dify README

The project's README from github.com/langgenius/dify. As one markdown file: README.md.

cover-v5-optimized

Dify Cloud · Self-hosting · Documentation · Dify edition overview

Static Badge Static Badge chat on Discord join Reddit follow on X(Twitter) follow on LinkedIn Docker Pulls Commits last month Issues closed Discussion posts LFX Health Score LFX Contributors LFX Active Contributors

README in English 繁體中文文件 简体中文文件 日本語のREADME README en Español README en Français README tlhIngan Hol README in Korean README بالعربية Türkçe README README Tiếng Việt README in Deutsch README in Italiano README em Português do Brasil README Slovenščina README in বাংলা README in हिन्दी

Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features (including Opik, Langfuse, and Arize Phoenix) and more, letting you quickly go from prototype to production. Here's a list of the core features:

Quick start

Before installing Dify, make sure your machine meets the following minimum system requirements:

  • CPU >= 2 Core
  • RAM >= 4 GiB

The easiest way to start the Dify server is through Docker Compose. Before running Dify with the following commands, make sure that Docker and Docker Compose v2.24.0 or later are installed on your machine:

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

After running, you can access the Dify dashboard in your browser at http://localhost/install and start the initialization process.

Seeking help

Please refer to our FAQ if you encounter problems setting up Dify. Reach out to the community and us if you are still having issues.

If you'd like to contribute to Dify or do additional development, refer to our guide to deploying from source code

Key features

1. Workflow: Build and test powerful AI workflows on a visual canvas, leveraging all the following features and beyond.

2. Comprehensive model support: Seamless integration with hundreds of proprietary / open-source LLMs from dozens of inference providers and self-hosted solutions, covering GPT, Mistral, Llama3, and any OpenAI API-compatible models. A full list of supported model providers can be found here.

providers-v5

3. Prompt IDE: Intuitive interface for crafting prompts, comparing model performance, and adding additional features such as text-to-speech to a chat-based app.

4. RAG Pipeline: Extensive RAG capabilities that cover everything from document ingestion to retrieval, with out-of-box support for text extraction from PDFs, PPTs, and other common document formats.

5. Agent capabilities: You can define agents based on LLM Function Calling or ReAct, and add pre-built or custom tools for the agent. Dify provides 50+ built-in tools for AI agents, such as Google Search, DALL·E, Stable Diffusion and WolframAlpha.

6. LLMOps: Monitor and analyze application logs and performance over time. You could continuously improve prompts, datasets, and models based on production data and annotations.

7. Backend-as-a-Service: All of Dify's offerings come with corresponding APIs, so you could effortlessly integrate Dify into your own business logic.

Using Dify

Staying ahead

Star Dify on GitHub and be instantly notified of new releases.

star

Advanced Setup

For custom configuration, observability, and deployment options, see Advanced Setup.

Contributing

Dify welcomes contributions of all kinds:

Contributors

Dify contributors

Community & contact

Choose the channel that best fits your question:

Star History

Star History Chart

Security disclosure

To protect your privacy, please avoid posting security issues on GitHub. Instead, report issues to [email protected], and our team will respond with detailed answer.

License

This repository is licensed under the Dify Open Source License, based on Apache 2.0 with additional conditions.

dify (langgenius/dify)

Searching Database…

158.7K ·GitHub
Что это такое?Dify — это платформа с открытым исходным кодом для создания приложений на основе LLM: AI-воркфлоу, RAG-конвейеры и агенты, а также управление моделями и мониторинг в одном совместном рабочем пространстве.
Это библиотека, которую я импортирую, или готовое приложение, которое я запускаю?Это полноценное веб-приложение с визуальным редактором и панелью управления, а не библиотека кода: вы запускаете его сервер (через Docker Compose) и создаёте приложения через интерфейс.
Как это запустить?Установите Docker и Docker Compose v2.24.0+, затем запустите Dify с помощью Docker Compose и откройте панель управления в браузере, чтобы выполнить инициализацию.
Какие минимальные требования к компьютеру нужны перед установкой?Нужны как минимум 2-ядерный процессор и 4 GiB оперативной памяти, а также установленные Docker и Docker Compose.
Обязательно ли разворачивать это самостоятельно или есть облачный вариант?Можно либо развернуть Community Edition на своём сервере, либо использовать облачный сервис Dify Cloud для пробного использования без настройки; он включает 200 бесплатных вызовов GPT-4 в тарифном плане Sandbox. Корпоративные функции требуют обращения к команде.
Какие провайдеры LLM можно подключить?Dify работает с сотнями проприетарных и открытых LLM от десятков провайдеров, включая GPT, Mistral, Llama3 и любую модель, совместимую с OpenAI API, а также с решениями, развёрнутыми на собственных серверах.
Можно ли развернуть это на VPS или в облачной VPC?Да, Dify можно развернуть в облачной, VPC или собственной среде.
Какие встроенные инструменты для агентов есть в Dify?Dify предоставляет более 50 встроенных инструментов для AI-агентов, таких как Google Search, DALL-E, Stable Diffusion и WolframAlpha, которые можно использовать с Function Calling или агентами на основе ReAct.
Что RAG-конвейер умеет делать из коробки?Он охватывает путь от загрузки документов до поиска, с готовым извлечением текста из PDF, PPT и других распространённых форматов документов.
Для чего нужен Prompt IDE?Это интерфейс для составления промптов, сравнения работы моделей разных LLM и добавления таких функций, как преобразование текста в речь, в чат-приложения.
Можно ли подключить Dify к собственным бэкенд-системам?Да, для каждой функции Dify есть соответствующий API, поэтому Dify можно напрямую встроить в собственную бизнес-логику как бэкенд-сервис.
Creator
langgenius
Size
604.7 MB
Stars
158.7K
Age
3y
Commits · 90 Days