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Dify介绍
官网：https://dify.ai/zh打造生产级 Agentic AI解决方案Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的工作流，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
v1.8.0版本
版本详情
🎉 Dify v1.8.0 来啦！
本次更新带来全新升级，帮助你摆脱繁琐的手动排错和重复修改提示词，一键即可实现流畅的优化与修复：
- 提示优化：结合上次输出的数据，并结合您设定的理想输出作为参考，快速优化提示词，让改进过程更高效、更可控。
- 代码修复：工作流中的自动代码修复功能会捕捉当前代码和错误消息，自动生成修正版，无需手动排查错误，帮助您实现更智能、更快捷的调试！
同时上述功能都支持版本管理，可以随时进行比较和回滚操作！除此之外我们还新增了：
✨ 工作流 & Agent 升级
- 多模型凭证系统 ： 为同一提供商或自定义模型灵活管理和切换多组 API Key，更加安全可靠。
- MCP + OAuth 支持 ： 通过 OAuth 验证访问 MCP 资源，支持 Token 有效期和回调白名单，扩展更多集成场景。
- 工作流变量默认值 ： 起始节点的所有变量类型都支持默认值，让您的配置更高效。
- Agent 节点 Token 使用情况 ： 公开 Token 使用指标，方便监控与优化成本。
🎨 体验增强
- 知识库文档排序 ： 新增知识库中文档状态排序功能，提升文档管理效率。
- 可扩展 Goto-anything 命令 ： 优化 “goto-anything” 命令，在项目中导航更灵活高效。
另外，我们还带来了数据库性能优化、安全增强，以及一系列基础设施和 UI/UX 修复。
更新日志
完整更新日志：https://github.com/langgenius/dify/releases/tag/1.8.0
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/1.8.0/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://11.0.1.141:8066
设置账号信息进行登录
进行登录：http://11.0.1.141:8066/signin
版本查看
点击查看是否更新至最新版本
至此，Dify v1.8.0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，我会尽力为大家解答并提供帮助。
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文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
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