基础篇
进阶篇
高频篇
精选篇
手写篇
面经篇
AI 篇
原理篇
每日一题
小程序题库
  • 知识卡片碎片时间过考点
  • 场景篇按分类整理的大前端场景考点
  • 历年面经按年份追踪真实考点
  • 算法题库NEW在线编码即时判题
  • 专项自测100 题快速查漏
  • 前端基础
    • HTTP从报文一路讲到 HTTPS
    • 浏览器渲染、事件循环、进程
    • 计算机基础Linux、网络、操作系统
  • 进阶专项
    • 设计模式23 种模式怎么用
    • 前端系统进阶学习大型项目工程化
    • 前端综合文章长期沉淀的实践文
  • 工程与工具
    • Node学习指南从环境搭建到服务端
    • NPM工作流script、依赖与发布
    • Docker容器化部署上手
    • Canvas图形与动画实战
  • 路线与导图
    • 思维导图知识点全景图
    • 学习路线按图索骥不跑偏
  • 动态
    • 公众号动态公众号历史文章
    • 博客动态站长的技术博客
    • 开发者导航常用工具与文档站
    • AI 热点每日 AI 资讯与动向
AI 工作台
旧版
AIHT
内容
精选全部 AI 动态热点榜AI 日报收藏
分类
模型行业编程产品技术观点开源
更多
Agent 接入
返回首页开发者导航
AIHT
精选 / 资讯详情
8.0
热点
AI SCORE
技术实践2026-08-07 01:36

Docker 部署 Dify 全栈指南

dev.to · AI#Dify#Docker#LLM应用
Editor brief · 编辑速览

教程用 Docker Compose 部署 Dify 及 Nginx、PostgreSQL、Redis、Weaviate,并通过 Certbot 配置 HTTPS。随后连接模型供应商,搭建基于 Chatflow 的客服机器人。

文章思维导图
Knowledge map
拖拽缩放
Full translation

完整中文译文

Dify 是一个开源 LLM 应用开发平台,提供可视化工作流设计、RAG 流水线、Agent、模型管理和可观测性,并支持数百种专有及开源模型。本指南将部署 Dify 自带的 Docker Compose 技术栈(Nginx、PostgreSQL、Redis、Weaviate),通过 Certbot 配置 Let's Encrypt TLS、连接模型提供商,并构建一个基于 Chatflow 的客服聊天机器人。

前置条件:一台 Linux 服务器(最低配置为 2 vCPU / 4GB RAM)、Docker + Docker Compose、一个已配置 A 记录的域名(例如 dify.example.com),以及模型提供商(OpenAI、Anthropic、Cohere 等)的 API key。

$ curl -sL https://github.com/langgenius/dify/archive/refs/tags/1.14.1.tar.gz | tar -xz
$ mv dify-1.14.1 ~/dify
$ cd ~/dify/docker
$ cp .env.example .env
$ sed -i "s|^SECRET_KEY=.*|SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 42)|" .env

根据你的域名编辑 .env。默认文件中没有 CERTBOT_DOMAIN/CERTBOT_EMAIL,需要手动添加:

$ nano .env
NGINX_SERVER_NAME=dify.example.com
NGINX_SSL_CERT_FILENAME=fullchain.pem
NGINX_SSL_CERT_KEY_FILENAME=privkey.pem
NGINX_ENABLE_CERTBOT_CHALLENGE=true
CONSOLE_API_URL=https://dify.example.com
CONSOLE_WEB_URL=https://dify.example.com
SERVICE_API_URL=https://dify.example.com
APP_API_URL=https://dify.example.com
APP_WEB_URL=https://dify.example.com

CERTBOT_DOMAIN=dify.example.com
CERTBOT_EMAIL=admin@example.com

使用 Docker Compose 部署

Dify 自带一个超过 1,200 行的 Compose 文件,其中包含 PostgreSQL、Redis、Weaviate 向量存储、Nginx 和应用服务。部署分为两个阶段:先通过 HTTP 启动服务,然后申请证书并切换到 HTTPS。

$ docker compose up -d
$ docker compose ps -a

所有服务都应该显示 Up;对于定义了健康检查的服务(db_postgres、redis、sandbox),还应显示 healthy。

  1. 申请证书:
$ docker compose --profile certbot up -d certbot
$ docker compose exec certbot /bin/sh /update-cert.sh

Certbot 会执行 HTTP-01 challenge,并将证书写入 volumes/certbot/conf/live/<domain>/。

  1. 启用 HTTPS 并重新创建 Nginx:
$ sed -i "s|^NGINX_HTTPS_ENABLED=.*|NGINX_HTTPS_ENABLED=true|" .env
$ docker compose --profile certbot up -d --no-deps --force-recreate nginx
  1. 在 https://dify.example.com/install 创建管理员账户:填写 email、username 和 password,然后点击 Set up。

  2. 在 https://dify.example.com/signin 登录。

  3. 连接模型提供商:点击 profile avatar → Settings → Model Provider → 找到你的模型提供商(OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等)→ Install(Dify 会按需从其 marketplace 拉取对应 plugin)→ 粘贴 API key → Save。确认该提供商已经出现在已配置的提供商列表中,并且至少有一个可用的 chat model。

构建客服聊天机器人

  1. 依次进入 Studio → Create from Blank → Chatflow。将其命名为 Support Assistant,设置 icon 和 description,然后点击 Create。创建后会得到预先连接好的 Start → LLM → Answer 节点。

  2. 配置 LLM 节点:

选择你的 chat model(例如 gpt-4o、claude-sonnet-5)。

You are a customer support agent for a SaaS product. Answer questions about billing, installation, and integrations in a clear, concise tone. Refer the user to the documentation when a question falls outside your knowledge.

启用 MEMORY,并将 WINDOW SIZE 设置为 10,以保留对话上下文。

  1. 点击 Publish → Publish Update。

  2. 测试应用:打开 Preview,发送类似下面的消息:The platform charged the subscription twice this month. Can you help with a refund? ——确认回复连贯并且紧扣问题。

  3. 独立运行:点击 Publish 下拉菜单 → Run App,打开专用的聊天界面。

至此,Dify 已通过 TLS 正常运行,并且拥有一个由你的模型提供商驱动、能够感知对话记忆的聊天机器人。接下来可以:

  • 添加知识库,并接入 RAG 检索节点,让回答以文档内容为依据
  • 构建 Agent 应用类型,以实现工具调用工作流,而不只是使用普通 Chatflow
  • 通过 Dify API 对外提供应用,以便嵌入其他产品

如需查看完整指南,请访问 Vultr Docs 上的原始文章。

对于后续操作,你可以考虑屏蔽此人和/或举报滥用行为。

Original source

本文由 AI 翻译整理,来源 dev.to · AI,原文版权归原作者所有。

阅读原文
上一篇
AWS Kiro尝试让编码Agent脱离编辑器
下一篇
用 Claude Code 复刻多智能体编排器

资讯速览

dev.to · AI · 2026-08-07 01:36

AI 评分 8.0 / 10

相关标签

#Dify#Docker#LLM应用

继续阅读

  • AgentCore 网关限流实战
  • AWS Kiro尝试让编码Agent脱离编辑器
  • 用 Claude Code 复刻多智能体编排器
  • 把CrewAI多智能体部署到VPS
  • Kimi K3正式接入GitHub Copilot