- Dify介绍
- v1.11.1版本
- 版本详情
- 更新日志
- 安装脚本
- 创建目录
- 脚本下载
- 脚本执行
- Dify验证
- 初始化账号
- 版本查看
Dify介绍
- 官网：https://dify.ai/zh
- 社区：https://forum.dify.ai/
- 打造生产级 Agentic AI解决方案
- Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产
- 工作流:在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。
- 全面的模型支持:与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。
- Prompt IDE:用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。
- RAG Pipeline:广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
- Agent 智能体:您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了 50 多种内置工具，如谷歌搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
- LLMOps:随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
- 后端即服务:所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。
v1.11.1版本
版本详情
🎉Dify v1.11.1 多模态知识库上线&关键安全修复 🧩 多模态知识库 Dify 知识库正式支持图片向量化、跨模态检索、图文混合文档解析，实现“以文搜图、以图搜文、以图搜图”，RAG 能力从单一文本走向全维度知识理解，为产品指南、技术文档、图文混排资料等高价值场景带来更强的检索体验。 无论是产品说明、架构图、现场照片，还是操作截图，都不再只是“提示说明”，而真正变成 AI 可理解、可运用的知识。 🛡 重要安全更新 本版本为关键安全维护更新，重点包括： - 安全加固：升级 React / Next.js，修复 CVE 漏洞并增强 API 安全性 - 性能优化：显著提升 Excel 提取性能，增强 DOCX 图片解析稳定性 👉 建议用户升级至 v1.11.1，以避免潜在安全与稳定性风险。更新日志
- 完整更新日志：https://github.com/langgenius/dify/releases/tag/1.11.1
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/1.11.1/start.sh如没有安装docker 或者 docker-compose 请参考：https://mp.weixin.qq.com/s/gKFdHNumVAGdlFZdbdmIRw
拉取对应镜像
继续下载镜像
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://11.0.1.170:8066
设置账号信息进行登录
进行登录：http://11.0.1.170:8066/signin
版本查看
- 点击查看是否更新至最新版本
- 至此，Dify v1.11.1版本的安装流程就全部完成了。整个过程中如果遇到任何问题，欢迎随时私信博主微信：cqyunxinai，备注来源，我会尽力为大家解答并提供帮助。
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