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标题: 【新手教程】Dify 1.14 本地部署完全指南：Docker Compose 一键搭建 AI 工作流平台 [打印本页]

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作者: 嗜血的兔子    时间: 昨天 00:06
标题: 【新手教程】Dify 1.14 本地部署完全指南：Docker Compose 一键搭建 AI 工作流平台
【新手教程】Dify 1.14 本地部署完全指南：Docker Compose 一键搭建 AI 工作流平台

大家好！今天给大家带来一份超详细的 Dify 1.14 本地部署教程。Dify 是目前最火的 AI 应用开发平台之一，支持可视化编排 Agent 工作流、RAG 知识库、多模型接入等功能。本文面向零基础新手，手把手教你用 Docker Compose 在本地搭建一套完整的 Dify 环境。

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一、什么是 Dify？为什么要本地部署？

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，你可以把它理解为"AI 应用版的 WordPress"。它的核心能力包括：

• 可视化工作流编排：拖拽节点就能构建复杂的 AI 工作流，无需写代码
  
• RAG 知识库：上传文档即可构建专属问答系统
  
• Agent 智能体：支持工具调用、多轮对话、人机协作（HITL）
  
• 多模型支持：OpenAI、Claude、DeepSeek、通义千问等 100+ 模型一键接入
  
• 协作功能：v1.14 新增多人实时协作编辑工作流
  

本地部署的优势：

• 数据完全私有化，敏感信息不上云
  
• 不受平台额度限制，可对接本地模型（如 Ollama）
  
• 支持自定义插件和扩展
  
• 适合企业内部搭建 AI 中台
  

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二、前置条件

在开始之前，请确保你的机器满足以下最低配置：

• CPU：2 核及以上
  
• 内存：4GB 及以上（推荐 8GB）
  
• 磁盘：至少 10GB 可用空间
  
• 系统：Linux / macOS 10.14+ / Windows 11（需开启 WSL2）
  

必需软件：

• Docker 19.03+
  
• Docker Compose 2.24.0+
  
• Git
  

验证命令：

1. docker --version
2. docker compose version
3. git --version

复制代码

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三、部署步骤

步骤 1：克隆 Dify 源码

打开终端，执行以下命令获取最新版 Dify：

1. git clone --branch "$(curl -s https://api.github.com/repos/langgenius/dify/releases/latest | jq -r .tag_name)" https://github.com/langgenius/dify.git

复制代码

这条命令会自动拉取最新的稳定版本（当前为 v1.14.2）。

步骤 2：进入 Docker 目录并配置环境

1. cd dify/docker
2. cp .env.example .env

复制代码

.env 文件包含了所有配置项，首次部署使用默认配置即可。后续如需自定义，可以修改以下关键项：

• CONSOLE_API_URL：控制台 API 地址
  
• APP_API_URL：应用 API 地址
  
• SECRET_KEY：生产环境务必修改！v1.14.1+ 已加强密钥安全机制
  
• ENABLE_COLLABORATION_MODE：开启多人协作（设为 true）
  

步骤 3：启动容器

1. docker compose up -d

复制代码

首次启动会拉取多个镜像，可能需要 5-10 分钟，请耐心等待。

启动完成后，以下容器会自动运行：

• 5 个核心服务：api、worker、worker_beat、web、plugin_daemon
  
• 6 个依赖组件：weaviate（向量数据库）、db_postgres、redis、nginx、ssrf_proxy、sandbox
  

步骤 4：验证部署

查看容器状态：

1. docker compose ps

复制代码

所有容器状态应为 Up。

访问 Dify 控制台：

• 本地地址：http://localhost
  
• 默认账号：首次访问需设置管理员账号
  

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四、接入你的第一个 AI 模型

部署完成后，第一步是配置模型供应商：

• 1. 登录 Dify 控制台，点击右上角头像 → 设置
  
• 2. 选择 模型供应商，点击 添加模型
  
• 3. 选择你要接入的模型（如 OpenAI、DeepSeek、通义千问等）
  
• 4. 填写 API Key 和基础 URL
  
• 5. 点击 保存
  

本地模型方案（零成本）：

如果你不想花钱买 API，可以搭配 Ollama 使用本地模型：

• 1. 安装 Ollama：https://ollama.com/download
  
• 2. 拉取模型：
  1. ollama pull llama3

  复制代码
• 3. 在 Dify 模型供应商中选择 Ollama，填写本地地址 http://host.docker.internal:11434
  

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五、创建你的第一个 AI 应用

方式一：聊天助手（最简单）

• 1. 点击 创建空白应用 → 选择 聊天助手
  
• 2. 填写应用名称和描述
  
• 3. 在编排页面选择已配置的模型
  
• 4. 在提示词区域输入系统指令（如"你是一位专业的 Python 讲师"）
  
• 5. 点击 发布
  

方式二：Agent 工作流（进阶）

• 1. 创建 Agent 类型应用
  
• 2. 在工具区域添加需要的工具（如网页搜索、代码执行）
  
• 3. 配置 Agent 的推理模式和最大迭代次数
  
• 4. 发布后即可体验具备工具调用能力的智能体
  

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六、常见问题与解决

Q1：Docker Compose 版本过低？
报错：docker compose up -d 提示版本不支持
解决：升级 Docker Desktop 或单独安装 Docker Compose 插件

1. docker compose version  # 确认版本 >= 2.24.0

复制代码

Q2：容器启动后无法访问？

• 检查防火墙是否放行了 80/443 端口
  
• 确认 .env 中的 URL 配置正确
  
• 查看日志：
  1. docker compose logs -f api

  复制代码

Q3：如何升级 Dify？

1. cd dify/docker
2. git pull origin main  # 拉取最新代码
3. docker compose pull   # 更新镜像
4. docker compose up -d  # 重启容器

复制代码

Q4：数据如何备份？
Dify 的数据存储在 Docker volumes 中，建议定期备份：

1. docker run --rm -v dify_dify-data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar czf /backup/dify-backup.tar.gz /data

复制代码

Q5：v1.14 协作功能如何开启？
在 .env 文件中添加：

1. ENABLE_COLLABORATION_MODE=true
2. SERVER_WORKER_CLASS=geventwebsocket.gunicorn.workers.GeventWebSocketWorker
3. NEXT_PUBLIC_SOCKET_URL=wss://your-domain.com

复制代码

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七、v1.14 新特性速览

• 多人实时协作：团队成员可同时编辑同一个工作流，实时同步
  
• HITL 服务 API：人机协作流程支持程序化调用
  
• 安全加固：SECRET_KEY 自动生成、租户隔离增强、依赖漏洞修复
  
• 工作流稳定性：修复 HITL 恢复后的追踪、内存获取等问题
  
• 知识库优化：修复空知识库创建、命中测试渲染等问题
  

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八、延伸阅读

• Dify 官方文档：https://docs.dify.ai
  
• GitHub 仓库：https://github.com/langgenius/dify
  
• Dify 社区：Discussions
  
• Ollama 本地部署指南：参考我之前发的教程 [tid=37588]Ollama 本地部署大模型完全指南[/tid]
  

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以上就是 Dify 1.14 本地部署的完整教程。如果你在部署过程中遇到问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。觉得有用的话别忘了点赞收藏！

标签：Dify, Docker, 本地部署, AI工作流, 新手教程, LLM, Agent

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