摘要：随着 AI 技术的快速发展，构建大语言模型应用已经成为了许多开发者和企业的重要需求。而 Dify 作为一个开源的 LLM 应用开发平台，凭借其直观的界面和强大的功能，正在成为这个领域的佼佼者。最近，Dify 发布了 v2.0.0 beta 版本 ，这个版本带来
随着 AI 技术的快速发展，构建大语言模型应用已经成为了许多开发者和企业的重要需求。而 Dify 作为一个开源的 LLM 应用开发平台，凭借其直观的界面和强大的功能，正在成为这个领域的佼佼者。最近，Dify 发布了 v2.0.0 beta 版本 ，这个版本带来了许多重要的改进和新特性，正好趁着这个契机，我们来深入了解下这个平台。
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，其核心理念是让 AI 应用开发变得更加简单和高效。它不仅提供了可视化的工作流编排，还集成了 RAG 管道、智能体能力、模型管理和可观测性等功能，让开发者能够快速从原型迁移到生产环境。
Dify 一词源自 Define + Modify ，指的是定义并持续改进你的 AI 应用，它也可以当做 Do it for you 的缩写。
它的核心功能包括：
全面的模型支持 ：无缝集成包括 OpenAI 与 A #技术分享nthropic 等数十个商业模型，支持 Hugging Face、OpenRouter 等 MaaS 供应商接口以及任意 OpenAI 兼容的接口，并提供了本地模型推理 Runtime 的支持；灵活的工作流 ：在可视化画布上构建和测试强大的 AI 工作流，分为 Chatflow 和 Workflow 两种类型；直观的提示词编排 ：用于制作提示词的直观界面，比较模型性能，并为基于聊天的应用添加文本转语音等附加功能；高质量的 RAG 管道 ：广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄取到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本；稳健的智能体框架 ：可以基于 LLM 的 Function Calling 或 ReAct 定义智能体，并为智能体添加自定义工具；丰富的工具系统 ：Dify 提供了 50 多个内置工具，如 Google Search、WolframAlpha 等；并支持轻松导入自定义的 API 工具或 MCP 工具；强大的插件生态 ：支持模型、工具、Agent 策略、扩展等插件类型，开发者可以根据需要方便的扩展 Dify 的功能；LLMOps ：随时间监控和分析应用日志和性能，你可以基于生产数据和注释持续改进提示词、数据集和模型；后端即服务 ：Dify 的所有功能都提供相应的 API，因此你可以轻松地将 Dify 集成到你自己的业务逻辑中；Dify 提供了多种部署方式，最简单的方式是使用 Docker Compose。在开始之前，请确保你的机器满足以下最低系统要求：
CPU >= 2 CoreRAM >= 4 GiB$ LATEST_TAG=$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)$ git clone --branch "$LATEST_TAG" https://github.com/langgenius/dify.git上面的命令会自动获取最新的稳定版本并克隆到本地，我在写这篇文章时最新版本是 v1.8.1。
然后进入 docker 目录：
$ cd dify/docker这个目录包含了 Dify 部署所需的所有配置文件，其中 docker-compose.yml 文件定义了 Dify 的完整架构，包括以下核心组件：
api - Dify API 服务worker - Celery 后台任务处理器worker_beat - Celery 定时任务调度器web - 前端 Web 应用db - PostgreSQL 主数据库redis - Redis 缓存和消息队列sandbox - Dify 代码执行沙盒plugin_daemon - 插件守护进程ssrf_proxy - SSRF 代理 (Squid)nginx - 反向代理和负载均衡器weaviate - Weaviate 向量数据库这个文件还内置了大量的其他向量数据库组件配置，可以通过不同的 Profile 来切换：
qdrant - Qdrant 向量数据库pgvector - pgvector 扩展的 PostgreSQLpgvecto-rs - pgvecto-rs 向量数据库chroma - Chroma 向量数据库milvus - 包括 etcd、minio、milvus 三个组件etcd - Milvus 的 etcd 配置存储minio - Milvus 的 MinIO 对象存储milvus-standalone - Milvus 向量数据库opensearch - 包括 opensearch 和 dashboards 两个组件Opensearch - OpenSearch 向量数据库opensearch-dashboards - OpenSearch 仪表板elasticsearch - 包括 elasticsearch 和 kibana 两个组件elasticsearch - Elasticsearch 向量数据库kibana - Kibana 可视化界面还有不少比较小众的向量数据库，比如 Couchbase、Vastbase、OceanBase、Oracle、OpenGauss、MyScale、Matrixone 等等。除了向量数据库，文件中还有另外两个额外的组件，用户可以择需使用：
certbot - SSL 证书自动管理unstructured - 非结构化文档处理接下来，复制环境配置文件：
$ cp .env.example .env这个 .env 文件包含了 Dify 运行所需的所有环境变量，包括数据库连接信息、加密密钥、模型配置等。默认配置已经可以正常运行，我们暂时不用改。
或者指定特定的 Profile 启动：
这个命令会下载所有必要的镜像并启动服务，首次运行可能需要一些时间，因为需要下载各种 Docker 镜像。等待所有容器启动完毕后，如果一切正常，各服务状态如下所示：
除了使用 Dify 官方构建好的 Docker 镜像启动服务之外，我们也可以直接通过源码来启动，不过还是需要 Docker Compose 来安装中间件：
$ cp middleware.env.example middleware.env$ docker compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d启动成功后各服务状态如下：
相比于之前的 Docker Compose 部署，这里少了 nginx 、web 、api 、worker 和 worker-beat 这 5 个服务，因此需要通过源码启动，包括两个后端服务和一个前端服务：
API 服务 ：为前端服务和 API 访问提供 API 请求服务Worker 服务 ：为数据集处理、工作区、清理等异步任务提供服务Web 服务 ：启动用于前端页面的 Web 服务后端服务需要 Python 3.12 版本，可以使用 uv 来创建 Python 虚拟环境：
$ uv venv --python 3.12前端服务需要 Node.js v22 (LTS) 和 PNPM v10 版本，安装方法参考官方文档：
nodejs.org/pnpm.io/installatio…我们首先进入 api 目录：
$ cd api复制环境变量文件：
然后使用 openssl 命令生成一个随机密钥：
$ openssl rand -base64 42该命令的意思是生成 42 字节的随机数据并用 Base64 进行编码。
将该值替换 .env 文件中的 SECRET_KEY 值：
SECRET_KEY=xxx也可以使用下面的 awk 命令一句话搞定：
$ awk -v key="$(openssl rand -base64 42)" \'/^SECRET_KEY=/ {sub(/=.*/, "=" key)} 1' \.env > temp_env && mv temp_env .env这里的 awk -v key="$(...)" 表示将生成的密钥存储在 key 这个变量中， /^SECRET_KEY=/ 表示匹配以 SECRET_KEY= 开头的行， {sub(/=.*/, "=" key)} 表示将等号后的所有内容替换为新密钥，后面的 1 是 awk 的默认动作，表示打印所有行，然后将输出重定向到临时文件 temp_env ，最后成功后再将临时文件重命名为原文件。注意这里不能直接输出到原文件，会导致原文件被清空！
然后运行 uv 命令安装所需依赖：
$ uv sync在启动前，我们还需要初始化数据库：
$ uv run flask db upgrade这个命令会按顺序执行 migrations/versions/ 目录下的迁移脚本，更新数据库结构，包括创建或修改表、列、索引等。
最后启动 API 服务：
$ uv run flask run --host 0.0.0.0 --port=5001 --debug如果要从队列中消费异步任务，我们还需要启动 Worker 服务：
$ uv run celery -A app.celery worker \-P gevent \-c 1 \--loglevel INFO \-Q dataset,generation,mail,ops_traceCelery 是一个基于 Python 的 分布式任务队列（Distributed Task Queue） ，主要用于处理异步任务和定时任务。它可以让你把一些耗时的操作（比如发送邮件、处理图片、数据分析等）放到后台去执行，而不会阻塞主程序的运行。Celery 通过 消息中间件（Broker） 来传递任务，常用的有 Redis、RabbitMQ、Amazon SQS 等。
这里的 -Q dataset,generation,mail,ops_trace 表示监听的队列：
后端服务启动好之后，我们最后再来启动前端 Web 服务。首先进入 web 目录：
$ cd web安装依赖：
$ pnpm install --frozen-lockfile再准备环境变量文件：
$ cp .env.example .env.local构建 Web 服务：
从今天起，我们开始学习 Dify 这个开源的 LLM 应用开发平台。今天主要介绍了它的核心功能，并演示了两种主要的部署方式：
Docker Compose 部署 ：这是最简单快捷的方式，适合快速体验和小规模部署，只需几条命令就能启动包含所有组件的完整 Dify 环境；源码安装 ：提供了更大的灵活性和控制权，适合需要深度定制或开发调试的场景，也方便我们更好地理解 Dify 的架构；Dify v2 版本发布在即，标志着这个平台正在朝着更加成熟和功能完备的方向发展，非常值得研究。接下来，就让我带领大家一起好好探索下 Dify 的各个功能特性，从源码的角度深入剖析其实现原理。
我会每天花一个小时，记录下我学习的点点滴滴。内容包括但不限于：
某个产品的使用小窍门开源项目的实践和心得技术点的简单解读目标是让大家用5分钟读完就能有所收获，不需要太费劲，但却可以轻松获取一些干货。不管你是技术新手还是老鸟，欢迎给我提建议，如果有想学习的技术，也欢迎交流！
来源：墨码行者一点号
