文本是《工具配置（共14篇）》专题的第 8 篇。阅读本文前，建议先阅读前面的文章：

前言

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1. Dify 介绍

Dify 是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它致力于为开发者提供一站式、低代码甚至无代码的 AI 应用开发体验。
Dify 核心目标是降低 AI 应用开发门槛，支持从原型设计到生产部署的全流程管理。
Dify 拥有直观的可视化界面，开发者无需深入底层代码，只需通过简单的拖拽、配置操作，就能定义应用的 Prompt（提示词）、上下文以及各种插件。

2. Dify 主要功能：

低代码/无代码开发
- 可视化编排
- 通过拖拽界面设计AI工作流程（如对话逻辑、数据处理），无需编写复杂代码。
自然语言提示（Prompt工程）
- 用自然语言定义AI行为，支持动态变量插入（如{{input}}），快速调整模型输出。
模块化设计
- 提供50+内置工具（如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion），支持自定义插件扩展功能.
多模型支持
- 无缝对接OpenAI GPT系列、Anthropic Claude、Llama等数百种开源及专有模型。
私有化部署
- 支持本地或专属云环境中的模型接入，保障数据安全。
RAG（检索增强生成）文档处理
- 支持PDF、PPT等格式文本提取，自动分块与清洗。
索引模式
- 高质量模式：结合向量检索与全文检索，支持语义重排序（Rerank）。
- 经济模式：采用离线向量引擎与关键字索引，降低成本。
问答模式
- 自动生成QA对，提升检索效率。
智能体（Agent）构建，任务拆解与执行
- 基于LLM的函数调用（如GPT-4）或ReAct框架，分解复杂任务（如财务报表分析、Logo设计）。
智能体（Agent）构建，工具调用
- 内置50+工具（如WolframAlpha科学计算、DALL·E图像生成），支持自定义工具集成。
工作流与自动化，Chatflow编排
- 支持多轮对话场景的记忆功能，动态调整应用逻辑。
工作流与自动化，Workflow编排
- 适用于自动化批处理任务（如文本生成、分类），单向输出结果。
模型管理与优化，训练与微调
- 支持模型训练、数据标注及Few-shot Learning，通过示例引导模型优化。
模型管理与优化，监控与分析
- 跟踪应用性能与用户交互数据，优化提示词（Prompt）和模型配置。
部署与集成，一键部署
- 快速发布为Web应用，支持独立URL访问或API集成至现有系统。
部署与集成，云原生支持
- 基于Kubernetes的微服务架构，支持大规模企业级应用。

为什么需要配置API？ Dify本身不包含AI模型，需要通过API连接到各大AI服务提供商的模型，才能实现其强大功能。

3. Dify 环境要求

安装 Dify 系统设备最低要求
```
CPU >= 2 Core
RAM >= 4 GiB
```

4. Dify 安装与启动

安装 Dify 前，要先确保你的电脑上已经安装了 Docker 和 Docker Compose，使用 Docker Compose 启动 Dify 服务器是最简便的方式。
```
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
```
下载源码
进入dify目录
进入dify的docker目录
执行cp .env.example .env命令复制配置文件
执行docker compose up -d启动Dify
如果docker镜像拉取失败请开启魔法或者换成国内镜像地址
执行成功会看到如下内容
浏览器输入http://localhost/查看Dify是否启动成功