Dify可视化 RAG 与大模型工作流平台3 步跑起第一个 AI 应用【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify把大模型应用从写代码变成拖节点是 Dify 想做的事。它把 RAG 管道、Agent 工作流、模型管理和应用发布放进同一个浏览器界面上传文档、编排流程、接入模型、上线应用全程不用自己搭后端。适合想快速验证 AI 想法的开发者也适合需要把 AI 能力接进业务的团队。Dify 是什么给 AI 应用开发者的工作台一句话定位开源的大模型应用开发平台核心价值是从原型到生产不换一套技术栈。你用可视化画布设计应用逻辑平台负责对接模型、处理知识库、记录运行日志部署支持公有云、私有网络和自托管数据可以留在自己的服务器里。平台内置 4 类应用模板按需求选应用类型适合做聊天助手带知识库的问答机器人Agent 智能体需要调用外部工具的任务工作流多步骤自动化流程文本生成器批量内容生产核心功能拆解可视化工作流编辑器LLM 调用、条件分支、代码执行、知识检索都被做成节点拖进画布连线即可。改完流程点一次 Run右侧面板实时显示每个节点的输入输出和 Token 消耗调试像看监控日志不用反复刷新页面。RAG 管道上传 PDF、PPT、网页或 Notion 文档Dify 自动完成文本提取、分段和向量化检索策略混合检索、重排序在界面上直接配置。你的体验是一份内部文档丢进去几分钟就有一个能问答的知识库回答还带原文引用。统一模型管理内置几十家模型提供方OpenAI、Anthropic、Llama、Ollama以及本地部署的模型都能接。换模型不改代码——在设置页切换供应商即可还能在同一界面横向对比两个模型的效果。Prompt IDE 与应用发布左栏写提示词、配变量、挂知识库中间是实时对话预览右栏用开关控制语音、内容审核、文件上传等能力。满意后点 Publish网页应用和 API 同时生成直接嵌进你自己的产品。Docker Compose 部署 Dify 的最少步骤最低配置 2 核 CPU、4GiB 内存装好 Docker 和 Composev2.24.0 以上后克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify进入docker目录执行cp .env.example .env运行docker compose up -d浏览器打开http://localhost/install按向导初始化Dify 进阶技巧Agent 工具调用基于 Function Calling 或 ReAct 定义智能体内置 50 工具搜索、绘图、计算开箱即用LLMOps 复盘生产日志按应用归档配合人工标注持续修正提示词与知识库API 优先所有功能都有对应接口Dify 应用可以当后端即服务挂进现有系统Dify 适合哪些场景给产品加问答内部文档、工单沉淀成知识库内容流水线批量改写、翻译、摘要工作流定时跑教学演示学生拖节点理解 RAG 与 Agent 原理快速原型想法验证期不写一行胶水代码配置半小时应用当天上线。把文档丢进 Dify搭出你的第一个 AI 应用吧。【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Dify：可视化 RAG 与大模型工作流平台，3 步跑起第一个 AI 应用
Dify可视化 RAG 与大模型工作流平台3 步跑起第一个 AI 应用【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify把大模型应用从写代码变成拖节点是 Dify 想做的事。它把 RAG 管道、Agent 工作流、模型管理和应用发布放进同一个浏览器界面上传文档、编排流程、接入模型、上线应用全程不用自己搭后端。适合想快速验证 AI 想法的开发者也适合需要把 AI 能力接进业务的团队。Dify 是什么给 AI 应用开发者的工作台一句话定位开源的大模型应用开发平台核心价值是从原型到生产不换一套技术栈。你用可视化画布设计应用逻辑平台负责对接模型、处理知识库、记录运行日志部署支持公有云、私有网络和自托管数据可以留在自己的服务器里。平台内置 4 类应用模板按需求选应用类型适合做聊天助手带知识库的问答机器人Agent 智能体需要调用外部工具的任务工作流多步骤自动化流程文本生成器批量内容生产核心功能拆解可视化工作流编辑器LLM 调用、条件分支、代码执行、知识检索都被做成节点拖进画布连线即可。改完流程点一次 Run右侧面板实时显示每个节点的输入输出和 Token 消耗调试像看监控日志不用反复刷新页面。RAG 管道上传 PDF、PPT、网页或 Notion 文档Dify 自动完成文本提取、分段和向量化检索策略混合检索、重排序在界面上直接配置。你的体验是一份内部文档丢进去几分钟就有一个能问答的知识库回答还带原文引用。统一模型管理内置几十家模型提供方OpenAI、Anthropic、Llama、Ollama以及本地部署的模型都能接。换模型不改代码——在设置页切换供应商即可还能在同一界面横向对比两个模型的效果。Prompt IDE 与应用发布左栏写提示词、配变量、挂知识库中间是实时对话预览右栏用开关控制语音、内容审核、文件上传等能力。满意后点 Publish网页应用和 API 同时生成直接嵌进你自己的产品。Docker Compose 部署 Dify 的最少步骤最低配置 2 核 CPU、4GiB 内存装好 Docker 和 Composev2.24.0 以上后克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify进入docker目录执行cp .env.example .env运行docker compose up -d浏览器打开http://localhost/install按向导初始化Dify 进阶技巧Agent 工具调用基于 Function Calling 或 ReAct 定义智能体内置 50 工具搜索、绘图、计算开箱即用LLMOps 复盘生产日志按应用归档配合人工标注持续修正提示词与知识库API 优先所有功能都有对应接口Dify 应用可以当后端即服务挂进现有系统Dify 适合哪些场景给产品加问答内部文档、工单沉淀成知识库内容流水线批量改写、翻译、摘要工作流定时跑教学演示学生拖节点理解 RAG 与 Agent 原理快速原型想法验证期不写一行胶水代码配置半小时应用当天上线。把文档丢进 Dify搭出你的第一个 AI 应用吧。【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考