docker搭建dify实操、使用

操作日期：2024-8-26 linux操作系统 dify最新版本0.7.1

拉取代码

git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git

docker部署

cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d   如报错找不到命令则用 docker-compose up -d

注意：我自己本地已经有一个80端口的进程了，而这个dify里面的nginx默认也是80，这里给它改成180，不改的话，直接跳过改步骤

sudovim .env

将里面的EXPOSE_NGINX_PORT默认80改成180，然后保存

sudovim docker-compose.yaml

将里面的EXPOSE_NGINX_PORT默认80改成180，然后保存

部署后，docker ps查看结果如下

包括 3 个业务服务 api / worker / web，以及 6 个基础组件 weaviate / db / redis / nginx / ssrf_proxy / sandbox 。

首次访问安装页面

使用浏览器访问http://your_server_ip:180/install （这里我改为了180，如果没改就是80，不填也行）

首次访问会出现上面的注册页面，填入信息即可。后续访问，查询到已注册，会自动跳转到登录页面，如下：

设置模型供应商

这里我以openai和xinference为例
点击设置进入到设置模型供应商页面

然后会出现如下图，我这里设置过了，如果没设置点击"OpenAI",

OpenAI设置

然后点击右上角“系统模型设置”,如下图，你会发现，除了rerank模型，其它的从OpenAI都能选，我这里的openai的APIkey只支持gpt-3.5-turbo，所以就选了这个。最后语音和文本互转的，没试过，不知道我的key支不支持，后续测试下。

XInference设置

rerank配置，如下，这里我选择了使用XInference，这个我之前搭建过了，详情可以看我其它笔记，很简单。
打开XInference，http://yourip:9997/ui/#/launch_model/rerank,我这里选择了 bge-reranker-v2-m3
我都选择默认的配置，直接点击启动，没一会就能启动，初次需要下载模型，稍微慢点。

验证是否启动，如下图，表明已经启动成功

后续即可回到dify里面继续设置rerank了。服务器URL就填web访问XInference的地址即可。

然后就可以设置rerank了

创建知识库

上图点击文件后，右边会有预览，然后点击 “下一步”

如上图，可以点击"前往文档"去看下。

创建应用

修改工作流

知识检索链接LLM

整理节点

整理后如下图

配置知识库

选择后如下图

设置LLM

如上面一个步骤一样，点击LLM节点，然后设置上下文，选择result，即为知识检索的结果作为result

设置prompt

设置后，如下图

发布

调试和预览

可以分析工作流

追踪示例

API访问创建的应用

进入应用

点击访问API

生成API秘钥

接口测试

该页面下面提供了很多接口，这里简单示例下

发送对话消息

把下面ip改成自己的IP，把{api_key}替换成自己刚刚创建的API秘钥

curl-X POST 'http://192.168.xxx.xxxx:180/v1/chat-messages'\--header'Authorization: Bearer app-MMhqyRPIeoeKSXtM2l1vxVPw'\--header'Content-Type: application/json'\
--data-raw '{
    "inputs": {},
    "query": "你是谁?",
    "response_mode": "blocking",
    "conversation_id": "",
    "user": "admin"
}'

调用如下图

有返回结果，表明可以使用该API。

网页使用

点击上图的运行，会跳转到一个页面，这里可能是我修改了端口的地方没改全，或者这个系统有点bug，暂时不去细究，如果修改过端口，发现跳转的页面没有端口，就自己加上。

进行提问

至此简单的使用就完成了。后续高阶用法，有空我也更新下。