开源、低代码、全链路，一站式构建 LLM 应用的「终极脚手架」

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项目概述

Dify是一个面向生产环境的 Agentic AI 开发平台。它将工作流编排、RAG 检索、Agent 能力、模型管理、可观测性、后端即服务（BaaS）全部整合进一套开源系统里，让你把原型到上线的周期从「周」缩短到「小时」。

「像搭积木一样拖拽出 AI 流程，像调用 REST API 一样把 AI 接入业务」

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问题背景

• • 想把大模型塞进产品，但 LangChain/Flowise 的碎片代码维护成本高。
• • 企业内部需要统一的 LLM 网关，又担心数据泄露。
• • 非算法同事也想做 AI 应用，却不会写 Python。

Dify 用 可视化画布 + 企业级后端 一次性解决这三类痛点。

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功能亮点

维度	Dify 的做法	一句话卖点
Workflow	所见即所得的画布，拖拽节点即可编排多步 LLM 流程	不写代码也能做「链式思考」
RAG 管道	支持 PDF / PPT / Word / 网页一键解析→切片→向量检索	10 分钟拥有自己的 “ChatPDF”
Agent	Function Calling & ReAct 双模式，内置 50+ 工具（Google 搜索、DALL·E、WolframAlpha…）	把「搜索 + 计算 + 画图」交给 Agent
模型支持	GPT、Claude、Llama3、Mistral… 100+ 模型即插即用	一条配置切换模型，不怕 OpenAI 抽风
LLMOps	日志、标注、A/B Prompt、成本仪表盘全都有	上线后持续调优不抓瞎
部署	docker compose up -d 一行命令本地起服务	10 分钟私有化，数据完全自己掌控

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技术细节

• • 架构：Backend-as-a-Service 设计，所有功能都暴露 REST / OpenAPI，方便嵌入现有系统。
• • 扩展：插件市场 + MCP（Model Context Protocol）标准，让任何外部 API 都能被 Agent 调用。

• • 安全：企业版支持 SSO、RBAC、审计日志；本地部署可完全离线运行。
• • 高可用：社区已贡献 Helm Chart / Terraform / AWS CDK，一条命令上 K8s 或云厂商。

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安装与使用

最快体验

1. 1. 直接访问 Dify Cloud[2] 注册即送 200 次 GPT-4 调用。
2. 2. 3 分钟创建第一个「客服 FAQ Bot」：上传文档 → 自动生成问答 → 一键发布为网站聊天挂件。

私有化部署

git clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify/dockercp .env.example .envdocker compose up -d# 打开 http://localhost/install 完成初始化

需要高可用？
helm install dify leoquote/dify 即可上 Kubernetes。

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应用案例

• • Volvo 汽车 – 把内部知识库变成 AI 问答机器人，每年节省 18,000 小时 人工检索时间。
• • 理光 Ricoh – 用 Dify 快速构建面向 19,000 名员工的企业问答系统，成为「公民开发」最佳实践。
• • 创业公司 MVP – 从想法到可演示的 AI 产品最快纪录 2 小时，已帮助数百家初创团队拿到天使轮。
• • 个人极客 – 用 Workflow 复刻 Google NotebookLM 的 AI Podcast，B 站视频播放量破 10 万。

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项目地址

GitHub：https://github.com/langgenius/dify
官网 & Cloud 体验：https://dify.ai
文档中心：https://docs.dify.ai

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• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

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