目錄
一、前言
二、Dify 介紹
2.1 Dify 是什么
2.2 Dify 核心特性
2.2.1 多模型支持
2.2.2 可視化編排工作流
2.2.3 低代碼/無代碼開發
2.3 Dify 適用場景
2.4 Dify 與Coze的對比
2.4.1 定位與目標用戶
2.4.2 核心功能對比
2.4.3 開發體驗與成本
2.4.4 適用場景對比
2.4.5 其他差異對比
三、Dify 部署過程詳解
3.1 環境準備
3.1.1 服務器環境
3.1.2 Docker環境
3.1.3 Docker Compose 環境
3.2 服務器安裝git
3.3 Dify 部署操作步驟
3.3.1 下載git包
3.3.2 配置環境變量
3.3.3 啟動dify容器
3.3.4 訪問dify控制臺
3.3.5 設置管理員并登錄
四、Dify 基本配置與使用
4.1 配置大模型
4.1.1 安裝大模型插件
4.1.2 大模型配置
4.2 創建應用
4.2.1 從模板創建應用
4.2.2 創建空白應用
五、寫在文末
一、前言
在當下人工智能飛速發展的今天，大語言模型（LLM）應用日益廣泛。Dify 作為一款開源的 LLM 應用開發平臺，融合了后端即服務（Backend as a Service, BaaS）和 LLMOps 的理念，為開發者提供了一種高效、便捷的方式來構建生產級的生成式 AI 應用。
Dify支持多種主流大語言模型，如GPT、Mistral、Llama3等，并通過低代碼/無代碼開發方式，降低了開發門檻。其核心特性包括多模型支持、豐富的功能組件和靈活的應用編排，適用于智能客服、內容生成、數據分析等多個應用場景。Dify通過可視化的界面和強大的RAG引擎，幫助開發者快速構建和優化AI應用，顯著提高了開發效率和應用質量。與同類產品相比，Dify在API優先、靈活應用編排和插件生態方面具有顯著優勢，適合不同技術背景的開發者使用。未來，Dify有望在AI應用開發領域發揮更大的作用，推動AI技術的普及和創新。
