【Dify】三分钟实现自己的聊天助手

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平常想要在项目中集成 AI 会话或者开发一款属于自己的聊天助手，常常需要单独写很多代码，甚至要从头开始写。写完之后额度监控、扩展其他模型都是老大难。

今天给大家推荐的项目，将上述问题一网打尽！

Dify 是一款开源的大语言模型应用程序开发平台，其直观界面结合了 AI 工作流，RAG，代理功能，模型管理，可观察性功能等 ，让您轻松便捷地实现从模型到应用！

基本信息

Github：https://github.com/langgenius/dify 的星星

帮助文档：https://docs.dify.ai/zh-hans

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官网建议在 Linux 下使用 docker-compose 的部署教程，最低配置 2C4G

项目部署

官方文档准备了三种部署教程[https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted](https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted)：

1. docker-compose 部署；
2. 本地源码启动；
3. 宝塔面板部署。

我这里选择最简单的 docker-compose：

准备一台配置在 2核4GB 以上的 Linux 服务器，确保已经安装了 docker 和 docker-compose

选择一个文件夹，使用 git 拉取 dify 代码

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

按照官网的教程启动

cd difycd dockercp .env.example .envdocker compose up -d

启动完成之后访问 http://your-ip/install即可（第一次进入需要设置管理员账户）

启动自己的 AI 对话应用

配置启动

首先需要选择自己的大模型供应商 ，也就是现在部署的 dify 调用哪一家的大模型。

Dify 支持的大模型供应商

这里推荐使用月之暗面的 API，也就是 KIMI ，因为有 15 块钱的免费额度。

访问 https://platform.moonshot.cn/console/account获取自己的 apiKey，再点击右上角头像下拉框->设置->模型供应商中配置 moonshot 模型。

然后回到主页，从模板应用 中创建一个聊天助手，我这里选择的是 Python Bug Fixed

创建完成之后，点击自建模型中的编排 页面，就可以使用自己的模型和提示词啦

在编排页面，还可以配置自己的应用与用户对话的开场白，提高用户的体验。在编排页面的右下角，点击功能。

在开场白的配置中，可以使用 {{ varible }} 配置变量。如我的开场白

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你好！{{name}}，我是 spcodhu AI。有什么问题尽管问我，乐意为你效劳！

配置的变量将会在用户会话之前要求用户输入。配置完成之后的效果：

将会话应用集成进自己的 Web 网站

在编排页面的右上角“发布”按钮下，点击“嵌入网站”，只需粘贴一段代码，即可将自己的设计的聊天助手嵌入到自己的网站。

三种嵌入效果（含浏览器插件）：

API支持

通过访问 API，开发者可以轻松地将自己创建的聊天助手集成到自己的项目中，相比于原生的 openai 库继承或者 request 请求继承， dify 的亮点是提供了监控功能（“监测”页面）。dify 上自己创建的所有的聊天助手、工作流和 agent 都支持 API 访问。

高级拓展

除了基础的功能之外，Dify 真正的强大之处是可以在页面上创建工作流和 agent。

Github上有大佬展示了自己设计的一些优秀的工作流：

[https://github.com/svcvit/Awesome-Dify-Workflow](https://github.com/svcvit/Awesome-Dify-Workflow)目前也有 1.5K 的星星。

阅读官方的帮助文档，可以学到很多设计和思维，包括 Dify 设计的框架。

Dify 开发团队截至发稿前1个小时仍在更新…

商用支持

Dify 遵循 Apache License 2.0 开源协议，开发者在遵守少量的条件后即可商用此项目

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• 项目可以被商用，包括作为其他应用的后端服务或企业应用开发平台

• 如果要满足以下条件，则必须从项目生产者那里获得商业许可：

• * 多租户服务：除非得到 Dify 的书面授权，否则不得使用 Dify 源代码来运营多租户环境；
  

  • LOGO 和版权信息：在使用 Dify 的前端过程中，不得移除或修改 Dify 控制台或应用中的 LOGO 或版权信息。

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