目录

一、前言

二、Dify 介绍

2.1 Dify 是什么

2.2 Dify 核心特性

2.2.1 多模型支持

2.2.2 可视化编排工作流

2.2.3 低代码/无代码开发

2.3 Dify 适用场景

2.4 Dify 与Coze的对比

2.4.1 定位与目标用户

2.4.2 核心功能对比

2.4.3 开发体验与成本

2.4.4 适用场景对比

2.4.5 其他差异对比

三、Dify 部署过程详解

3.1 环境准备

3.1.1 服务器环境

3.1.2 Docker环境

3.1.3 Docker Compose 环境

3.2 服务器安装git

3.3 Dify 部署操作步骤

3.3.1 下载git包

3.3.2 配置环境变量

3.3.3 启动dify容器

3.3.4 访问dify控制台

3.3.5 设置管理员并登录

四、Dify 基本配置与使用

4.1 配置大模型

4.1.1 安装大模型插件

4.1.2 大模型配置

4.2 创建应用

4.2.1 从模板创建应用

4.2.2 创建空白应用

五、写在文末

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一、前言

在当下人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLM）应用日益广泛。Dify 作为一款开源的 LLM 应用开发平台，融合了后端即服务（Backend as a Service, BaaS）和 LLMOps 的理念，为开发者提供了一种高效、便捷的方式来构建生产级的生成式 AI 应用。

Dify支持多种主流大语言模型，如GPT、Mistral、Llama3等，并通过低代码/无代码开发方式，降低了开发门槛。其核心特性包括多模型支持、丰富的功能组件和灵活的应用编排，适用于智能客服、内容生成、数据分析等多个应用场景。Dify通过可视化的界面和强大的RAG引擎，帮助开发者快速构建和优化AI应用，显著提高了开发效率和应用质量。与同类产品相比，Dify在API优先、灵活应用编排和插件生态方面具有显著优势，适合不同技术背景的开发者使用。未来，Dify有望在AI应用开发领域发挥更大的作用，推动AI技术的普及和创新。