Dify Cloud · Auto-hébergement · Documentation · Demande d’entreprise (en anglais seulement)
1. Flux de travail: Construisez et testez des flux de travail d'IA puissants sur un canevas visuel, en utilisant toutes les fonctionnalités suivantes et plus encore.
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2. Prise en charge complète des modèles: Intégration transparente avec des centaines de LLM propriétaires / open source provenant de dizaines de fournisseurs d'inférence et de solutions auto-hébergées, couvrant GPT, Mistral, Llama3, et tous les modèles compatibles avec l'API OpenAI. Une liste complète des fournisseurs de modèles pris en charge se trouve ici.
3. IDE de prompt: Interface intuitive pour créer des prompts, comparer les performances des modèles et ajouter des fonctionnalités supplémentaires telles que la synthèse vocale à une application basée sur des chats.
4. Pipeline RAG: Des capacités RAG étendues qui couvrent tout, de l'ingestion de documents à la récupération, avec un support prêt à l'emploi pour l'extraction de texte à partir de PDF, PPT et autres formats de document courants.
**5. Capac
ités d'agent**: Vous pouvez définir des agents basés sur l'appel de fonction LLM ou ReAct, et ajouter des outils pré-construits ou personnalisés pour l'agent. Dify fournit plus de 50 outils intégrés pour les agents d'IA, tels que la recherche Google, DALL·E, Stable Diffusion et WolframAlpha.
6. LLMOps: Surveillez et analysez les journaux d'application et les performances au fil du temps. Vous pouvez continuellement améliorer les prompts, les ensembles de données et les modèles en fonction des données de production et des annotations.
7. Backend-as-a-Service: Toutes les offres de Dify sont accompagnées d'API correspondantes, vous permettant d'intégrer facilement Dify dans votre propre logique métier.
| Fonctionnalité | Dify.AI | LangChain | Flowise | OpenAI Assistants API |
|---|---|---|---|---|
| Approche de programmation | API + Application | Code Python | Application | API |
| LLMs pris en charge | Grande variété | Grande variété | Grande variété | Uniquement OpenAI |
| Moteur RAG | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Agent | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| Flux de travail | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ |
| Observabilité | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Fonctionnalité d'entreprise (SSO/Contrôle d'accès) | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Déploiement local | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
-
Cloud
Nous hébergeons un service Dify Cloud pour que tout le monde puisse l'essayer sans aucune configuration. Il fournit toutes les capacités de la version auto-hébergée et comprend 200 appels GPT-4 gratuits dans le plan bac à sable. -
Auto-hébergement Dify Community Edition
Lancez rapidement Dify dans votre environnement avec ce guide de démarrage. Utilisez notre documentation pour plus de références et des instructions plus détaillées. -
Dify pour les entreprises / organisations
Nous proposons des fonctionnalités supplémentaires adaptées aux entreprises. Envoyez-nous un e-mail pour discuter des besoins de l'entreprise.Pour les startups et les petites entreprises utilisant AWS, consultez Dify Premium sur AWS Marketplace et déployez-le dans votre propre VPC AWS en un clic. C'est une offre AMI abordable avec la possibilité de créer des applications avec un logo et une marque personnalisés.
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Avant d'installer Dify, assurez-vous que votre machine répond aux exigences système minimales suivantes:
- CPU >= 2 cœurs
- RAM >= 4 Go
La manière la plus simple de démarrer le serveur Dify est d'exécuter notre fichier docker-compose.yml. Avant d'exécuter la commande d'installation, assurez-vous que Docker et Docker Compose sont installés sur votre machine:
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -dAprès l'exécution, vous pouvez accéder au tableau de bord Dify dans votre navigateur à http://localhost/install et commencer le processus d'initialisation.
Si vous souhaitez contribuer à Dify ou effectuer un développement supplémentaire, consultez notre guide de déploiement à partir du code source
Si vous devez personnaliser la configuration, veuillez vous référer aux commentaires dans notre fichier .env.example et mettre à jour les valeurs correspondantes dans votre fichier .env. De plus, vous devrez peut-être apporter des modifications au fichier docker-compose.yaml lui-même, comme changer les versions d'image, les mappages de ports ou les montages de volumes, en fonction de votre environnement de déploiement et de vos exigences spécifiques. Après avoir effectué des modifications, veuillez réexécuter docker-compose up -d. Vous pouvez trouver la liste complète des variables d'environnement disponibles ici.
Si vous souhaitez configurer une configuration haute disponibilité, la communauté fournit des Helm Charts et des fichiers YAML, à travers lesquels vous pouvez déployer Dify sur Kubernetes.
Déployez Dify sur une plateforme cloud en un clic en utilisant terraform
Déployez Dify sur AWS en utilisant CDK
Pour ceux qui souhaitent contribuer du code, consultez notre Guide de contribution. Dans le même temps, veuillez envisager de soutenir Dify en le partageant sur les réseaux sociaux et lors d'événements et de conférences.
Nous recherchons des contributeurs pour aider à traduire Dify dans des langues autres que le mandarin ou l'anglais. Si vous êtes intéressé à aider, veuillez consulter le README i18n pour plus d'informations, et laissez-nous un commentaire dans le canal
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Contributeurs
- Discussion GitHub. Meilleur pour: partager des commentaires et poser des questions.
- Problèmes GitHub. Meilleur pour: les bogues que vous rencontrez en utilisant Dify.AI et les propositions de fonctionnalités. Consultez notre Guide de contribution.
- Discord. Meilleur pour: partager vos applications et passer du temps avec la communauté.
- X(Twitter). Meilleur pour: partager vos applications et passer du temps avec la communauté.
Pour protéger votre vie privée, veuillez éviter de publier des problèmes de sécurité sur GitHub. Au lieu de cela, envoyez vos questions à security@dify.ai et nous vous fournirons une réponse plus détaillée.
Ce référentiel est disponible sous la Licence open source Dify, qui est essentiellement l'Apache 2.0 avec quelques restrictions supplémentaires.
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