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[](https://dify.ai)
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<a href="./README.md">English</a> |
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<a href="./README_CN.md">简体中文</a> |
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<a href="./README_JA.md">日本語</a> |
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<a href="./README_ES.md">Español</a> |
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<a href="./README_KL.md">Klingon</a> |
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<a href="./README_FR.md">Français</a>
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<a href="https://dify.ai" target="_blank">
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<img alt="Static Badge" src="https://img.shields.io/badge/AI-Dify?logo=AI&logoColor=%20%23f5f5f5&label=Dify&labelColor=%20%23155EEF&color=%23EAECF0"></a>
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<a href="https://discord.gg/FngNHpbcY7" target="_blank">
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<img src="https://img.shields.io/discord/1082486657678311454?logo=discord"
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alt="chat on Discord"></a>
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<a href="https://twitter.com/intent/follow?screen_name=dify_ai" target="_blank">
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<img src="https://img.shields.io/twitter/follow/dify_ai?style=social&logo=X"
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alt="follow on Twitter"></a>
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<a href="https://hub.docker.com/u/langgenius" target="_blank">
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<img alt="Docker Pulls" src="https://img.shields.io/docker/pulls/langgenius/dify-web"></a>
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<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/TnyfIuH-tPi9o1KNjwVArw" target="_blank">
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Dify 发布 AI Agent 能力：基于不同的大型语言模型构建 GPTs 和 Assistants
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Dify 是一个 LLM 应用开发平台，已经有超过 10 万个应用基于 Dify.AI 构建。它融合了 Backend as Service 和 LLMOps 的理念，涵盖了构建生成式 AI 原生应用所需的核心技术栈，包括一个内置 RAG 引擎。使用 Dify，你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力。
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## 使用云端服务
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使用 [Dify.AI Cloud](https://dify.ai) 提供开源版本的所有功能,并包含 200 次 GPT 试用额度。
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## 为什么选择 Dify
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Dify 具有模型中立性，相较 LangChain 等硬编码开发库 Dify 是一个完整的、工程化的技术栈，而相较于 OpenAI 的 Assistants API 你可以完全将服务部署在本地。
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| 功能 | Dify.AI | Assistants API | LangChain |
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| 编程方式 | 面向 API | 面向 API | 面向 Python 代码 |
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| 生态策略 | 开源 | 封闭且商用 | 开源 |
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| RAG 引擎 | 支持 | 支持 | 不支持 |
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| Prompt IDE | 包含 | 包含 | 没有 |
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| 支持的 LLMs | 丰富 | 仅 GPT | 丰富 |
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| 本地部署 | 支持 | 不支持 | 不适用 |
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## 特点
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**1. LLM支持**：与 OpenAI 的 GPT 系列模型集成,或者与开源的 Llama2 系列模型集成。事实上，Dify支持主流的商业模型和开源模型(本地部署或基于 MaaS)。
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**2. Prompt IDE**：和团队一起在 Dify 协作，通过可视化的 Prompt 和应用编排工具开发 AI 应用。 支持无缝切换多种大型语言模型。
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**3. RAG引擎**：包括各种基于全文索引或向量数据库嵌入的 RAG 能力，允许直接上传 PDF、TXT 等各种文本格式。
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**4. AI Agent**：基于 Function Calling 和 ReAct 的 Agent 推理框架，允许用户自定义工具，所见即所得。Dify 提供了十多种内置工具调用能力，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion、WolframAlpha 等。
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**5. 持续运营**：监控和分析应用日志和性能，使用生产数据持续改进 Prompt、数据集或模型。
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## 在开始之前
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**关注我们，您将立即收到 GitHub 上所有新发布版本的通知！**
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- [网站](https://dify.ai)
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- [文档](https://docs.dify.ai)
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- [部署文档](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted)
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- [常见问题](https://docs.dify.ai/getting-started/faq)
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## 安装社区版
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### 系统要求
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在安装 Dify 之前，请确保您的机器满足以下最低系统要求：
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- CPU >= 2 Core
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- RAM >= 4GB
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### 快速启动
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启动 Dify 服务器的最简单方法是运行我们的 [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml) 文件。在运行安装命令之前，请确保您的机器上安装了 [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) 和 [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/)：
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```bash
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cd docker
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docker compose up -d
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```
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运行后，可以在浏览器上访问 [http://localhost/install](http://localhost/install) 进入 Dify 控制台并开始初始化安装操作。
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### Helm Chart
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非常感谢 @BorisPolonsky 为我们提供了一个 [Helm Chart](https://helm.sh/) 版本，可以在 Kubernetes 上部署 Dify。
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您可以前往 https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm 来获取部署信息。
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### 配置
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如果您需要自定义配置，请参考我们的 [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml) 文件中的注释，并手动设置环境配置。更改后，请再次运行 `docker-compose up -d`。您可以在我们的[文档](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/environments)中查看所有环境变量的完整列表。
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## Star History
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[](https://star-history.com/#langgenius/dify&Date)
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## 社区与支持
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我们欢迎您为 Dify 做出贡献，以帮助改善 Dify。包括：提交代码、问题、新想法，或分享您基于 Dify 创建的有趣且有用的 AI 应用程序。同时，我们也欢迎您在不同的活动、会议和社交媒体上分享 Dify。
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- [GitHub Issues](https://github.com/langgenius/dify/issues)。👉：使用 Dify.AI 时遇到的错误和问题，请参阅[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。
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- [电子邮件支持](mailto:hello@dify.ai?subject=[GitHub]Questions%20About%20Dify)。👉：关于使用 Dify.AI 的问题。
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- [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7)。👉：分享您的应用程序并与社区交流。
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- [Twitter](https://twitter.com/dify_ai)。👉：分享您的应用程序并与社区交流。
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- [商业许可](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry)。👉：有关商业用途许可 Dify.AI 的商业咨询。
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- [微信]() 👉：扫描下方二维码，添加微信好友，备注 Dify，我们将邀请您加入 Dify 社区。
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<img src="./images/wechat.png" alt="wechat" width="100"/>
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## 安全问题
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为了保护您的隐私，请避免在 GitHub 上发布安全问题。发送问题至 security@dify.ai，我们将为您做更细致的解答。
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## License
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本仓库遵循 [Dify Open Source License](LICENSE) 开源协议，该许可证本质上是 Apache 2.0，但有一些额外的限制。
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