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Dify：在MacOS系统下Dify的本地部署与使用

news 2025/7/18 13:30:11

一、Dify介绍

Dify的功能

为什么使用Dify?

Dify与LangChain的区别

Dify与Coze的区别

二、Dify的本地部署

安装Dify依赖环境

三、Dify的使用

1、模型配置

2、知识库

四、Dify的实战

简单的聊天模式

总结

一、Dify介绍

Dify 一词源自 Define + Modify，意指定义并且持续的改进你的 AI 应用，它是为你而做的（Do it for you）

Dify 是一个专注于 AI 应用开发的平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理基于大语言模型（LLM）的应用程序。其核心功能涵盖从开发到运维的全流程，大幅降低了 AI 应用的开发门槛。

官方地址： Dify.AI · 生成式 AI 应用创新引擎

官方文档地址：产品简介 - Dify Docs

Dify的功能

关于Dify的核心功能其实就一个：那就是创建智能体，但是有5种模式：

看起来很厉害的样子，但其实最常用就是Chatflow

为什么使用Dify?

你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。

重要的是，Dify 是开源的，它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制

Dify与LangChain的区别

Dify的特点

低代码/无代码：通过界面拖拽即可构建AI应用（如客服机器人、内容生成工具），无需深入编程。
内置功能：直接集成模型管理、数据标注、API发布等，适合非技术或全栈开发者。
快速上线：从设计到部署可能只需几小时，适合中小企业和个人开发者

LangChain的特点

高灵活性：通过Python/JavaScript代码连接LLM、数据库、工具链，适合定制化需求（如自主Agent、复杂工作流）。
模块化设计：提供链（Chains）、代理（Agents）等组件，开发者需自行组装和优化。
技术门槛高：需熟悉编程和LLM技术栈，适合工程师或研究团队

适用场景对比

选择Dify：需要快速搭建一个功能明确的AI应用（如智能写作助手），且希望减少运维和开发成本。
选择LangChain：需要深度控制模型行为（如结合私有数据构建问答系统），或开发实验性AI功能（如多模型协作）

Dify vs LangChain

Dify：适合快速生产级部署，降低工程复杂度。
LangChain：适合深度定制（如多模型协作），需较高技术门槛

Dify与Coze的区别

顺带提一下Coze，Coze也是目前市场上主流的Agent开发工具，Coze更注重开箱即用的体验，适合快速部署轻量级Agent

Coze官方地址：扣子

Dify和Coze均为AI应用开发平台，但定位和功能侧重点不同：

目标用户：
Dify面向开发者及企业，提供全流程的AI应用开发工具，支持复杂业务场景的定制化需求。
Coze更侧重无代码/低代码用户，适合快速构建聊天机器人等轻量级应用。
技术栈：
Dify支持多模型集成（如GPT、Claude、开源模型），提供API、工作流和数据集管理。
Coze深度集成字节跳动生态（如豆包），模型选择相对有限，但内置丰富插件和知识库功能。
部署与控制：
Dify支持私有化部署，企业可完全掌控数据和模型；Coze主要为云托管服务，灵活性较低。

Dify vs Coze

Coze：侧重开箱即用，适合轻量级 Agent。
Dify：提供更灵活的自主控制与数据管理。

二、Dify的本地部署

安装Dify依赖环境

确保Mac OS系统已安装Python 3.8或更高版本。可通过终端输入python3 --version检查版本。推荐使用Homebrew安装Python：

brew install python

Mac系统安装Docker Desktop或者OrbStack，用于容器化部署，个人使用的OrbStack

Docker Desktop安装地址：Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker

OrbStack安装地址：Download OrbStack · Fast, light, simple Docker Desktop alternative

修改OrbStack的Docker镜像地址：

vim /etc/docker/daemon.json

添加如下配置

{"registry-mirrors" : ["https://docker.registry.cyou","https://docker-cf.registry.cyou","https://dockercf.jsdelivr.fyi","https://docker.jsdelivr.fyi","https://dockertest.jsdelivr.fyi","https://mirror.aliyuncs.com","https://dockerproxy.com","https://mirror.baidubce.com","https://docker.m.daocloud.io","https://docker.nju.edu.cn","https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://mirror.iscas.ac.cn","https://docker.rainbond.cc","https://do.nark.eu.org","https://dc.j8.work","https://dockerproxy.com","https://gst6rzl9.mirror.aliyuncs.com","https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com","http://mirrors.ustc.edu.cn/","https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/","http://mirrors.sohu.com/"],"insecure-registries" : ["registry.docker-cn.com","docker.mirrors.ustc.edu.cn"],"debug": true,"experimental": false
}

然后重启OrbStack后，使用docker info，如果出现 Registry Mirrors，则镜像配置成功

Client:Version:    27.5.1Context:    orbstackDebug Mode: false……Registry Mirrors:https://docker.registry.cyou/https://docker-cf.registry.cyou/https://dockercf.jsdelivr.fyi/https://docker.jsdelivr.fyi/https://dockertest.jsdelivr.fyi/……

进入到Dify源码的docker目录中，我们需要先把 .env.example 修改为 .env