开源可视化AI工作流引擎dify

大家对扣子应该都不陌生，很多同学都可能 already 用过。对于需要将一些信息源放置在上面又担心信息（特别是在公司内部使用，可能存在涉密内容）的情况下，我们可以考虑自己部署一个类似 Coze 的开源项目——Dify。这是一个开源AI应用开发框架，支持可视化编排AI工作流，提供知识库管理、模型集成等功能。接下来，我会简单介绍一些相关内容。

我们需要了解Dify涉及的一些技术背景。Dify基于Docker容器化部署工具，确保环境一致性并简化依赖管理。它还支持高性能大语言模型，如DeepSeek，该模型具有多种参数规格可供选择。对于本地大模型运行框架，我们可以使用Ollama，它支持主流开源模型的部署。在Dify中，知识库指的是能够存储、检索和传播大量知识信息的系统结构或数据库形式。大模型通过学习丰富的上下文对话数据，可以构建动态的知识库，并包含大量的语料数据，如文本、图片、视频等，为模型在不同场景下提供参考。工作流则描述模型在处理输入数据时的流程步骤。在训练过程中，模型会不断更新和扩展知识库的内容，以更好地理解和生成回应。接下来，我将介绍如何在本地安装和配置Dify。首先安装Docker Desktop从下载并安装。然后克隆Dify代码到本地并执行命令复制环境变量文件。接下来一键启动服务并根据Docker Compose版本选择命令进行启动。如果看到几个核心服务运行完成即可开始下一步操作。完成管理员设置后登录Dify工作台创建AI应用或配置大模型。在首页右上角找到个人信息处进入设置页面切换到模型供应商Tab页签并添加Ollama应用填写添加模型的对应表单内容如模型名称基础URL等然后在工作室创建空白应用选择前面创建的模型并发布应用。接下来导入知识库可以选择同步自Web站点等方式进行导入绑定完成后可以选择自己的博客或官方技术文档作为知识库来源然后创建知识库并将之绑定到前面创建的应用中提出问题并结合知识库生成对话内容。如果你追求更高的性能和更高级别的模型还可以通过Dify接入硅基流动的模型进行使用。最后简单介绍了一些链接供参考查阅和学习。