一、Dify简介
Dify是一个开源的LLM应用开发平台，支持通过可视化编排快速构建AI工作流。其核心优势在于：
- 多模型支持：可同时接入GPT-4/Claude/LLaMA等模型
- 生产就绪：内置用户管理、API访问控制等企业级功能
- 知识库增强：支持文档上传与向量化检索
- 一键发布：将AI应用快速发布为API或Web应用
二、部署前提条件
✅ 必须准备
- 已安装Docker和Docker-Compose（参考Docker安装指南）
- 4核CPU+8GB内存（实测最低配置）
- 20GB可用磁盘空间（向量库需额外空间）
💡 推荐环境
- Linux内核5.4+（Ubuntu 20.04+/CentOS 8+）
- NVIDIA驱动（如需GPU加速）
🔧 可选准备
- 域名+SSL证书（用于生产环境）
- OpenAI API Key（若使用商业模型）
- GPU支持（如需本地运行大模型）
三、Docker部署步骤
1. 获取官方源码
git clone https://github.com/langgenius/dify.git --depth=1 # --depth=1：浅克隆，仅克隆仓库的最新一次提交 cd dify/docker # 所有部署文件均在此目录2. 初始化配置文件
cp .env.example .env # 主配置文件 cp middleware.env.example middleware.env # 中间件使用，根据实际需要进行修改（非必须）3. 启动服务（开发模式）
docker-compose up -d # 启动后会自动拉取镜像并创建网络此时会启动以下容器：
- dify-api（后端服务，端口=80）
- postgres（数据库）
- redis（缓存）
- weaviate（向量数据库）
运行后应该是下面这种：
4. 生产环境调优
修改.env文件关键参数：
# 必改项 APP_API_HOST=yourdomain.com # 生产域名 STORAGE_TYPE=s3 # 推荐使用对象存储 # 可选项 TZ=Asia/Shanghai # 时区设置 LOG_LEVEL=warning # 生产环境日志级别四、配置初始化
1. 检查服务状态
docker-compose ps # 所有服务应为"running"2. 管理员账号设置
- 访问
http://localhost或您的域名 - 首次进入会跳转到初始化页面
- 设置管理员邮箱和密码（建议使用强密码）
3. 模型API配置
进入「系统设置」→「模型提供商」：
- OpenAI：填写API Key和Base URL
- 本地模型：输入模型服务地址（如LocalAI）
- 多模型切换：设置默认使用的模型
4. 存储设置
# docker-compose.yaml 片段 services: app: environment: - STORAGE_TYPE=local # 或s3 - S3_ENDPOINT=minio:9000 - S3_BUCKET_NAME=dify五、常见问题与避坑指南
❌ 端口冲突处理
修改映射端口（以改为8080为例）：
docker run -p 8080:80 ... # 或修改docker-compose.yml的ports配置🚨 容器启动失败
检查日志定位问题：
docker logs dify --tail 100 # 常见原因：存储目录权限问题 sudo chown -R 1000:1000 /data/dify/storage🔌 模型连接异常
检查网络连通性：
docker exec -it dify ping api.openai.com测试API Key有效性：
curl https://api.openai.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY"⚠️ 关键注意事项
- Windows用户需启用WSL2，macOS建议分配8GB Docker内存
- 首次启动可能需要5-10分钟（依赖网络速度）
- 建议定期备份数据库和配置文件
- 生产环境建议使用HTTPS和域名访问
六、学习资源
- Dify官方文档：https://docs.dify.ai/
- Dify GitHub仓库：https://github.com/langgenius/dify
- Dify社区论坛：https://community.dify.ai/
