Dify Cloud · Auto-alojamiento · Documentación · Programar demostración
1. Flujo de trabajo: Construye y prueba potentes flujos de trabajo de IA en un lienzo visual, aprovechando todas las siguientes características y más.
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2. Soporte de modelos completo: Integración perfecta con cientos de LLMs propietarios / de código abierto de docenas de proveedores de inferencia y soluciones auto-alojadas, que cubren GPT, Mistral, Llama3 y cualquier modelo compatible con la API de OpenAI. Se puede encontrar una lista completa de proveedores de modelos admitidos aquí.
3. IDE de prompt: Interfaz intuitiva para crear prompts, comparar el rendimiento del modelo y agregar características adicionales como texto a voz a una aplicación basada en chat.
4. Pipeline RAG: Amplias capacidades de RAG que cubren todo, desde la ingestión de documentos hasta la recuperación, con soporte listo para usar para la extracción de texto de PDF, PPT y otros formatos de documento comunes.
5. Capacidades de agente: Puedes definir agent
es basados en LLM Function Calling o ReAct, y agregar herramientas preconstruidas o personalizadas para el agente. Dify proporciona más de 50 herramientas integradas para agentes de IA, como Búsqueda de Google, DELL·E, Difusión Estable y WolframAlpha.
6. LLMOps: Supervisa y analiza registros de aplicaciones y rendimiento a lo largo del tiempo. Podrías mejorar continuamente prompts, conjuntos de datos y modelos basados en datos de producción y anotaciones.
7. Backend como servicio: Todas las ofertas de Dify vienen con APIs correspondientes, por lo que podrías integrar Dify sin esfuerzo en tu propia lógica empresarial.
| Característica | Dify.AI | LangChain | Flowise | API de Asistentes de OpenAI |
|---|---|---|---|---|
| Enfoque de programación | API + orientado a la aplicación | Código Python | Orientado a la aplicación | Orientado a la API |
| LLMs admitidos | Gran variedad | Gran variedad | Gran variedad | Solo OpenAI |
| Motor RAG | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Agente | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| Flujo de trabajo | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Observabilidad | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Característica empresarial (SSO/Control de acceso) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Implementación local | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
-
Nube
Hospedamos un servicio Dify Cloud para que cualquiera lo pruebe sin configuración. Proporciona todas las capacidades de la versión autoimplementada e incluye 200 llamadas gratuitas a GPT-4 en el plan sandbox. -
Auto-alojamiento de Dify Community Edition
Pon rápidamente Dify en funcionamiento en tu entorno con esta guía de inicio rápido. Usa nuestra documentación para más referencias e instrucciones más detalladas. -
Dify para Empresas / Organizaciones
Proporcionamos características adicionales centradas en la empresa. Programa una reunión con nosotros o envíanos un correo electrónico para discutir las necesidades empresariales.Para startups y pequeñas empresas que utilizan AWS, echa un vistazo a Dify Premium en AWS Marketplace e impleméntalo en tu propio VPC de AWS con un clic. Es una AMI asequible que ofrece la opción de crear aplicaciones con logotipo y marca personalizados.
Dale estrella a Dify en GitHub y serás notificado instantáneamente de las nuevas versiones.
Antes de instalar Dify, asegúrate de que tu máquina cumpla con los siguientes requisitos mínimos del sistema:
- CPU >= 2 núcleos
- RAM >= 4GB
La forma más fácil de iniciar el servidor de Dify es ejecutar nuestro archivo docker-compose.yml. Antes de ejecutar el comando de instalación, asegúrate de que Docker y Docker Compose estén instalados en tu máquina:
cd docker
docker compose up -dDespués de ejecutarlo, puedes acceder al panel de control de Dify en tu navegador en http://localhost/install y comenzar el proceso de inicialización.
Si deseas contribuir a Dify o realizar desarrollo adicional, consulta nuestra guía para implementar desde el código fuente
Si necesitas personalizar la configuración, consulta los comentarios en nuestro archivo docker-compose.yml y configura manualmente la configuración del entorno
. Después de realizar los cambios, ejecuta docker-compose up -d nuevamente. Puedes ver la lista completa de variables de entorno aquí.
Si desea configurar una configuración de alta disponibilidad, la comunidad proporciona Gráficos Helm y archivos YAML, a través de los cuales puede desplegar Dify en Kubernetes.
Para aquellos que deseen contribuir con código, consulten nuestra Guía de contribución. Al mismo tiempo, considera apoyar a Dify compartiéndolo en redes sociales y en eventos y conferencias.
Estamos buscando colaboradores para ayudar con la traducción de Dify a idiomas que no sean el mandarín o el inglés. Si estás interesado en ayudar, consulta el README de i18n para obtener más información y déjanos un comentario en el canal
global-usersde nuestro Servidor de Comunidad en Discord.
Contribuidores
- Discusión en GitHub. Lo mejor para: compartir comentarios y hacer preguntas.
- Reporte de problemas en GitHub. Lo mejor para: errores que encuentres usando Dify.AI y propuestas de características. Consulta nuestra Guía de contribución.
- Correo electrónico. Lo mejor para: preguntas que tengas sobre el uso de Dify.AI.
- Discord. Lo mejor para: compartir tus aplicaciones y pasar el rato con la comunidad.
- Twitter. Lo mejor para: compartir tus aplicaciones y pasar el rato con la comunidad.
O, programa una reunión directamente con un miembro del equipo:
| Punto de Contacto | Propósito |
|---|---|
 |
Consultas comerciales y retroalimentación del producto |
 |
Contribuciones, problemas y solicitudes de características |
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Este repositorio está disponible bajo la Licencia de Código Abierto de Dify, que es esencialmente Apache 2.0 con algunas restricciones adicionales.