Dify 中文版
它是什么Dify 是开源 LLM 应用开发平台,集成 AI 工作流编排、RAG 管道、代理功能、模型管理与可观察性,提供云服务与本地部署两种形态,适合快速构建并上线生产级 AI 应用。
Dify 是开源 LLM 应用开发平台,集成 AI 工作流编排、RAG 管道、代理功能、模型管理与可观察性,提供云服务与本地部署两种形态,适合快速构建并上线生产级 AI 应用。
详细介绍
简介
Dify 是一个开源的 LLM 应用程序开发平台,把 AI 工作流程编排、RAG 检索管道、代理能力、模型管理与可观察性放进同一套界面,团队不必再从零拼接向量库、提示词与模型接口。它既提供由官方托管、免运维的云服务,也提供可本地或 VPC 部署的版本,适合要快速验证想法的个人开发者、需要制作教学案例与办公工具的学生和文职人员,以及有采购合规、安全审计要求的企业团队。核心优势是从原型到上线的路径短,部署位置可控。
核心功能
- AI 工作流编排:在画布上把模型调用、条件分支与工具节点连成可复用流程;草稿消息中输入
{或/可调出变量列表,把Doc Extractor/text、User Input/draft这类变量替换进提示词。 - RAG 管道:把文档接入知识库并配置检索策略,回答时依据库内内容生成,检索过程与结果可在平台内查看。
- 代理(Agent)功能:从 Agent 构建到工作流编排在同一平台完成,支持检索策略与模型管理,便于搭建可自主调用工具的智能体。
- 模型管理:集中管理接入的大模型,按应用需要切换模型,不必改动已编排好的流程本身。
- 可观察性:查看应用的运行与调用情况,用于定位流程中出问题的环节。
- API 接口:应用可经 API 对外提供能力,例如调用 Dify 的 API 接口快速创建 PowerPoint 工具。
- 多种交付形态:Dify 云服务由 Dify 托管、零基础设施搭建;企业版支持本地部署或 VPC 内部署,面向采购合规与安全审计场景;社区版免费、可本地部署,无配额限制(具体以官方页面为准)。
使用场景
- 教学与个人作品:datawhalechina/self-dify 教程用它做出「猜病例」「甜蜜哄人」「新生入学指南」「小红书读书卡片」「面试宝典」等特色 AI 应用。
- 办公提效:学生、文职人员通过调用 Dify 的 API 接口,用 ChatGPT-4 快速创建 PowerPoint 工具,制作 PPT 文稿。
- 企业知识问答:把内部文档做成知识库走 RAG 管道;知识库支持为 Dify 服务配置自定义请求头,并按当前用户动态传递身份信息。
- 云端快速验证:使用 Dify 云服务,无需运维基础设施即可构建、测试与上线 AI 应用。
- 合规场景交付:企业版支持本地部署或 VPC 内部署,用于采购合规、安全审计要求的环境。
- 技术选型评估:与 Open WebUI、FastGPT 等方案在工作流编排、企业级功能与核心场景上做对比后再决定。
安装与获取步骤
- 先看产品与文档入口:官网 https://dify.ai/zh 说明云服务与企业版形态,快速入门 https://docs.dify.ai/zh/quick-start 给出 30 分钟上手路径。
- 确定部署方式:本地部署社区版(参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25122905834 ,社区版免费、可本地部署、无配额),或使用 Dify 云服务。
- 本地路线按 https://github.com/datawhalechina/self-dify 教程走:从 Docker 的安装与配置开始,完成 Dify 本地部署,再自定义 AI 助手功能。
- 云服务器路线按 https://help.aliyun.com/zh/simple-application-server/use-cases/deploy-and-use-dify 操作:创建服务器 → 选择靠近目标用户的地域 → 选择购买配置(数量、时长)→ 部署 Dify。
- 进入应用编辑页,按快速入门点击「添加消息」粘贴草稿内容,输入
{或/将Doc Extractor/text、User Input/draft替换为列表中的变量。 - 需要 DSL 相关能力时,可参考社区项目 https://github.com/wwwzhouhui/dify-for-dsl (该项目基于 Dify 开源项目实现)。
与同类方案的区别
- 对比 Open WebUI:阿里云开发者文章从工作流编排、企业级功能与核心场景三个维度剖析两者差异,可据此做技术选型。
- 对比 FastGPT:Dify 是团队的作品,更重视产品设计;FastGPT 几乎是个人独立开发,早期快速迭代、更快引入新功能。
- 社区版与商用版:社区版是免费版本,只能本地部署、没有多团队管理,除此之外没有其他限制,完全免费且没有配额(以官方页面为准)。
- 开源历程:项目从 3 月 1 日写下第一行代码起,2 个多月共计 46,558 行代码完全开源在 GitHub,其中约 30% 的代码由 GPT 生成。
注意事项
- 地域选择:非中国内地地域(如中国香港、新加坡)提供国际带宽,从中国内地访问会有较大网络延迟;服务器创建后不支持更换地域,需一次选对。
- 备案要求:在中国内地做 Web 服务必须完成 ICP 备案,备案实例(含续费)时长需在 3 个月及以上。
- 版本边界:社区版仅支持本地部署且不含多团队管理,其余无限制;云服务与企业版的能力范围以官方页面为准。
- 身份传递:为 Dify 服务配置自定义请求头时,需按当前用户动态传递身份信息,否则下游服务拿不到调用者身份。
- 托管方式差异:云服务由 Dify 托管、无需运维基础设施;本地或 VPC 部署则由使用方自行准备服务器与 Docker 环境。
- 变量替换:粘贴的
{必须替换为变量列表中的实际变量,未替换会导致流程取不到对应值。
更新记录
最近更新:2026-10-11
软件参数速览
参数对比
| 项目 | Dify 中文版 |
|---|---|
| 版本 | 1.17.1 |
| 大小 | 112.6 MB |
| 平台 | win |
| 网盘 | 夸克 |
历史版本
本站收录该软件的多个真实版本,可按下表选用:
| 版本 | 平台 | 大小 | 网盘 | 入口 | 官网 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1.17.1 | win | 112.6 MB | 夸克 | Dify 中文版 1.17.1(查看/下载) | —— |
下载
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常见问题
Dify 有哪几种部署形态,怎么选?
Dify 云服务由 Dify 托管,零基础设施搭建,适合快速构建、测试与上线;企业版支持本地部署或 VPC 内部署,面向采购合规与安全审计;社区版免费、可本地部署且无配额。具体能力范围以官方页面为准。
本地部署 Dify 需要先准备什么?
按 datawhalechina/self-dify 教程,先完成 Docker 的安装与配置,再进行 Dify 本地部署,之后可自定义 AI 助手功能;也可参考阿里云文档中的服务器部署流程。
草稿消息里的 { 变量该怎么填?
在消息编辑框输入 { 或 / 调出变量列表,把 Doc Extractor/text、User Input/draft 替换为列表中的变量,例如写成 Draft: User Input/draft 与 Reference material: Doc Extractor/text。
部署在新加坡服务器,国内访问很慢怎么办?
非中国内地地域提供国际带宽,从中国内地访问会有较大网络延迟;且服务器创建后不支持更换地域,建议一开始就选择靠近目标用户的地域。
在中国内地用云服务器做 Web 服务要注意什么?
必须完成 ICP 备案,且备案实例(含续费)时长需在 3 个月及以上,否则服务无法正常对外提供。
Dify 和 Open WebUI 该怎么选?
阿里云开发者文章对两者做了详细对比,重点差异在工作流编排、企业级功能与核心场景,建议按自己的业务需求做技术选型。
Dify 和 FastGPT 的定位有什么不同?
Dify 是团队作品,更重视产品设计;FastGPT 几乎是个人独立开发,早期快速迭代、更快引入新功能,两者各有侧重。
用 Dify 能做出哪些具体应用?
self-dify 教程给出了猜病例、甜蜜哄人、新生入学指南、小红书读书卡片、面试宝典等案例;也有面向学生与文职人员、调用 API 快速创建 PowerPoint 的工具。