简介

Dify是一款开源大模型开发平台，提供可视化界面和强大功能，帮助开发者快速构建AI应用。它支持多种语言模型，提供直观工作流设计、RAG功能、AI Agent集成和LLM运维管理。安装简单，只需Docker环境。作为GitHub上107k星的热门项目，Dify成为AI工程师的必备工具，能极大提升开发效率，解决AI应用开发中的各种痛点。

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还在为开发基于大模型的AI应用而发愁吗 ？不知道怎么做一个企业内部智能体 ？

Dify 这款 GitHub 上超火的开源项目来帮你解决这些问题！它不仅拥有直观的可视化界面，还提供强大的工作流、模型管理和丰富的插件支持，让你从 AI 应用的原型设计到正式上线快到起飞！本文将带你快速了解这款被称为“AI 工程师必备神器”的开源平台。

一、Dify 是什么

Dify 是一个开源的开发平台，说白了，就是一个让你不用写太多代码也能折腾出花来的工具！无论你是做问答机器人、智能搜索，还是搭建 AI 驱动的业务流程，Dify 都能帮忙 ！

二、开源成就

• Star数 GitHub 上已经吸引了超过 107k 星，人气爆棚！
• 主开发语言 主要使用 TypeScript 与 Python 开发，同时还用了少量的 JavaScript 和 MDX。

核心功能

• 直观的工作流设计
  提供可视化界面，开发者可以使用“拖拉拽”方式为应用设计强大的 AI 流程，比如接入文档解析或外部知识库。
• 丰富的模型支持
  支持众多语言模型，比如 DeepSeek,GPT、Mistral、Llama3，只要是 OpenAI API 兼容的模型你都能用，简直太灵活。
• RAG功能
  内置文档检索能力，能从 PDF、PPT 等多种文档中提取信息，支持知识增强型问答和生成任务，替你处理“海量内容”。
• 多功能 AI Agent 集成
  自带 50+ 小工具，比如 Google 搜索、Stable Diffusion、WolframAlpha 等，你可以直接集成它们或者自定义自己需要的工具。
• LLM 运维管理（LLMOps）
  内置观测工具，让你可以实时监控应用日志、性能，并调优模型和数据。
• 易集成
  提供一整套后端 API，把 Dify 嵌入你的业务中简直不要太容易。

三、安装指南

• 基础环境准备

• CPU ≥ 2 核
• 内存 ≥ 4GB
  首先确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose。

• 安装步骤

  # 克隆 Dify 仓库
  git clone https://github.com/langgenius/dify.git
  cd dify/docker
  
  # 配置环境文件
  cp .env.example .env
  
  # 启动服务
  docker compose up -d
  

• 访问 Dify 管理界面
  在浏览器中打开http://localhost/install 按照指引完成初始化设置。这时候你就可以开始创建自己的 AI 应用了！

Dify 是一款为开发者量身打造的生产力工具，完美解决了 AI 应用在开发、部署、管理中的种种痛点。从多模型支持、可视化工作流，一直到 RAG 数据增强和丰富的工具集成，它能极大地提升你的开发效率。

开源地址https://github.com/langgenius/dify

四、AI大模型学习和面试资源

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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