dify
v0.12.1
? Presentamos la carga de archivos de flujo de trabajo de Dify: recrear el podcast LM de Google Notebook
Dify Cloud · Autohospedaje · Documentación · Consulta empresarial
Dify es una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM de código abierto. Su interfaz intuitiva combina flujo de trabajo de IA agente, canalización RAG, capacidades de agentes, gestión de modelos, funciones de observabilidad y más, lo que le permite pasar rápidamente del prototipo a la producción.
Antes de instalar Dify, asegúrese de que su máquina cumpla con los siguientes requisitos mínimos del sistema:
- CPU >= 2 núcleos
- RAM >= 4 GiB
La forma más sencilla de iniciar el servidor Dify es mediante Docker Compose. Antes de ejecutar Dify con los siguientes comandos, asegúrese de que Docker y Docker Compose estén instalados en su máquina:
cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -dDespués de ejecutarlo, puede acceder al panel de Dify en su navegador en http://localhost/install e iniciar el proceso de inicialización.
Consulte nuestras preguntas frecuentes si tiene problemas para configurar Dify. Comuníquese con la comunidad y con nosotros si aún tiene problemas.
Si desea contribuir a Dify o realizar un desarrollo adicional, consulte nuestra guía para implementar desde el código fuente.
1. Flujo de trabajo : cree y pruebe potentes flujos de trabajo de IA en un lienzo visual, aprovechando todas las funciones siguientes y más.
2. Compatibilidad integral con modelos : integración perfecta con cientos de LLM propietarios/de código abierto de docenas de proveedores de inferencia y soluciones autohospedadas, que cubren GPT, Mistral, Llama3 y cualquier modelo compatible con API OpenAI. Puede encontrar una lista completa de proveedores de modelos compatibles aquí.
3. Prompt IDE : interfaz intuitiva para crear indicaciones, comparar el rendimiento del modelo y agregar funciones adicionales, como texto a voz, a una aplicación basada en chat.
4. RAG Pipeline : amplias capacidades de RAG que cubren todo, desde la ingesta de documentos hasta la recuperación, con soporte listo para usar para la extracción de texto de PDF, PPT y otros formatos de documentos comunes.
5. Capacidades del agente : puede definir agentes basados en LLM Function Calling o ReAct, y agregar herramientas prediseñadas o personalizadas para el agente. Dify proporciona más de 50 herramientas integradas para agentes de IA, como Google Search, DALL·E, Stable Diffusion y WolframAlpha.
6. LLMOps : supervise y analice los registros y el rendimiento de las aplicaciones a lo largo del tiempo. Podría mejorar continuamente las indicaciones, conjuntos de datos y modelos basados en anotaciones y datos de producción.
7. Backend como servicio : todas las ofertas de Dify vienen con las API correspondientes, por lo que puede integrar Dify sin esfuerzo en su propia lógica empresarial.
Nube
Organizamos un servicio Dify Cloud para que cualquiera pueda probarlo sin necesidad de configuración. Proporciona todas las capacidades de la versión autoimplementada e incluye 200 llamadas GPT-4 gratuitas en el plan sandbox.
Edición comunitaria de Dify con alojamiento propio
Haga que Dify se ejecute rápidamente en su entorno con esta guía de inicio. Utilice nuestra documentación para obtener más referencias e instrucciones más detalladas.
Dify para empresas/organizaciones
Proporcionamos funciones adicionales centradas en la empresa. Registre sus preguntas a través de este chatbot o envíenos un correo electrónico para analizar las necesidades empresariales.
Para empresas emergentes y pequeñas que utilizan AWS, consulte Dify Premium en AWS Marketplace e impleméntelo en su propia VPC de AWS con un solo clic. Es una oferta de AMI asequible con la opción de crear aplicaciones con logotipo y marca personalizados.
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Si necesita personalizar la configuración, consulte los comentarios en nuestro archivo .env.example y actualice los valores correspondientes en su archivo .env . Además, es posible que deba realizar ajustes en el archivo docker-compose.yaml , como cambiar las versiones de la imagen, las asignaciones de puertos o los montajes de volúmenes, según sus requisitos y entorno de implementación específicos. Después de realizar cambios, vuelva a ejecutar docker-compose up -d . Puede encontrar la lista completa de variables de entorno disponibles aquí.
Si desea configurar una configuración de alta disponibilidad, existen archivos Helm Charts y YAML aportados por la comunidad que permiten implementar Dify en Kubernetes.
Implemente Dify en la plataforma en la nube con un solo clic usando terraform
Implemente Dify en AWS con CDK
Para aquellos que quieran contribuir con código, consulte nuestra Guía de contribución. Al mismo tiempo, considere apoyar a Dify compartiéndolo en las redes sociales y en eventos y conferencias.
Estamos buscando colaboradores que nos ayuden a traducir Dify a idiomas distintos del mandarín o el inglés. Si está interesado en ayudar, consulte el archivo README de i18n para obtener más información y déjenos un comentario en el canal de
global-usersde nuestro servidor comunitario de Discord.
Colaboradores
Para proteger su privacidad, evite publicar problemas de seguridad en GitHub. En su lugar, envíe sus preguntas a [email protected] y le brindaremos una respuesta más detallada.
Este repositorio está disponible bajo la licencia de código abierto Dify, que es esencialmente Apache 2.0 con algunas restricciones adicionales.
