一、Dify是什么？为什么选择它？
Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，star高达93k+，支持AI工作流编排、RAG（检索增强生成）、Agent构建等功能，即使非技术人员也能快速开发AI应用。其核心优势包括：
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多模型支持：集成deepseek、OpenAI、Llama3、通义千问等主流模型；
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可视化界面：通过拖拽式画布构建AI工作流，轻松实现复杂任务自动化；
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私有化部署：支持本地服务器或云端部署，数据安全可控；
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企业级功能：提供API、知识库管理、应用监控等工具，满足生产级需求。
dify官方：https://dify.ai/zh
github地址：
https://github.com/langgenius/dify
二、部署Dify的详细步骤
1. docker环境准备
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操作系统：推荐Linux（如Ubuntu/CentOS）或MacOS。
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**安装docker 和 docker-compose：
# Ubuntu示例（其他系统参考网页6）
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
详细的docker安装教程：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/1889110468737610373
2. 一键部署Dify
# 克隆代码库
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 可选：修改端口（避免冲突，如将 EXPOSE_NGINX_PORT改为 9060，默认是80）
vim .env
# 启动服务
#如果版本是 Docker Compose V2，使用以下命令：
sudo docker compose up -d
#如果版本是 Docker Compose V1，使用以下命令：
sudo docker-compose up -d
# 查看容器运行的状态
sudo docker compose ps
启动后访问 http://localhost:端口，首次登录需设置管理员账号。
例如我本地部署的：
访问： http://127.0.0.1:9060/install
注册页面：
登录页面：
首页：
3. 配置AI模型
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添加模型供应商：进入“设置→模型供应商”，选择OpenAI、deepseek等平台，输入API密钥；
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自定义工具：支持集成Google搜索、Stable Diffusion等50+工具。
4. 创建AI应用
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新建应用：点击“创建应用”，选择对话型或工作流类型；
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接入知识库：上传PDF/PPT等文档，构建私有知识库，提升回答准确性；
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测试与发布：通过调试界面验证功能，发布后可通过API或嵌入网页集成。
5. 高级功能扩展
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Agent工作流：结合HTTP请求调用外部API，例如实现微信消息自动回复；
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企业级部署：通过亚马逊云科技等平台实现弹性扩展与安全加固。
三、常见问题解答
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打开网站，一直卡住不动，大概率部署失败常见的问题，docker版本太低，20版本以下的，会出现
建议：升级到 Docker 20.10+ 或最新稳定版，已优化 Seccomp 策略兼容 性。 修改下面docker/docker-compose.yaml文件，启动容器时增加下面 的配置命令： security_opt: - seccomp:unconfined
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sanbox 部署失败，可能缺少了 config.yaml，文件;
需要从git上，下载后，放进：挂载目录dify/docker/volumes/sandbox/conf/config.yaml ；
git地址：
https://github.com/langgenius/dify/blob/main/docker/volumes/sandbox/conf/config.yaml
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知识库索引失败？ 确保向量模型（如Milvus）已正确启动，并检查文件格式兼容性。
四、结语
Dify凭借其低门槛、高灵活性的特点，已成为大模型落地的首选工具。无论是个人开发者还是企业团队，都能通过它快速实现AI应用从概念到生产的转化。立即动手部署你的Dify，开启AI生产力革命！
如何系统的去学习大模型LLM ？
大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……
不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！
在这个版本当中：
第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言
您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）
五、AI产品经理大模型教程
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1：AI大模型时代的基础理解
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目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2：AI大模型API应用开发工程
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目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
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内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3：AI大模型应用架构实践
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目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
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内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4：AI大模型私有化部署
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目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
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内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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