「关于Dify的精彩介绍」
Dify是一款了不起的开源平台！它专门用来开发大型语言模型（LLM）的应用程序。你想想看，它融合了后端即服务（BaaS）和LLMOps的先进概念，让开发者们能快马加鞭地构建出生产级别的生成式AI应用。
最棒的是，即便你是技术小白，也能轻松上手，参与到定义AI应用和管理数据的全过程里。
有了Dify内置的一整套关键技术栈，构建LLM应用就跟玩似的！它支持上百种模型，界面直观易懂，还配备了高质量的检索增强生成（RAG）引擎，以及灵活多变的Agent框架。再加上那简洁明了的用户界面和API，开发者们再也不用在繁琐的重复劳动上浪费时间了，可以全身心投入到创新与业务需求中去。
❝类似UE游戏引擎那种蓝图去编写的你的AI应用，相当于你可以利用Dify打造自己的工作流。只要你逻辑够好，不懂python也能开发出自己的工作流。
❞
「为啥要选Dify？」
如果你对GPT-4这样的LLM技术进步速度感到惊叹不已，恨不得马上把它运用到实际中，却又被一堆问题搞得一头雾水：
怎么才能根据我们自己的数据或内容，“训练”出一个得心应手的模型？ AI怎么才能跟上时代步伐，知道最近发生的大事？ 我怎么才能保证AI不会误导用户，给出错误的信息？ 这个精调和嵌入到底是个啥玩意儿？
别急，Dify就是你的救星！
Dify的宗旨就是让开发者（当然，还有那些非技术大神）能够快速构建基于大型语言模型的AI应用，而且保证这些应用既看得见摸得着，又好用又能不断升级。通过它，我们可以像部署助手API和GPT那样，基于任何模型展开行动，同时在灵活安全的环境下，牢牢掌握住我们私有数据的主导权。更重要的是，Dify将助力我们的大型模型应用基于最新的数据发展，帮助我们摆脱LLM可能带来的偏见和误解，进一步提升我们在特定领域的专业水平，让我们私有的LLM成为行业内的佼佼者。
部署Dify
安装Docker桌面根据你的操作系统。
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker compose up -d
# 等待安装完毕后启动服务
查看docker容器我们可以看到：
docker-api-1 langgenius/dify-api:0.3.2 "/entrypoint.sh" api 4 seconds ago Up 2 seconds 80/tcp, 5001/tcp
docker-db-1 postgres:15-alpine "docker-entrypoint.s…" db 4 seconds ago Up 2 seconds 0.0.0.0:5432->5432/tcp
docker-nginx-1 nginx:latest "/docker-entrypoint.…" nginx 4 seconds ago Up 2 seconds 0.0.0.0:80->80/tcp
docker-redis-1 redis:6-alpine "docker-entrypoint.s…" redis 4 seconds ago Up 3 seconds 6379/tcp
docker-weaviate-1 semitechnologies/weaviate:1.18.4 "/bin/weaviate --hos…" weaviate 4 seconds ago Up 3 seconds
docker-web-1 langgenius/dify-web:0.3.2 "/entrypoint.sh" web 4 seconds ago Up 3 seconds 80/tcp, 3000/tcp
docker-worker-1 langgenius/dify-api:0.3.2 "/entrypoint.sh" worker 4 seconds ago Up 2 seconds 80/tcp, 5001/tcp
我们主要看nginx那个服务容器已经映射到80端口，我们只要输入localhost即可访问Dify应用。
基本功能
我们创建一个新的文本生成应用，你可以根据你的喜好来填写应用的标题和描述。
强大的工作流
工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。
比如我们平时写代码，会将一个大的功能拆分多个function，将多个function按顺序组合调用得到我们最后的结果，这些操作下来就是工作流。只不过我们现在不是写代码，变成可视化节点编写我们的AI应用。
「你可以通过连接不同的节点在一个无限的画布上构建你的 Workflow。」
在本次版本中，我们优先支持一些核心节点包括：
**LLM：**选择任意一个主流的大型语言模型，并定义它的输入和输出。 **工具：**使用内置的和自定义的工具来扩展你的 workflow 能够实现的功能。 **意图分类器：**让 LLM 对用户的输入自动分类，根据不同的类别进行工作流转。 **知识检索：**为你的 LLMs 挂载来自现有知识库的上下文数据。 **代码：**执行自定义的 Python 或 Node.js 代码。 **If/Else 块：**定义条件逻辑以创建分支的 Workflows。
Dify Workflow 支持 DSL 导入导出是其最酷的功能之一。通过 DSL，你可以轻松地导出你的 Workflows 并将它们导入到其他工作区，在系统之间移动你的 Workflows 并根据你的需要再次自定义它们。这个特性为社区内的合作、分享和在他人工作基础上再构建打开了一扇世界之窗。
如果你有什么更好玩的工作流，或者你想和梦兽编程一起交流。可以关注梦兽编程公众号扫码进群一起讨论Dify。期待你们的加入
