调用函数，如果需要，则选择合适的函数并生成相应的函数调用参数。例如，当用户询问关于某个地点的信息时，智能体可以调用Google搜索函数来获取相关信息。基于ReAct构建智能体则是通过让智能体在推理过程中采取一系列的行动，如搜索知识、调用工具等，来逐步回答问题。这两种方式都依赖于对LLM输出的解析和对外部工具的调用逻辑，以实现智能体的复杂功能。

LLMOps的技术支撑

LLMOps的实现依赖于日志记录和数据分析技术。在应用运行过程中，详细记录模型的输入、输出、响应时间等信息。这些日志数据会被存储在专门的日志数据库中，如Elasticsearch。通过对这些日志数据的分析，利用数据挖掘和机器学习算法，如聚类分析、异常检测等，来发现应用运行中的潜在问题，如某些提示下模型的回答质量下降、特定用户群体的使用异常等。同时，通过对用户反馈和标注数据的收集，结合强化学习等技术，对提示、数据集和模型进行优化，以提高应用的整体性能。

类似项目

LangChain

项目简介：LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它提供了一系列工具、组件和接口，帮助开发者更轻松地构建基于LLM的应用。与Dify类似，它也支持多种LLM的集成，并且提供了用于处理提示、文档加载和智能体构建等功能的模块。然而，与Dify相比，LangChain更侧重于提供底层的框架和工具，开发者需要有更多的编程经验和对AI技术的深入理解来构建完整的应用。例如，在构建可视化工作流方面，LangChain没有像Dify那样提供直观的可视化画布，开发者需要手动编写代码来实现工作流逻辑。项目链接

Haystack

项目简介：Haystack是一个用于构建基于Transformer模型的问答系统的开源框架，尤其在RAG方面有出色的表现。它提供了丰富的文档处理和检索工具，支持多种向量数据库，能够有效地将文档知识与模型相结合来回答问题。与Dify相比，Haystack的重点更偏向于问答系统的构建，其功能相对较为集中在文档处理和检索增强方面。而Dify则是一个更全面的LLM应用开发平台，除了RAG功能外，还涵盖了工作流构建、智能体功能、模型管理等更多方面的内容。例如，Dify提供的智能体功能中丰富的内置工具，是Haystack所不具备的。项目链接

LlamaIndex

项目简介：LlamaIndex是一个专门用于与LLM交互并构建数据感知应用的框架。它提供了一种简单的方式来将自定义数据与LLM集成，通过构建索引结构来提高模型对特定数据的访问效率。LlamaIndex在数据处理和与LLM的结合方面有独特的优势，但与Dify相比，它缺乏像Dify那样全面的功能集。比如，Dify的可视化工作流、Prompt IDE以及丰富的后端API支持等功能，LlamaIndex并没有提供。它更专注于数据索引和与LLM的交互优化，而Dify则更注重整个应用开发流程的支持。项目链接

Hugging Face Spaces

项目简介：Hugging Face Spaces是Hugging Face平台提供的一项服务，允许开发者轻松部署和共享基于Hugging Face模型的应用程序。它提供了一个简单的界面来上传代码和模型，并快速创建一个可访问的Web应用。与Dify不同的是，Hugging Face Spaces主要依赖于Hugging Face平台上的模型和资源，其应用开发的灵活性相对受限。而Dify支持多种不同来源的模型，包括自托管模型，并且提供了更丰富的开发工具和功能，如工作流构建、智能体功能等，能够满足更复杂的应用开发需求。项目链接

综上所述，Dify作为一个开源LLM应用开发平台，凭借其全面的功能、直观的界面和强大的技术支持，在众多类似项目中具有独特的优势，能够为开发者提供更高效、便捷的开发体验，助力基于LLM的应用快速从原型走向生产。

Dify项目使用指南

Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它凭借直观的界面融合了AI工作流程、RAG管道、智能体能力、模型管理、可观测性等多种特性，助力开发者迅速实现从原型到生产的转化。在上一篇文章对Dify项目有了初步了解后，本文将详细介绍该项目在环境配置、安装、使用及注意事项等方面的内容。

环境配置

系统要求

在安装Dify之前，需确保机器满足以下最低系统要求：
– CPU： >= 2核心，多核心的CPU能够在处理复杂的AI任务时，更好地并行处理不同的计算需求，例如在同时进行多个模型推理或者处理大量文档的RAG流程时，多核CPU可以显著提升处理速度。
– RAM： >= 4 GiB，足够的内存可以保证系统在运行Dify及其相关服务时，不会因为内存不足而导致程序崩溃或运行缓慢。特别是在加载较大的语言模型或者处理大量文档时，充足的内存尤为重要。

软件依赖

Docker：Docker是一种容器化平台，它可以将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中，从而实现跨环境的一致运行。在安装Dify时，使用Docker可以确保各个组件在隔离的环境中运行，避免不同软件之间的依赖冲突。例如，如果Dify的某个组件依赖特定版本的Python库，Docker可以保证这个版本的库在容器内正常工作，而不会影响宿主机上其他软件对该库的不同版本需求。
Docker Compose：Docker Compose是用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。Dify项目通常由多个微服务组成，如API服务、前端服务等，Docker Compose可以通过一个YAML文件来配置这些容器的启动顺序、网络连接、环境变量等，极大地方便了整个项目的部署和管理。比如，可以在docker – compose.yaml文件中定义API容器监听的端口、挂载的数据卷位置等信息。

安装

通过Docker Compose安装

这是启动Dify服务器最简单的方式，具体步骤如下：
1. 克隆项目：从GitHub上克隆Dify项目到本地机器，假设你已经安装了Git，可以使用以下命令：git clone https://github.com/langgenius/dify.git，这一步会将项目的所有代码下载到本地指定目录。
2. 进入目录：克隆完成后，进入项目的docker目录：cd dify && cd docker，因为docker目录中存放了与Docker部署相关的配置文件。
3. 复制环境变量示例文件：将.env.example文件复制为.env文件，命令为：cp.env.example.env。.env文件用于配置项目运行所需的环境变量，如数据库连接字符串、API密钥等。通过复制示例文件，可以在其基础上进行个性化配置。
4. 启动服务：运行命令docker compose up -d，该命令会根据docker – compose.yaml文件中的配置启动Dify相关的所有容器，并在后台运行（-d参数表示detached模式）。

其他安装方式

使用Terraform部署：可以使用Terraform将Dify一键部署到云平台，例如Azure Global（由@nikawang提供的Azure Terraform）和Google Cloud（由@sotazum提供的Google Cloud Terraform）。Terraform是一种基础设施即代码（IaC）工具，通过编写配置文件，可以自动化地创建、修改和版本化基础设施资源。使用Terraform部署Dify时，只需编写好对应的Terraform配置文件，定义好云资源（如虚拟机、存储等）的规格和配置，然后执行相关命令，Terraform就会根据配置在云平台上创建出适合Dify运行的环境，并完成部署。
使用AWS CDK部署：AWS CDK（Cloud Development Kit）是一个开源的软件开发框架，用于使用熟悉的编程语言定义云应用程序的基础设施。可以通过@KevinZhao提供的AWS CDK将Dify部署到AWS上。使用AWS CDK时，开发者可以使用自己熟悉的编程语言（如TypeScript、Python等）来定义AWS资源，相比于直接使用AWS CloudFormation模板，更加灵活和易于维护。例如，可以使用TypeScript编写代码来定义Dify所需的EC2实例、S3存储桶等资源，并通过AWS CDK的命令行工具进行部署。

使用

初始化Dify

在通过Docker Compose启动服务后，在浏览器中访问http://localhost/install，即可开始初始化Dify的过程。初始化过程可能包括设置管理员账号密码、配置数据库连接（如果在.env文件中未完全配置好）等步骤，按照页面提示逐步完成即可。

工作流程使用

可视化画布：Dify提供了一个可视化画布，用于构建和测试强大的AI工作流程。在画布上，你可以通过拖拽的方式添加不同的组件，例如数据输入节点、模型调用节点、结果输出节点等。每个节点都可以进行详细的配置，比如在模型调用节点中，可以选择具体使用的语言模型（如GPT、Mistral、Llama3等）以及对应的参数设置。
优化工作流程：利用Dify提供的各种特性来优化工作流程。例如，通过RAG管道功能，可以将文档数据与语言模型相结合，使模型在回答问题时能够参考外部文档信息，从而提高回答的准确性和相关性。在构建工作流程时，可以根据实际需求灵活调整各个组件之间的连接和数据流向，以实现最优的业务逻辑。

模型使用

模型集成：Dify无缝集成了来自数十个推理提供商的数百个专有/开源LLMs，以及自托管解决方案。支持的模型涵盖了GPT系列、Mistral、Llama3以及任何与OpenAI API兼容的模型。在使用模型时，首先需要在系统中配置好相应模型的访问凭证（如果需要），例如对于OpenAI的模型，需要设置有效的API密钥。
模型选择：在实际应用场景中，根据任务需求选择合适的模型。不同的模型在性能、擅长领域、成本等方面可能存在差异。例如，对于文本生成任务，某些模型可能在生成的文本质量和多样性上表现更好；而对于特定领域的问答任务，一些经过微调的模型可能更具优势。可以通过Dify的模型管理界面，查看各个模型的详细信息和性能指标，以便做出更合适的选择。

Prompt IDE使用

界面操作：Prompt IDE提供了一个直观的界面，用于精心制作提示词。在这个界面中，可以方便地编写、编辑和保存提示词模板。同时，还可以对不同的提示词进行版本管理，以便在需要时回溯到之前的版本。例如，在开发一个聊天机器人应用时，可以在Prompt IDE中尝试不同的提示词策略，观察模型的响应效果，并记录下最佳的提示词设置。
性能比较：Prompt IDE支持比较不同模型在相同提示词下的性能。通过这种方式，可以直观地了解各个模型在特定任务上的表现，从而为选择合适的模型提供依据。例如，可以同时向GPT – 4和Llama3模型发送相同的提示词，比较它们生成的回答在准确性、连贯性等方面的差异，进而决定在实际应用中使用哪个模型。

RAG Pipeline使用

文档处理：Dify的RAG Pipeline具备广泛的功能，从文档摄取到检索一应俱全。它能够开箱即用地支持从PDF、PPT等常见文档格式中提取文本。在使用时，首先将相关文档上传到系统中，Dify会自动对文档进行解析和文本提取。例如，对于一份PDF格式的技术文档，Dify可以提取其中的文字内容，并进行预处理，以便后续与语言模型进行交互。
检索功能：在提取文本后，RAG Pipeline会将文本与语言模型相结合，实现基于文档内容的检索式问答。当用户提出问题时，系统会在文档中检索相关信息，并结合语言模型的理解能力生成回答。例如，用户询问关于文档中某个技术细节的问题，RAG Pipeline可以准确地定位到文档中的相关段落，并生成准确的回答。

智能体使用

智能体定义：可以基于LLM Function Calling或ReAct来定义智能体，并为智能体添加预构建或自定义的工具。例如，通过LLM Function Calling，智能体可以根据用户的问题调用特定的函数来获取信息，然后再根据函数的返回结果生成回答。在定义智能体时，需要明确智能体的目标、可用的工具以及与用户交互的方式。
工具使用：Dify提供了50多个内置工具供AI智能体使用，如Google Search、DALL·E、Stable Diffusion和WolframAlpha等。这些工具可以极大地扩展智能体的能力。例如，当智能体接收到用户关于生成一张特定主题图片的请求时，可以调用DALL·E或Stable Diffusion工具来生成图片，并将图片返回给用户。

LLMOps使用

监控与分析：通过LLMOps功能，可以监控和分析应用程序的日志和性能随时间的变化情况。可以查看模型的调用次数、响应时间、生成文本的质量指标等信息。例如，通过分析日志，可以发现某个时间段内模型的响应时间突然变长，进而排查可能的原因，如服务器负载过高、模型版本问题等。
持续改进：基于生产数据和注释，可以持续改进提示词、数据集和模型。例如，通过对用户与模型交互的历史数据进行分析，发现某些提示词在特定场景下的效果不佳，可以对提示词进行优化；或者根据用户反馈，对数据集进行扩充和清洗，以提高模型的性能。

后端即服务使用

API集成：Dify的所有功能都提供了相应的API，这使得开发者可以轻松地将Dify集成到自己的业务逻辑中。例如，如果已经有一个现有的Web应用程序，想要添加AI聊天功能，可以通过调用Dify的API来实现。在自己的应用程序中，发送请求到Dify的API端点，传递用户的问题和相关参数，然后接收Dify返回的回答，并将其展示给用户。
业务逻辑定制：利用Dify的API，可以根据具体的业务需求定制复杂的逻辑。例如，在一个电商应用中，可以结合Dify的智能体功能和API，实现一个智能客服，根据用户的问题查询商品信息、处理订单等，为用户提供个性化的服务。

注意事项

环境变量配置

安全性：在配置.env文件中的环境变量时，尤其是涉及到API密钥、数据库密码等敏感信息时，要确保文件的访问权限设置正确，避免泄露。例如，在Linux系统中，可以通过设置文件权限为600，使得只有文件所有者可以读取和写入该文件。
准确性：仔细核对环境变量的配置值，确保其准确性。错误的配置可能导致服务无法正常启动或运行出错。例如，如果配置的数据库连接字符串错误，Dify将无法连接到数据库，从而影响数据的存储和读取功能。

模型使用限制

提供商限制：不同的模型提供商可能对模型的使用有不同的限制，如调用频率限制、输入输出长度限制等。在使用模型时，要了解并遵守这些限制，避免因超出限制而导致服务中断。例如，OpenAI的某些模型可能对每分钟的调用次数有上限，开发者需要合理设计应用程序的调用逻辑，以确保在限制范围内使用。
数据隐私：如果使用的模型涉及处理用户的敏感数据，要确保遵循相关的数据隐私法规。例如，在欧盟地区使用模型处理用户数据时，需要遵守GDPR（通用数据保护条例）的规定，对用户数据进行合法、合规的处理。

性能优化

资源分配：根据实际的业务负载，合理分配服务器资源。如果并发请求较多，可能需要增加CPU和内存资源，以保证服务的响应速度。例如，可以通过监控工具观察服务器的资源使用情况，当发现CPU或内存使用率过高时，及时调整服务器配置或者优化代码逻辑。
缓存策略：考虑实施缓存策略，对于一些频繁使用且不经常变化的数据或模型结果进行缓存。这样可以减少对模型的重复调用，提高响应速度。例如，可以使用Redis等缓存工具，将常用的提示词和对应的模型回答进行缓存，当再次收到相同的请求时，直接从缓存中返回结果。

社区与更新

关注社区：积极参与Dify的社区，如GitHub Discussion、Discord等。在社区中，可以获取最新的项目动态、与其他开发者交流经验、解决遇到的问题。例如，其他开发者可能会分享一些在特定场景下优化Dify性能的技巧，或者提供解决某个已知问题的方案。
及时更新：定期关注Dify项目的更新，及时更新到最新版本。新版本可能会修复已知的漏洞、增加新的功能或者优化性能。在更新之前，要备份好重要的数据，并仔细阅读更新日志，了解更新可能带来的影响，确保更新过程顺利进行。

官网： https://dify.ai/

项目地址： https://github.com/langgenius/dify