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1. 相关资源

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• 说明文档

2. 核心特性

• ✅ 多模型支持：兼容 OpenAI、Anthropic、Ollama、VLLM、Hugging Face 等数百种模型。
• ✅ 可视化 Prompt 编排：无需代码，通过界面调整 AI 行为。
• ✅ RAG 增强检索：支持知识库上传（PDF/TXT/Markdown 等），提升回答准确性。
• ✅ Agent 框架：可构建自动化 AI 工作流（如数据分析、客服机器人）。
• ✅ 灵活部署：支持 Docker 一键部署，适配本地、云端及混合环境。

3. 安装与使用（Docker Compose 部署）

参考资料

Docker Compose 部署

在运行安装命令之前，请确保您的机器上安装了 Docker 和 Docker Compose，安装 Docker 以及 Docker Compose 的具体步骤可以参考 Ubuntu 24.04 完整Docker安装指南：从零配置到实战命令大全。

3.1 部署Dify

cd ~/workspace/ai/tools && git clone --depth 1 [e-mail]:dify_ai/dify.git && cd dify/docker
cp .env.example .env
# 启动 Docker 容器，未将当前用户加入docker组的话，需要使用sudo
docker compose up -d
# 检查容器是否都正常运行
docker compose ps

值得注意的是，如果版本是 Docker Compose V1，在使用命令 docker compose 的时候，需要换成 docker-compose，例如 docker-compose up -d。

3.2 更新Dify

cd dify/docker
docker compose down
git pull origin main
docker compose pull
docker compose up -d

注意：

• 如果 .env.example 文件有更新，请务必同步修改你本地的 .env 文件。
• 检查 .env 文件中的所有配置项，确保它们与你的实际运行环境相匹配。你可能需要将 .env.example 中的新变量添加到 .env 文件中，并更新已更改的任何值。
• 更新后需要重启 Dify

3.3 重启Dify

# 停止Dify
docker compose down
# 启动Dify
docker compose up -d

3.4 访问Dify

# 本地环境
http://localhost# 服务器环境
http://your_server_ip

4. 接入本地模型

4.1 接入 Ollama 本地模型

参考资料

接入 Ollama 部署的本地模型
私有化部署 Ollama + DeepSeek + Dify，构建你的专属私人 AI 助手

笔者实验环境为 Ubuntu24.04，宿主机启动 Ollama 服务 + Docker Compose部署 Dify

4.1.1 步骤

1. 点击 Dify 平台右上角头像 → 设置 → 模型供应商，选择 Ollama，点击“添加模型”（若 Dify 平台中 Ollama 插件未安装的话，需要先点击“安装”）。
2. 输入模型名称、基础URL，其他选项可使用默认设置即可，点击“保存”。其中：
   • 模型名称 为 Ollama 服务中的模型名称，可通过 ollama list 获取
     
   • 基础URL 为 Ollama 服务地址，例如 http://host.docker.internal:11434
     

4.1.2 常见问题

1. Connection refused问题

   使用官方文档中的 http://host.docker.internal:11434 作为基础URL，可能会出现 httpconnectionpool (host=localhost, port=11434): max retries exceeded with url:/cpi/chat (Caused by NewConnectionError ('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f8562812c20>: fail to establish a new connection:[Errno 111] Connection refused')) 错误，此时需要直接使用宿主机的IP地址。

   解决步骤:

   1. 设置 Ollama 服务监听地址

      # 修改 ollama.service 文件，添加 OLLAMA_HOST 环境变量
      sudo vim /etc/systemd/system/ollama.service
      # 在 [Service] 下添加
      Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
      # 重新加载配置文件
      sudo systemctl daemon-reload
      sudo systemctl restart ollama
      # 查看服务状态，确保 ollama 服务以 :::11434 启动
      sudo netstat -tulnp | grep ollama 
      # 重启Dify
      docker compose down
      docker compose up -d
      

   2. 获取本机IP地址

      # 获取本机IP地址，假如输出为 192.168.163.248
      hostname -I | awk '{print $1}'
      # 测试以本机IP是否可以查看ollama模型列表（需要将 192.168.163.248 替换为上一步实际输出的IP地址）
      curl http://192.168.163.248:11434/api/tags # 应成功返回模型列表
      

   3. 开启防火墙端口

      如果仍有问题，考虑是否防火墙拦截了 11434 端口，需要配置防火墙规则。

      sudo ufw allow 11434/tcp && sudo ufw reload
      

   4. 修改基础URL配置

      修改基础URL配置，将 http://host.docker.internal:11434 修改为 http://192.168.163.248:11434，再次点击 保存 即可。

4.2 接入 Vllm 本地模型

1. 点击 Dify 平台右上角头像 → 设置 → 模型供应商，选择 Vllm，点击“添加模型”（若 Dify 平台中 Vllm 插件未安装的话，需要先点击“安装”）。
2. 输入模型名称、API endpoint URL，其他选项可使用默认设置即可，点击“保存”。其中：
   • 模型名称 为 Vllm 服务启动的模型名称
   • API endpoint URL 为 Vllm 服务地址，例如 http://192.168.163.248:8000/v1
     

5. 进阶应用场景

🔹 知识库问答：上传企业文档，构建智能客服。
🔹 AI 工作流：结合 Agent 实现自动化任务（如邮件撰写+数据分析）。
🔹 私有化部署：企业级数据安全，完全本地运行。

6. 总结

Dify 是当前最易用的开源 LLM 应用平台之一，适合快速搭建 AI 应用。本文详细介绍了 Docker 部署、Ollama/VLLM 本地模型接入 及常见问题排查，帮助开发者高效落地 AI 项目。