1.前言背景

隨著AI人工智能行業(yè)的崛起，我們已然進入到一個人工智能驅(qū)動的時代，雖說目前人工智能還處于弱人工智能時代，沒有殺手級應(yīng)用，還在用通用人工智能階段掙扎，但強烈的趨勢已然形成，對于我們每個人來說AI都將是一堂必修課，尤其是軟件行業(yè)從業(yè)者來說，更加是迫在眉睫的事。筆者這兩年也做了一些線下產(chǎn)品的適用，從CHATGPT, CLAUDE，QWEN, DOUBAO, DEEKSEEK, 訊飛星火，文心一言等一眾國內(nèi)外場景的大模型產(chǎn)品的使用體驗來說，AGI時代還沒有到來，還未有一個能獨領(lǐng)風(fēng)騷的產(chǎn)品出現(xiàn)，但未來已來，我們不僅僅要做時代的旁觀者，也要參與時代的洪流，成為歷史的一部分。

本文目的是對開源項目DIFY.AI進行技術(shù)分析，主要從源碼角度分析技術(shù)棧及實現(xiàn)思路，一來學(xué)習(xí)AI行業(yè)的技術(shù)棧，二來學(xué)習(xí)架構(gòu)設(shè)計，做到知其然知其所以然。

• 官網(wǎng)：https://dify.ai/
• GITHUB: https://github.com/langgenius/dify

Dify 是一款開源的大語言模型(LLM) 應(yīng)用開發(fā)平臺。它融合了后端即服務(wù)（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使開發(fā)者可以快速搭建生產(chǎn)級的生成式 AI 應(yīng)用。即使你是非技術(shù)人員，也能參與到 AI 應(yīng)用的定義和數(shù)據(jù)運營過程中。

由于 Dify 內(nèi)置了構(gòu)建 LLM 應(yīng)用所需的關(guān)鍵技術(shù)棧，包括對數(shù)百個模型的支持、直觀的 Prompt 編排界面、高質(zhì)量的 RAG 引擎、穩(wěn)健的 Agent 框架、靈活的流程編排，并同時提供了一套易用的界面和 API。這為開發(fā)者節(jié)省了許多重復(fù)造輪子的時間，使其可以專注在創(chuàng)新和業(yè)務(wù)需求上。

2.安裝步驟：

2.1 配置DOCKER安裝環(huán)境

推薦使用DOCKER進行本地化一鍵部署，推薦WINDOWS 環(huán)境使用Docker Desktop工具進行安裝，這里需要注意的是由于Docker國內(nèi)被禁問題，需要修改源。

image.png

DOCKER ENGINE配置內(nèi)容：

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "registry-mirrors": [
    "https://docker.m.daocloud.io"
  ]
}

2.2 安裝部署

【略】參考DIFY技術(shù)文檔進行DOCKER安裝部署
https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose

2.3 安裝完成后效果

可以看見DOCKER容器狀態(tài)為RUNNING，表示安裝啟動成功

image.png

2.4 安裝完成，訪問地址：http://127.0.0.1

image.png

image.png

image.png