【本地部署教程】Dify v1.8.1:开源的大语言模型(LLM)应用开发平台

【本地部署教程】Dify v1.8.1:开源的大语言模型(LLM)应用开发平台

Dify介绍

官网:https://dify.ai/zh

打造生产级 Agentic AI解决方案

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中4由于Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的工作流,并同时提供了一套易用的界面和API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上。

v1.8.1版本详情

v1.8.1版本,结合社区反馈构建了实用功能,并解决了关键的数据库问题,同时优化了工作流体验,让性能更稳定!

✨ 主要更新
– 历史版本支持导出 DSL 📜 可以更灵活的进行工作流管理与追溯
– Chat workflows文件处理优化 🤖 除了答案和结束节点,还能保存 LLM 节点文件,并改进文件管理,让协作更顺畅
– 数据库查询优化 & 类型检查迁移至 Basedpyright
– 在多模态提示中新增文件名支持,避免丢失原始文件名信息
– 反馈系统可添加具体理由,让您的反馈更有价值 💡
– 新增印尼语 (id-ID) 支持 🌏
– Jinja2 模板支持更多变量

☠️ 同时修复了数据库绑定、安全漏洞、工作流与 UI 等多项问题。

更新日志

完整更新日志:https://github.com/langgenius/dify/releases/tag/1.8.1

安装脚本

创建目录

mkdir -p /data/yunxinai && cd /data/yunxinai/

脚本下载

下载git脚本:git clone https://gitcode.com/yunxinai/rag-sh.git

如果没有安装git,则进行git安装:yum install -y git

脚本执行

脚本执行:sh /data/yunxinai/rag-sh/dify/1.8.1/start.sh

如没有安装docker 或者 docker-compose 请参考:https://mp.weixin.qq.com/s/gKFdHNumVAGdlFZdbdmIRw

等待(拉取对应镜像-下载镜像-删除对应镜像–)

检查容器是否正常运行

docker ps

Dify验证

初始化账号

部署的IP+端口进行访问,默认为80端口,在.env文件中,防止端口占用已改为 8066 如:http://11.0.1.141:8066

设置账号信息进行登录

进行登录:http://11.0.1.141:8066/signin

版本查看

点击查看是否更新至最新版本

至此,Dify v1.8.1版本的安装流程就全部完成了。

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