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Dify Cloud · Auto-hospedagem · Documentação · Visão geral das edições do Dify
Dify é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos LLM de código aberto. Sua interface intuitiva combina workflow de IA, pipeline RAG, capacidades de agente, gerenciamento de modelos, recursos de observabilidade e muito mais, permitindo que você vá rapidamente do protótipo à produção. Aqui está uma lista das principais funcionalidades: **1. Workflow**: Construa e teste workflows poderosos de IA em uma interface visual, aproveitando todos os recursos a seguir e muito mais. **2. Suporte abrangente a modelos**: Integração perfeita com centenas de LLMs proprietários e de código aberto de diversas provedoras e soluções auto-hospedadas, abrangendo GPT, Mistral, Llama3 e qualquer modelo compatível com a API da OpenAI. A lista completa de provedores suportados pode ser encontrada [aqui](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers).  **3. IDE de Prompt**: Interface intuitiva para criação de prompts, comparação de desempenho de modelos e adição de recursos como conversão de texto para fala em um aplicativo baseado em chat. **4. Pipeline RAG**: Extensas capacidades de RAG que cobrem desde a ingestão de documentos até a recuperação, com suporte nativo para extração de texto de PDFs, PPTs e outros formatos de documentos comuns. **5. Capacidades de agente**: Você pode definir agentes com base em LLM Function Calling ou ReAct e adicionar ferramentas pré-construídas ou personalizadas para o agente. O Dify oferece mais de 50 ferramentas integradas para agentes de IA, como Google Search, DALL·E, Stable Diffusion e WolframAlpha. **6. LLMOps**: Monitore e analise os registros e o desempenho do aplicativo ao longo do tempo. É possível melhorar continuamente prompts, conjuntos de dados e modelos com base nos dados de produção e anotações. **7. Backend como Serviço**: Todas os recursos do Dify vêm com APIs correspondentes, permitindo que você integre o Dify sem esforço na lógica de negócios da sua empresa. ## Usando o Dify - **Nuvem ** Oferecemos o serviço [Dify Cloud](https://dify.ai) para qualquer pessoa experimentar sem nenhuma configuração. Ele fornece todas as funcionalidades da versão auto-hospedada, incluindo 200 chamadas GPT-4 gratuitas no plano sandbox. - **Auto-hospedagem do Dify Community Edition** Configure rapidamente o Dify no seu ambiente com este [guia inicial](#quick-start). Use nossa [documentação](https://docs.dify.ai) para referências adicionais e instruções mais detalhadas. - **Dify para empresas/organizações** Oferecemos recursos adicionais voltados para empresas. [Envie suas perguntas através deste chatbot](https://udify.app/chat/22L1zSxg6yW1cWQg) ou [envie-nos um e-mail](mailto:business@dify.ai?subject=%5BGitHub%5DBusiness%20License%20Inquiry) para discutir necessidades empresariais. > Para startups e pequenas empresas que utilizam AWS, confira o [Dify Premium no AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-t22mebxzwjhu6) e implemente no seu próprio AWS VPC com um clique. É uma oferta AMI acessível com a opção de criar aplicativos com logotipo e marca personalizados. ## Mantendo-se atualizado Dê uma estrela no Dify no GitHub e seja notificado imediatamente sobre novos lançamentos.  ## Início rápido > Antes de instalar o Dify, certifique-se de que sua máquina atenda aos seguintes requisitos mínimos de sistema: > > - CPU >= 2 Núcleos > - RAM >= 4 GiB A maneira mais fácil de iniciar o servidor Dify é executar nosso arquivo [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml). Antes de rodar o comando de instalação, certifique-se de que o [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) e o [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) estão instalados na sua máquina: ```bash cd docker cp .env.example .env docker compose up -d ``` Após a execução, você pode acessar o painel do Dify no navegador em [http://localhost/install](http://localhost/install) e iniciar o processo de inicialização. > Se você deseja contribuir com o Dify ou fazer desenvolvimento adicional, consulte nosso [guia para implantar a partir do código fonte](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/local-source-code). ## Próximos passos Se precisar personalizar a configuração, consulte os comentários no nosso arquivo [.env.example](docker/.env.example) e atualize os valores correspondentes no seu arquivo `.env`. Além disso, talvez seja necessário fazer ajustes no próprio arquivo `docker-compose.yaml`, como alterar versões de imagem, mapeamentos de portas ou montagens de volumes, com base no seu ambiente de implantação específico e nas suas necessidades. Após fazer quaisquer alterações, execute novamente `docker-compose up -d`. Você pode encontrar a lista completa de variáveis de ambiente disponíveis [aqui](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/environments). Se deseja configurar uma instalação de alta disponibilidade, há [Helm Charts](https://helm.sh/) e arquivos YAML contribuídos pela comunidade que permitem a implantação do Dify no Kubernetes. - [Helm Chart de @LeoQuote](https://github.com/douban/charts/tree/master/charts/dify) - [Helm Chart de @BorisPolonsky](https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm) - [Helm Chart de @magicsong](https://github.com/magicsong/ai-charts) - [Arquivo YAML por @Winson-030](https://github.com/Winson-030/dify-kubernetes) - [Arquivo YAML por @wyy-holding](https://github.com/wyy-holding/dify-k8s) - [🚀 NOVO! Arquivos YAML (Compatível com Dify v1.6.0) por @Zhoneym](https://github.com/Zhoneym/DifyAI-Kubernetes) #### Usando o Terraform para Implantação Implante o Dify na Plataforma Cloud com um único clique usando [terraform](https://www.terraform.io/) ##### Azure Global - [Azure Terraform por @nikawang](https://github.com/nikawang/dify-azure-terraform) ##### Google Cloud - [Google Cloud Terraform por @sotazum](https://github.com/DeNA/dify-google-cloud-terraform) #### Usando AWS CDK para Implantação Implante o Dify na AWS usando [CDK](https://aws.amazon.com/cdk/) ##### AWS - [AWS CDK por @KevinZhao (EKS based)](https://github.com/aws-samples/solution-for-deploying-dify-on-aws) - [AWS CDK por @tmokmss (ECS based)](https://github.com/aws-samples/dify-self-hosted-on-aws) #### Alibaba Cloud [Alibaba Cloud Computing Nest](https://computenest.console.aliyun.com/service/instance/create/default?type=user&ServiceName=Dify%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E7%89%88) #### Alibaba Cloud Data Management Implante o Dify na Alibaba Cloud com um clique usando o [Alibaba Cloud Data Management](https://www.alibabacloud.com/help/en/dms/dify-in-invitational-preview/) #### Usando Azure Devops Pipeline para Implantar no AKS Implante o Dify no AKS com um clique usando [Azure Devops Pipeline Helm Chart by @LeoZhang](https://github.com/Ruiruiz30/Dify-helm-chart-AKS) ## Contribuindo Para aqueles que desejam contribuir com código, veja nosso [Guia de Contribuição](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING_PT.md). Ao mesmo tempo, considere apoiar o Dify compartilhando-o nas redes sociais e em eventos e conferências. > Estamos buscando contribuidores para ajudar na tradução do Dify para idiomas além de Mandarim e Inglês. Se você tiver interesse em ajudar, consulte o [README i18n](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/web/i18n-config/README.md) para mais informações e deixe-nos um comentário no canal `global-users` em nosso [Servidor da Comunidade no Discord](https://discord.gg/8Tpq4AcN9c). **Contribuidores**