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开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。比 LangChain 更易用。
首先是界面变了
新增功能
- 我们开发了一个插件系统，这是 Dify 的标准，允许用户创建带有后缀 .difypkg 的插件。通过安装不同的插件包，您可以向 Dify 添加各种功能。
- 通过这个系统，我们解耦了可以从 Dify 扩展的工具和模型，使您能够以真正的即插即用方式安装它们。
- 我们在 Workflow 中引入了一个新的 Agent 节点，现在可以由插件定义代理的行为。这意味着 Dify 不再局限于 CoT 等内置策略;您可以定义自己的代理策略。
- 我们还引入了一种名为 Extension 的新型插件，它是 Dify 中托管的自定义服务。您可以通过插件自定义此服务的代码，以处理外部 Webhook 事件。
- 我们推出了 Dify Marketplace，这是一个集中式平台，插件可以在其中自由共享，允许用户发布和下载不同的插件。
从 v0.15.3 开始的 Chore 更改
🚀 新功能和增强功能
- 平移和缩放：MiniMap现在配备了平移和缩放支持，多亏了。
- 统一推理模型：使用 by 对 think 标签进行标准化，以增强兼容性。
<think></think> - Docker SSRF 设置：通过 微调 Docker 中与 SSRF 相关的超时设置。
- HNSW Vector Index：现在可用于带有 TiFlash 的 TiDB Vector Store，通过 .
- 高效的检索服务：我们加倍提高了效率，使数据检索快如闪电。
🛠️ 性能优化和错误修复
- 逻辑优化：集成短路评估以优化逻辑条件。
- SQL 查询减少：提高了 SQL 查询切片时的消息加载速度。
- 简化的工作流程：简化了工作流程。
模型供应商没有了
以前里面供应商都是默认安装了很多现在都没有了，不过也有好处，不那么重了，内外部署的时候就麻烦了要自己安装；
增加外网的应用市场，需要什么都可以去下载
市场里面有：在Dify 市场探索模型,工具,Agent 策略,扩展和插件集；都可以按需下载；
同时也支持开发者上传自己的插件，这样开发者可以赚外快了，哈哈哈。
以后肯定有很多网友共享很多不错的插件，这样生态更加完美！
在线安装容易失败的问题
可以多试几下，或者下载导入；
安装失败率比较高；
创建应用没什么变化
Dify 1.0 的升级是一次具有里程碑意义的重大更新，以下是对其升级的综合评价：
技术架构升级
1. **插件化架构**：Dify 1.0 引入了全新的插件化架构，将模型和工具全面迁移到插件形式。这种架构使得平台更加灵活和可扩展，开发者可以独立开发、部署和维护插件。同时，插件化还降低了开发门槛，吸引了更多开发者参与生态共建。
2. **Agent 节点与工作流增强**：新增的 Agent 节点为工作流带来了智能编排和决策调度能力。Agent 策略插件允许开发者自定义推理策略，实现更复杂和精细的多步骤推理。这种智能化的工作流设计显著提升了平台的灵活性和效率。
生态建设
1. **推出 Marketplace**：Dify 1.0 正式上线了 Marketplace，这是一个汇聚模型、工具、Agent 策略等各类插件的平台。Marketplace 不仅降低了插件获取和分发的门槛，还为开发者提供了分享成果和获得收益的机会。
2. **开放生态的潜力**：通过插件化和 Marketplace，Dify 构建了一个开放的生态系统。这种生态模式不仅促进了社区创新，还推动了 AI 应用的多样化发展。
用户体验
1. **功能增强与易用性**：新版本在功能上全面增强，同时插件化设计也使得用户可以根据需求灵活扩展功能。例如，用户可以通过 Marketplace 快速获取所需的插件。
2. **升级过程**：尽管升级过程需要用户手动安装插件，但官方提供了详细的升级指南。不过，升级过程中可能需要用户备份数据以防止意外。
不足与挑战
1. **知识库问答效果**：尽管技术架构和生态建设取得了显著进步，但有用户反馈 Dify 1.0 的知识库问答效果仍需改进。
2. **学习成本**：对于非技术用户来说，插件化架构和 Marketplace 的使用可能需要一定的学习成本。
总体而言，Dify 1.0 的升级在技术架构、生态建设和用户体验方面都取得了显著进步，为 AI 应用开发带来了新的可能性。然而，它在知识库问答效果和用户学习成本方面仍面临一些挑战，需要在未来版本中进一步优化。