Dify：开源 LLM 应用开发平台｜从零搭建 AI 工作流与 RAG 应用

用可视化画布编排大模型工作流、搭建知识库问答与智能体，把 Prompt、检索、工具调用和发布成 API 串成一条完整流水线。

▲ 图 0：Dify 官方 README 封面，标语为 Build Production-ready Agentic AI Solutions（官方宣传图）

项目简介

Dify 是一套开源的大模型应用开发平台，把"选模型、写 Prompt、挂知识库、编排工作流、接工具、发布上线"这些环节做成可视化操作，让不写后端代码的产品、运营和开发者也能快速搭出可对外使用的 AI 应用。截至 2026 年 10 月 25 日，其 GitHub 仓库已收获约 15.9 万 star（159,468）、25,203 forks，是开源 LLM 应用编排领域关注度最高的项目之一。

它的核心思路是"平台负责编排与工程化，模型推理走外部 API"：Dify 自身不跑模型权重，应用调用时通过你配置的模型供应商接口完成推理，因此部署 Dify 这台机器不要求独立显卡；模型可以是 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、通义、智谱等云端接口，也可以接入本地 Ollama 或其他 OpenAI 兼容服务。平台内置 PostgreSQL、Redis、向量库等配套组件，用 Docker Compose 一键拉起整套服务。

适用场景包括：企业内部知识库问答机器人；面向客户的客服与营销对话应用；多步骤、带条件分支与工具调用的 AI 工作流；把现成 Prompt 工程封装成可调用 API 的内部工具；以及团队协作下的 Prompt 版本管理与调用观测。

核心能力与特性

• 可视化工作流编排：在画布上拖拽大模型、知识检索、代码执行、条件分支、循环、HTTP 请求等节点，连线定义执行顺序，支持调试与单节点试运行。
• RAG 知识库流水线：上传文档后自动完成分段、清洗、向量化与索引；支持多种分段策略、检索模式与重排序，回答可追溯引用来源。
• Agent 与工具调用：内置 Agent 模式，可挂载搜索、网页抓取、代码执行、自定义工具与插件，让模型自主规划步骤并调用外部能力。
• 多类型应用：支持聊天助手、文本生成器、Agent、工作流、Chatflow 等应用形态，覆盖对话、生成、自动化编排等不同需求。
• 模型供应商管理：集中配置各家模型供应商的 API Key，统一切换模型、查看额度；同时支持本地 Ollama 与 OpenAI 兼容端点。
• Prompt 与变量管理：提示词模板、会话变量、环境变量、用户输入表单字段集中维护，便于复用与团队协作。
• 可观测性：记录应用调用日志、Token 消耗、命中知识库片段与运行轨迹，支持事后复盘与效果调优。
• 多渠道发布：应用可发布为网页应用、嵌入 iframe，或通过 API 与 Webhook 接入自有系统。

▲ 图 1：Dify 内置支持的部分模型供应商一览，覆盖 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等（官方截图）

硬件与系统要求

Dify 平台本身是一组后端服务与 Web 前端，模型推理在外部完成，因此对显卡没有要求。官方给出的最低资源口径如下：

注意：Compose 版本过低会导致 docker compose up -d 报错，部署前先用 docker compose version 确认版本号；向量库默认使用内置 Weaviate，数据保存在挂载卷中，升级前注意备份。

完整部署方式

环境准备

先在宿主机安装 Docker Engine 与 Docker Compose 插件，并确认版本满足要求：

# 确认 Docker 运行中
docker --version

# 确认 Compose 版本不低于 v2.24.0
docker compose version

克隆官方仓库

# 克隆 Dify 官方仓库
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

准备环境变量

# 复制官方环境变量模板，默认配置即可启动；需要改端口、密钥、数据库参数时编辑该文件
cp .env.example .env

启动全套服务

# 后台拉起全部组件：api、worker、web、db、redis、weaviate、sandbox、plugin-daemon 等
docker compose up -d

# 查看各容器运行状态，确认没有反复重启的服务
docker compose ps

首次启动会拉取多个镜像，耗时取决于网络速度；全部就绪后通过浏览器访问安装页面完成管理员账号初始化：

# 本机访问安装引导页；服务器部署则替换为 http://服务器IP:3000
# 打开 http://localhost/install 设置管理员邮箱与密码

服务组成说明

Compose 编排的核心组件分工如下，排障时可对照容器名查看日志：

源码方式部署（进阶）

除 Docker Compose 外，官方也提供前后端分别启动的源码路径，适合二次开发：后端为 Python（FastAPI），前端为 Next.js，需要自行准备 PostgreSQL、Redis 与向量库，并在 .env 中逐一配置连接串。常规使用直接采用 Compose 方式即可。

使用方法

添加模型供应商 API Key

以管理员身份进入后台，在设置的模型供应商页面选择对应厂商，粘贴 API Key 并保存；保存后即可在应用中选择该供应商下的模型。接入本地 Ollama 时，选择 Ollama 供应商并填写本机或局域网 Ollama 地址。

创建一个应用

在工作室页面点击新建应用，选择应用类型（聊天助手、文本生成器、Agent、工作流或 Chatflow），填写名称与简介后进入编排页：

• 在左侧提示词面板编写系统提示词，配置模型、温度与上下文参数。
• 在对话配置中开启建议追问、开场白、语音等选项。
• 右侧预览面板可直接对话调试，满意后保存发布。

上传知识库并关联应用

进入知识库页面新建知识库，上传 PDF、Word、Markdown、文本等文档，选择分段策略与检索模式完成索引；回到应用编排页，在上下文面板关联该知识库，对话时模型会先检索相关片段再生成回答。

编排工作流

新建工作流应用后进入画布，从节点面板拖入大模型、知识检索、条件分支、代码执行、HTTP 请求等节点，按业务逻辑连线；每个节点可单独试运行，确认输入输出符合预期后再整体运行。

发布为网页应用或 API

应用编排完成后点击发布，可生成网页访问地址或嵌入页面；需要接入自有系统时，在访问 API 页面生成 API Key，按官方接口文档以 HTTP 方式调用对应工作流或对话应用。

官方链接

常见问题（FAQ）

问：部署 Dify 需要独立显卡吗？ 不需要。Dify 是编排平台，模型推理通过外部模型供应商 API 完成；只有当你把本地 Ollama、本地 vLLM 等推理服务接入 Dify 时，显卡要求才由那个后端服务决定。

问：最低配置能跑起来吗？ 最低 2 核 CPU、4 GiB 内存可以完成启动与小规模试用；知识库文档较多、并发调用较高时建议升到 8-16 GiB 内存，否则容器可能出现 OOM 或响应变慢。

问：提示 Compose 版本不兼容怎么办？ 先执行 docker compose version，确认不低于 v2.24.0；版本过低时升级 Docker Engine 与 Compose 插件，再重新执行 docker compose up -d。

问：可以接入本地 Ollama 模型吗？ 可以。在模型供应商中选择 Ollama，填写 Ollama 服务地址（本机或局域网地址需保证网络互通），保存后即可在应用里选择本地模型。

问：数据存在哪里？会不会丢失？ 应用配置、日志与知识库索引都保存在 Compose 挂载的持久化卷中；升级或重建容器前，先备份数据库卷与向量库目录，避免文档索引被清空。

问：如何把 Dify 应用接入自己的产品？ 发布应用后在 API 页面创建访问密钥，使用官方文档中的 HTTP 接口发起对话或工作流调用，返回结果按 JSON 解析后接入自有系统即可。

许可证

Dify 采用 Dify Open Source License，是在 Apache 2.0 基础上修改而成的许可证。主要限制包括：未经授权不得将平台改造为对外提供多租户托管服务；前端界面中的 Dify LOGO 与版权信息不得移除；具体商用场景、二次分发与托管授权边界，使用前必须阅读仓库根目录的 LICENSE 文件并对照官方条款执行。平台内接入的各模型与第三方组件，分别遵循其自身许可证。