Dify 从部署到使用操作详解

小码农叔叔

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2025-06-08 11:12:50

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/148316388?spm=1001.2014.3001.5502

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内容概要：本文介绍了Dify——一个用于开发大型语言模型（LLM）应用程序的开源平台。Dify融合了后端即服务（BaaS）和LLMOps理念，使开发者能快速构建生产级别的生成式AI应用。它支持多种LLM模型，包括GPT、Mistral、Llama3等，并兼容多种推理提供商。Dify内置了高质量的检索增强生成（RAG）引擎和灵活的Agent框架，支持聊天助手、文本生成、Agent应用和工作流等多种应用类型。通过丰富的功能组件，如数据集管理、可视化Prompt编排、应用运营工具和插件生态系统，Dify极大简化了AI应用的开发过程。文章还展示了Dify在电商智能客服、新媒体内容生成和企业办公自动化等实际场景中的应用案例，并与FastGPT进行了对比，突出了Dify在模型接入、应用构建和用户友好度等方面的优势。适合人群：对AI应用开发感兴趣的研发人员，尤其是希望快速构建和部署AI应用的开发者和企业。使用场景及目标：①通过Dify的强大模型支持和RAG引擎，快速构建智能客服、内容生成等AI应用；②利用Agent框架和工作流功能，实现复杂任务的自动化处理；③通过丰富的功能组件和插件生态系统，提升应用的灵活性和功能性。其他说明：Dify不仅提供了便捷的安装和使用指南，还展望了未来的发展前景，强调其在降低AI应用开发门槛和推动AI技术创新方面的巨大潜力。

内容概要：本文详细介绍了DeepSeek的应用方法和技术细节，涵盖基本功能如自然语言对话、代码生成、文本生成与润色、以及多任务处理等多个方面。接着深入探讨了三种主要的接入方式——网页端/移动端APP、API接口及本地部署的具体操作步骤，其中重点讲解了API接口申请与配置流程、在开发环境中集成的方式如VSCode插件与Dify平台的方法及其使用案例。针对高级用户的本地部署则分别讲述了采用Ollama部署和基于HuggingFace Transformers两种路径的操作。最后提出优化建议以提升使用效率并强调了关于APIKey的安全维护和其他合理的使用注意事项。适合人群：对于想要深入了解或开始尝试使用DeepSeek这一人工智能产品的所有开发者。使用场景及目标：旨在让使用者能够全面掌握DeepSeek的各项核心能力和接入途径，从而更好地将其应用于实际的工作流程之中，无论是寻求高效便捷地完成工作任务还是进行创新性项目开发。阅读建议：考虑到文档内容较为详尽，在初次阅读时可以根据自身需要着重关注感兴趣的章节，比如如果主要目的是了解产品特性可以选择先浏览第一部分；对于计划深入开发的人来说，则应该花时间认真研究第三章和第四部分内容来熟悉接口及集成方面的信息。另外，请务必重视最后一部分提到的重要提示，尤其是关于API key管理和遵守相关法规的内容。

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Dify 从部署到使用操作详解

最近在研究AI Agent，发现大家都在用Dify，但Dify部署起来总是面临各种问题，而且我在部署和应用测试过程中也都遇到了，因此记录如下，供大家参考。Dify总体来说比较灵活，扩展性比较强，适合基于它做智能聊天机器人，文本生成，工作流任务，Agent应用建设等场景，要比其他客户端工具更加灵活，更加适合二次开发，但Dify部署起来非常麻烦，会自动部署10个容器，任何一个出现问题，应用都无法正常使用。后续我会与Autogen对比，看看在Agent方面哪个更适合垂直行业AI应用的快速落地。

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