Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

为什么使用 Dify？

你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。

重要的是，Dify 是开源的，它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制。

我们的社区用户对 Dify 的产品评价可以归结为简单、克制、迭代迅速。 ——路宇，Dify.AI CEO

希望以上信息和这份指南可以帮助你了解这款产品，我们相信 Dify 是为你而做的（Do It For You）。

克隆 Dify 代码仓库
克隆 Dify 源代码至本地环境。
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# 假设当前最新版本为 0.15.3git clone https://github.com/langgenius/dify.git --branch 0.15.3
启动 Dify
进入 Dify 源代码的 Docker 目录
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cd dify/docker
复制环境配置文件
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cp .env.example .env
启动 Docker 容器
根据你系统上的 Docker Compose 版本，选择合适的命令来启动容器。你可以通过 $ docker compose version 命令检查版本，详细说明请参考 Docker 官方文档：
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docker compose up -d
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docker-compose up -d
如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令：
如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令：
运行命令后，你应该会看到类似以下的输出，显示所有容器的状态和端口映射：
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[+] Running 11/11 ✔ Network docker_ssrf_proxy_network  Created                                                                 0.1s  ✔ Network docker_default             Created                                                                 0.0s  ✔ Container docker-redis-1           Started                                                                 2.4s  ✔ Container docker-ssrf_proxy-1      Started                                                                 2.8s  ✔ Container docker-sandbox-1         Started                                                                 2.7s  ✔ Container docker-web-1             Started                                                                 2.7s  ✔ Container docker-weaviate-1        Started                                                                 2.4s  ✔ Container docker-db-1              Started                                                                 2.7s  ✔ Container docker-api-1             Started                                                                 6.5s  ✔ Container docker-worker-1          Started                                                                 6.4s  ✔ Container docker-nginx-1           Started                                                                 7.1s
最后检查是否所有容器都正常运行：
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docker compose ps
在这个输出中，你应该可以看到包括 3 个业务服务 api / worker / web，以及 6 个基础组件 weaviate / db / redis / nginx / ssrf_proxy / sandbox 。
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NAME                  IMAGE                              COMMAND                   SERVICE      CREATED              STATUS                        PORTSdocker-api-1          langgenius/dify-api:0.6.13         "/bin/bash /entrypoi…"   api          About a minute ago   Up About a minute             5001/tcpdocker-db-1           postgres:15-alpine                 "docker-entrypoint.s…"   db           About a minute ago   Up About a minute (healthy)   5432/tcpdocker-nginx-1        nginx:latest                       "sh -c 'cp /docker-e…"   nginx        About a minute ago   Up About a minute             0.0.0.0:80->80/tcp, :::80->80/tcp, 0.0.0.0:443->443/tcp, :::443->443/tcpdocker-redis-1        redis:6-alpine                     "docker-entrypoint.s…"   redis        About a minute ago   Up About a minute (healthy)   6379/tcpdocker-sandbox-1      langgenius/dify-sandbox:0.2.1      "/main"                   sandbox      About a minute ago   Up About a minute             docker-ssrf_proxy-1   ubuntu/squid:latest                "sh -c 'cp /docker-e…"   ssrf_proxy   About a minute ago   Up About a minute             3128/tcpdocker-weaviate-1     semitechnologies/weaviate:1.19.0   "/bin/weaviate --hos…"   weaviate     About a minute ago   Up About a minute             docker-web-1          langgenius/dify-web:0.6.13         "/bin/sh ./entrypoin…"   web          About a minute ago   Up About a minute             3000/tcpdocker-worker-1       langgenius/dify-api:0.6.13         "/bin/bash /entrypoi…"   worker       About a minute ago   Up About a minute             5001/tcp
通过这些步骤，你可以在本地成功安装 Dify。

若需要使用 OpenAI TTS，需要在系统中安装 FFmpeg 才可正常使用