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<p align="center">
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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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</p>
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[官方网站](https://dify.ai) • [文档](https://docs.dify.ai/v/zh-hans) • [Twitter](https://twitter.com/dify_ai) • [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7)
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在 Product Hunt 上投我们一票吧 ↓
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<a href="https://www.producthunt.com/posts/dify-ai"><img src="https://api.producthunt.com/widgets/embed-image/v1/featured.svg?sanitize=true&post_id=dify-ai&theme=light" alt="Product Hunt Badge" width="250" height="54"></a>
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**Dify** 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用。Dify 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以“后端即服务”的 API 提供服务。
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通过 Dify 创建的应用包含了：
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- 开箱即用的的 Web 站点，支持表单模式和聊天对话模式
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- 一套 API 即可包含插件、上下文增强等能力，替你省下了后端代码的编写工作
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- 可视化的对应用进行数据分析，查阅日志或进行标注
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Dify 兼容 Langchain，这意味着我们将逐步支持多种 LLMs ，目前已支持：
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- GPT 3 (text-davinci-003)
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- GPT 3.5 Turbo(ChatGPT)
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- GPT-4
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## 使用云服务
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访问 [Dify.ai](https://cloud.dify.ai)
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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 >= 1 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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### 配置
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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，修改完毕后，请再次执行 `docker-compose up -d`。
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## Roadmap
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我们正在开发中的功能：
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- **数据集**，支持更多的数据集，例如同步 Notion 或网页的内容
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我们将支持更多的数据集，包括文本、网页，甚至 Notion 内容。用户可以根据自己的数据源构建 AI 应用程序。
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- **插件**，推出符合 ChatGPT 标准的插件，或使用 Dify 产生的插件
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我们将发布符合 ChatGPT 标准的插件，或者 Dify 自己的插件，以在应用程序中启用更多功能。
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- **开源模型**，例如采用 Llama 作为模型提供者，或进行进一步的微调
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我们将与优秀的开源模型如 Llama 合作，通过在我们的平台中提供它们作为模型选项，或使用它们进行进一步的微调。
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## Q&A
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**Q: 我能用 Dify 做什么？**
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A: Dify 是一个简单且能力丰富的 LLM 开发和运营工具。你可以用它搭建商用级应用，个人助理。如果你想自己开发应用，Dify 也能为你省下接入 OpenAI 的后端工作，使用我们逐步提供的可视化运营能力，你可以持续的改进和训练你的 GPT 模型。
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**Q: 如何使用 Dify “训练”自己的模型？**
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A: 一个有价值的应用由 Prompt Engineering、上下文增强和 Fine-tune 三个环节组成。我们创造了一种 Prompt 结合编程语言的 Hybrid 编程方式（类似一个模版引擎），你可以轻松的完成长文本嵌入，或抓取用户输入的一个 Youtube 视频的字幕——这些都将作为上下文提交给 LLMs 进行计算。我们十分注重应用的可运营性，你的用户在使用 App 期间产生的数据，可进行分析、标记和持续训练。以上环节如果没有好的工具支持，可能会消耗你大量的时间。
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**Q: 如果要创建一个自己的应用，我需要准备什么？**
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A: 我们假定你已经有了 OpenAI API Key，如果没有请去注册一个。如果你已经有了一些内容可以作为训练上下文，就太好了。
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**Q: 提供哪些界面语言？**
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A: 现已支持英文与中文，你可以为我们贡献语言包。
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## Star History
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[](https://star-history.com/#langgenius/dify&Date)
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## 联系我们
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如果您有任何问题、建议或合作意向，欢迎通过以下方式联系我们：
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- 在我们的 [GitHub Repo](https://github.com/langgenius/dify) 上提交 Issue 或 PR
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- 在我们的 [Discord 社区](https://discord.gg/FngNHpbcY7) 上加入讨论
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- 发送邮件至 hello@dify.ai
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## 贡献代码
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为了确保正确审查，所有代码贡献 - 包括来自具有直接提交更改权限的贡献者 - 都必须提交 PR 请求并在合并分支之前得到核心开发人员的批准。
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我们欢迎所有人提交 PR！如果您愿意提供帮助，可以在 [贡献指南](CONTRIBUTING_CN.md) 中了解有关如何为项目做出贡献的更多信息。
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## 安全
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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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## Citation
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本软件使用了以下开源软件：
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- Chase, H. (2022). LangChain [Computer software]. https://github.com/hwchase17/langchain
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- Liu, J. (2022). LlamaIndex [Computer software]. doi: 10.5281/zenodo.1234.
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更多信息，请参考相应软件的官方网站或许可证文本。
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## License
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本仓库遵循 [Dify Open Source License](LICENSE) 开源协议。
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