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最近在研究AI Agent，发现大家都在用Dify，但Dify部署起来总是面临各种问题，而且我在部署和应用测试过程中也都遇到了，因此记录如下，供大家参考。Dify总体来说比较灵活，扩展性比较强，适合基于它做智能聊天机器人，文本生成，工作流任务，Agent应用建设等场景，要比其他客户端工具更加灵活，更加适合二次开发，但Dify部署起来非常麻烦，会自动部署10个容器，任何一个出现问题，应用都无法正常使用。后续我会与Autogen对比，看看在Agent方面哪个更适合垂直行业AI应用的快速落地。
一、docker部署
1.查看docker-compose版本
docker-compose --version
2.复制环境配置文件
进入dify/docker目录，复制命令如下
cp .env.example .env
3.Docker Engine中的国内镜像配置
打开docker desktop设置功能，修改docker的Docker Engine中的国内镜像地址（否则会出现连接不上错误），具体如下
{"builder": {"gc": {"defaultKeepStorage": "20GB","enabled": true}},"experimental": false,"registry-mirrors": [# 增加部分"https://docker.m.daocloud.io","https://docker.imgdb.de","https://docker-0.unsee.tech","https://docker.hlmirror.com","https://docker.1ms.run","https://func.ink","https://lispy.org","https://docker.xiaogenban1993.com"]
}
4.拉取并启动dify容器
拉取数据、依赖包进行安装配置。
docker compose up -d
5.配置代理
打开docker desktop设置功能，进入到Resources--》proxy下，设置代理服务器地址。
6.常见错误问题的解决方式
错误1：docker部署的容器启动过程中出现db-1总是重启
需要修改docker下的docker-compose.yaml文件db配置，具体如下
services:db:image: postgres:15-alpinevolumes:- postgres-data:/var/lib/postgresql/data #增加这一行#- ./volumes/db/data:/var/lib/postgresql/data # 注释掉
# 在该文件结尾处增加
volumes:oradata:dify_es01_data:postgres-data:# 增加的内容。
然后执行容器的重新加载，具体如下。
docker compose down -v # 卸载
docker compose up # 重新加载
docker restart #重启docker
错误2：浏览器访问时出现502错误
查看服务情况
docker inspect --format '{{range.NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' docker-api-1
docker inspect --format '{{range.NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' docker-web-1
或者运行以下命令，查看服务详细信息，在返回结果找到IPAddress对应的值，即为ip地址。
docker inspect docker-web-1
docker inspect docker-api-1
比如返回结果如下。
web：172.18.0.4
api：172.18.0.9
然后修改nginx配置文件（比如D:\dify11\docker\nginx\conf.d\default.conf）内容如下：
这种方式重启docker后或重启nginx后会冲掉，或者ip地址会有变化，永久修改方式详见下面的方法。
# Please do not directly edit this file. Instead, modify the .env variables related to NGINX configuration.
# 主要这里的ip地址要根据docker中显示的ip地址进行修改，查询方式详见上面的docker inspect
server {listen 80;server_name _;location /console/api {proxy_pass http://172.18.0.9:5001;include proxy.conf;}location /api {proxy_pass http://172.18.0.9:5001;include proxy.conf;}location /v1 {proxy_pass http://172.18.0.9:5001;include proxy.conf;}location /files {proxy_pass http://172.18.0.9:5001;include proxy.conf;}location /explore {proxy_pass http://172.18.0.4:3000;include proxy.conf;}location /e/ {proxy_pass http://plugin_daemon:5002;proxy_set_header Dify-Hook-Url ://;include proxy.conf;}location / {proxy_pass http://172.18.0.4:3000;include proxy.conf;}
}
永久修改default.conf配置文件方式如下，但这种方式容易导致nginx配置出错。
在docker目录，新建python程序，内容如下。但目前该程序容易导致安装nginx无法启动，解决办法就是将重启容器那一段不执行（需要手动重启nginx对应的容器）
#!/root/anaconda3/envs/llm/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@file: dify-nginx.py
@date: 2025/3/11 15:36
@remark: 更新nginx配置信息，参考其他网友代码。
@input：dify-nginx.py
@output：dify-nginx.py
'''
import os
import dockerclient = docker.from_env()
# 获取当前 Python 脚本所在的文件夹的绝对路径
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))# 读取文件
def file_get_contents(file_path):with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as file:return file.read()# 写入文件
def file_put_contents(file_path, content):with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as file:file.write(content)# 获取容器 IP
def get_container_ip(container_name):container = client.containers.get(container_name)return container.attrs['NetworkSettings']['Networks']['docker_default']['IPAddress']# 重启容器
def restart_container(container_name):# 原始内容container = client.containers.get(container_name)container.restart()def main():# 获取 API 和 Web 容器的 IP 地址api_container_ip = get_container_ip('docker-api-1')web_container_ip = get_container_ip('docker-web-1')print(f'api_container_ip: {api_container_ip}')print(f'web_container_ip: {web_container_ip}')# 拼接模板文件路径和目标文件路径template_path = os.path.join(current_dir, 'nginx/conf.d/default.conf.template')target_path = os.path.join(current_dir, 'nginx/conf.d/default.conf')# 读取模板文件内容并替换 IP 地址tpl_contents = file_get_contents(template_path)tpl_contents = tpl_contents.replace('http://api', f'http://{api_container_ip}')tpl_contents = tpl_contents.replace('http://web', f'http://{web_container_ip}')# 将修改后的内容写入目标配置文件file_put_contents(target_path, tpl_contents)# # 重启 Nginx 容器，记得注释掉# restart_container('docker-nginx-1')# print("Nginx container restarted with updated configuration.")
if __name__ == '__main__':main()
运行命令：python dify-nginx.py
错误3：plugin_daemon安装依赖库出错
解决办法如下。主要修改docker目录下的docker-compose.yaml文件内容（比如E:\dify2\docker\docker-compose.yaml）。增加国内镜像地址，记得注释掉原来的同名设置，如何需要代理，记得在最前面加上HTTP_PROXY，具体如下。
plugin_daemon:image: langgenius/dify-plugin-daemon:0.0.3-localrestart: alwaysenvironment:# Use the shared environment variables.<<: *shared-api-worker-env# HTTP_PROXY=http://ip:8080# HTTPS_PROXY=http://ip:8080# ... 中间省略# 注释掉原来的，新增如下内容# 设置 pip 使用国内镜像源PIP_MIRROR_URL: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 设置超时时间PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT: ${PYTHON_ENV_INIT_TIMEOUT:-640}
错误4：vobe文件找不到
这种错误一般需要在api对应的容器中，配置HTTP_PROXY代理，配置方式和错误3类似，具体不细说，但有时候不管用，所以需要手动更新几个文件路径（比如/api/tiktoken_ext/file），主要是vocab.bpe、encoder.json、r50k_base.tiktoken等5个文件。主要修改openai_public.py文件内容，文件位置大概在api容器的/app/api/.venv/lib/python3.12/site-packages/tiktoken_ext目录下。
# openai_public.py文件
def gpt2():mergeable_ranks = data_gym_to_mergeable_bpe_ranks(vocab_bpe_file="/api/tiktoken_ext/file/vocab.bpe",encoder_json_file="/api/tiktoken_ext/file/encoder.json",vocab_bpe_hash="1ce1664773c50f3e0cc8842619a93edc4624525b728b188a9e0be33b7726adc5",encoder_json_hash="196139668be63f3b5d6574427317ae82f612a97c5d1cdaf36ed2256dbf636783",)return {"name": "gpt2","explicit_n_vocab": 50257,"pat_str": r50k_pat_str,"mergeable_ranks": mergeable_ranks,"special_tokens": {ENDOFTEXT: 50256},}
基本上就是以上四类问题了，如果你遇到了新的问题，那恭喜你中奖了，解决办法目前看只能采取完全删除容器和镜像，重启docker和系统后，换个好的网络环境进行拉取安装了。
二、应用实践
1.安装ollama插件
使用浏览器访问dify，首次安装需要设置管理员用户密码信息等，按照向导执行即可，打开插件，安装ollama插件，最好下载到本地后（需要科学上网），选择本地安装。
在用户--设置，配置大模型服务和embedding模型服务，一般配置本机或局域网内的ollama
服务。
注意：market中提供的好多插件安装过程会导致容器启动异常，建议不要装太多插件，只安装用到的插件，其他用自定义代码块来实现。
2.创建知识库
按照要求完成知识库创建，再加一下私域知识进去，worker容器会自动分块存储。
3.创建第一个聊天助手
在工作室创建聊天助手应用，在知识库部分关联本地知识，然后进行对话，具体如下。
