10分钟跑起来用 Dify 可视化编排 AI 工作流免写后端代码【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify给网站挂一个会查资料、能调工具的 AI 助手不用啃 LangChain 源码。打开 Dify把节点拖进画布、接上模型、点一次发布十几分钟后就能拿到可分享的链接或 API 一个工作台搞定 AI 应用的搭建与部署Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台把 AI 工作流、RAG 检索管道、Agent 能力和模型管理放进同一个可视化工作台。和只用代码拼模型调用不同它每个功能都带 API应用发布后能直接嵌进你自己的产品。部署上它给了两条路直接用云版零配置上手或者自托管docker compose up -d两条命令在本地起完整环境2 核 CPU、4GiB 内存的机器就够数据留在自己手里。第一次打开从零到能对话先认一遍界面控制台左侧边栏是一列应用类型Chatbot、Chatflow、Agent、Text Generator、Pipeline、Workflow。想做聊天应用就选前两个想让 AI 调工具就选 Agent要编排复杂流程选后两个。画布上拖出第一个应用点进应用类型中间是画布顶部是Preview和Publish两个按钮。从左侧面板把 START、LLM、ANSWER 拖进来按连线把输入、推理、输出串成一条线。连上模型点一次试运行LLM 节点里从下拉菜单选服务商和模型——OpenAI、OpenRouter或任何兼容 OpenAI API 的自建推理服务填好 API key 即可。再点 Preview右侧弹出对话窗口输入一句话就能看到模型的完整回答以及这次请求走了哪些节点、花了多少 token。不满意改完参数原地重跑不用重新部署。两个让回答明显变好用的调整提示词和温度改一处听感立变打开 LLM 节点两个参数最见效。提示词决定回答的结构和语气温度滑杆往低拉回答更收敛、更贴文档适合客服和知识问答往高拉则更发散适合头脑风暴。同一个问题前后各问一遍差异一眼可见。接入知识库把泛泛而谈变成贴着文档答想减少模型胡编就在画布上加一个Knowledge Retrieval节点先建数据集把 PDF、PPT 传进去Dify 自动完成解析、切块、向量化回答时它先检索原文再让模型基于原文作答。调完这两个参数再试运行最直观的变化是答案从可能没错但没用变成每条都能在你的文档里找到出处。谁在用以及它不管什么独立开发者给现有产品加 AI 功能不想为它单写一套后端用 Dify 几天就能上线一个可用版本客服和运营团队拿产品文档建知识库把高频重复问题交给机器人先接一轮企业把内部资料接进私有部署的模型数据不出内网适合对合规有要求、又没能力自建整套 RAG 的工程团队。说句实话Dify 负责到应用能跑、能调这一步登录体系、计费、高并发限流这些工程细节它不替你处理完整的产品级落地仍要自己补。给想折腾的人协议是修改版 Apache 2.0可以商用但基于源码做多租户 SaaS、或去掉前端 logo需要先获得授权。所有能力都带 API发布后的应用可以直接调用接口嵌进业务系统前端在 web/后端在 api/部署脚本在 docker/。自托管支持云、VPC 或本地向量库默认 Weaviate在.env里改VECTOR_STORE就能切到 pgvector、Milvus、OpenSearch 等。clone 仓库今晚把第一个应用跑起来。【免费下载链接】difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/di/dify创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考