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
cp .env.example .env
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 necesita personalizar la configuración, consulte los comentarios en nuestro archivo .env.example y actualice los valores correspondientes en su archivo .env. Además, es posible que deba realizar ajustes en el propio archivo docker-compose.yaml, como cambiar las versiones de las imágenes, las asignaciones de puertos o los montajes de volúmenes, según su entorno de implementación y requisitos específicos. Después de realizar cualquier cambio, vuelva a ejecutar docker-compose up -d. Puede encontrar la lista completa de variables de entorno disponibles aquí.
. 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.
Utiliza terraform para desplegar Dify en Azure con un solo clic.
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.
- 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 |
Para proteger tu privacidad, evita publicar problemas de seguridad en GitHub. En su lugar, envía tus preguntas a security@dify.ai y te proporcionaremos una respuesta más detallada.
Este repositorio está disponible bajo la Licencia de Código Abierto de Dify, que es esencialmente Apache 2.0 con algunas restricciones adicionales.