Dify入门指南：开启你的低代码AI应用开发之旅

告别繁琐代码，用Dify快速构建AI应用

1. Dify是什么？重新定义AI应用开发

作为一名开发者，你是否曾经为了集成一个大模型而编写大量胶水代码？调试各种API接口？处理复杂的依赖关系？现在，让Dify来充当你的得力助手。

简单来说，Dify是一个开源的大模型应用开发平台，它旨在将 AI 应用开发从“手工作坊”升级为“标准化流水线”。通过直观的可视化界面，Dify 融合了 Backend-as-a-Service (BaaS) 和 LLMOps 理念，让你能快速构建生产级的生成式AI应用。

1.1 Dify的核心定位

Dify这个名字来源于"Define"和"Modify"，寓意帮助开发人员不断改进其AI应用程序。它的核心价值在于：

全栈支持：集成模型训练、服务部署、监控运维全生命周期管理
低代码配置：通过可视化界面完成80%的常规配置工作
弹性扩展：支持从单机到集群的横向扩展，适应不同量级业务需求

1.2 Dify的核心组件

理解Dify的架构，需要先了解这几个核心概念：

工作流（Workflow）：通过拖拽式界面组合LLM调用、工具集成、条件分支等节点，构建复杂任务链
知识库（Knowledge Base）：支持上传PDF/Word等文档，自动分块、向量化存储，构建RAG（检索增强生成）系统
模型网关（Model Gateway）：统一接入OpenAI、Claude、Llama3、通义千问等200+模型
工具集成（Tools）：通过API接口连接外部系统，如CRM、ERP等业务系统

2. Dify的核心功能详解

2.1 可视化编排引擎

Dify最强大的功能之一就是其可视化工作流设计器。你可以通过简单的拖拽操作，构建复杂的AI处理流程：

节点类型丰富：包括LLM调用、条件判断、API调用、知识库检索等
流程控制：支持条件分支、循环、并行执行等复杂逻辑
实时调试：在工作流中实时查看每个节点的执行结果

2.2 企业级知识库管理

Dify的RAG（检索增强生成） 功能让企业可以快速搭建本地知识库。系统会基于本地知识库返回准确的答案。主要特性包括：

多格式支持：支持TXT、MARKDOWN、PDF、HTML、Word、Excel等格式
智能分段：支持"父子分段"等高级文本处理技术
混合检索：结合向量检索和关键词检索，提升检索准确性

2.3 多模型支持与统一接口

Dify的模型网关功能让你可以统一接入数百种模型，包括：

云端模型：OpenAI GPT系列、Claude、通义千问等
开源模型：Llama系列、Qwen、DeepSeek等
本地模型：支持vLLM等推理引擎本地部署

2.4 强大的插件系统

Dify最新版本引入了全新的插件系统，用户可以：

通过创建后缀为.difypkg的插件包来扩展Dify的功能
从Dify市场下载和分享插件
自定义Agent的行为策略，不再局限于内置策略

3. Dify vs Coze vs n8n：如何选择最适合你的工具？

相比Dify，当前市面上也有很多大模型开发平台，比如Coze、N8N。在选择AI开发平台时，了解各工具的特点和适用场景至关重要，选择合适的才是最好的。以下是三大流行平台的详细对比：

3.1 核心定位对比

特性	Dify	Coze	n8n
核心定位	企业级AI应用开发	零代码聊天机器人	工作流自动化
技术栈	Python为主	零代码/低代码	低代码混合
开发门槛	中等	低	中低
多Agent协作	有限	中等	节点式可扩展

3.2 适用场景分析

Dify：适合企业级AI应用开发，平衡了易用性和灵活性，Python开发者上手极快。典型场景：知识库问答、客户智能客服、多模态内容生成。

Coze：适合非技术人员快速搭建聊天机器人，拖拽式操作最流畅。典型场景：聊天机器人、文案生成、自动化工作流。

n8n：适合已有系统集成和复杂工作流，500+应用集成。典型场景：企业营销、财务自动化、客服沟通。

3.3 选择建议

快速构建AI应用 → Dify
做聊天机器人 → Coze
集成现有系统 → n8n

本文主要给大家介绍Dify，通过上面的内容，想必大家对Dify有了一个简单的认知，接下来给大家安利Dify的部署。

4. 手把手部署Dify

4.1 环境准备

在开始部署前，确保你的服务器满足以下要求：

硬件配置要求：

组件	最低配置	推荐配置
CPU	2核2.4GHz	8核3.0GHz+
内存	4GB DDR4	16GB DDR4 ECC
存储	50GB SSD	200GB NVMe SSD
GPU（可选）	无	NVIDIA T4/A10

软件依赖清单：

Python 3.8-3.10（推荐3.10）
PyTorch 1.12+ 或 TensorFlow 2.8+
Redis 6.0+（用于会话管理）
PostgreSQL 12+（结构化数据存储）

4.2 安装部署

Docker部署：

（最简单的方式，前提服务器要安装docker及docker compose工具）

# 使用docker compose
git clone https://github.com/langgenius/dify
cd dify/docker
cp .env.example .env
# 如果docker compose是v2版本不需要中横线
docker-compose up -d

注意在执行的时候会从服务器下载各种镜像资源文件，服务器要能联网，最近Next.js有高危漏洞，推荐大家使用v1.10.1-fix.1版本（漏洞修复版）

下载地址这里：https://github.com/langgenius/dify/archive/refs/tags/1.10.1-fix.1.zip

执行完上面的命令之后，访问http://localhost/install（默认端口80），可以看到下面的页面，在这里设置对应的管理员账号及密码。