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去年agent智能体爆火，我自己也使用了多款智能体产品来搭建agent解决生活中的实际问题，如dify、coze等等。dify作为一个开源的框架得到了大量的应用，如一些需要隐私保护需要本地部署的场景，也有不少企业在公司内部接入了dify，以解决企业内部的实际问题。本人在去年年末的北京大学新青年极客松中，利用dify搭建了一款健康姿态检测助手，得到了不错的效果也最终获奖。
有幸看到Datawhale开源了dify相应的学习教程，并决定和大家一起重温一下dify应用。
本教程将全面指导你如何快速搭建自己的AI应用环境，从Docker桌面版的安装与配置开始，到本地部署Dify并自定义AI助手功能，让你轻松实现“猜病例”、“甜蜜哄人”、“新生入学指南”、“小红书读书卡片”与“面试宝典”等多种特色AI应用。
Dify本地部署
1.下载Docker
这里就是docker的下载，可以直接搜去官网下载，或者去上面的教程手册中有打包好的文件，可以直接下载，这里就不过多赘述。
2.安装Docker
这里我是win11的电脑，所以我以windows为例，首先要启动hyper-v，（Hyper - V 是微软开发的一款基于微内核架构的硬件虚拟化技术，可在 Windows Server 及部分 Windows 客户端系统中创建和管理虚拟机，通过 VMbus 架构实现高效的硬件资源调用与分配。）
打开控制面板——程序——程序和功能：
点击左侧启动或关闭Windows功能：
这里我们惊奇地发现并没有Hyper-v，先别慌，原来我的系统是Win11家庭版，是没有的。然后如下图所示，先进入任务管理器——性能——CPU，右下角虚拟化先检查一下是否已启用，这里我已经启用。
到这里有一种方法是装Hyper-v，但是我之前用docker跑过项目，docker是支持使用 WSL2来运行 Linux 容器的，所以这里我就不用Hyper-v了，如果想要使用的小伙伴可以自行搜索方法。
这里稍微介绍一下Hyper-v、WSL2以及Docker for Windows：
Docker for Windows是一种用于在Windows操作系统上运行Docker容器的工具。它允许将应用程序及其所有依赖项打包在一个独立的容器中，然后在任何支持Docker的环境中运行。容器是一种轻量级的虚拟化技术，使得应用程序可以在一个隔离的环境中运行，同时与主机系统相互隔离。
Docker for Windows不能独立存在，需要有一个运行环境。Docker for Windows+WSL2 或docker for Windows+Hyper-v都可以。当然也可以直接在WSL2的Linux操作系统中直接安装Docker，但这样就不方便和IDEA等开发工具联合使用。
下面我是用WSL2来运行的，首先还是回到启用或关闭Windows功能页面，找到适用于Linux的Windows子系统并打勾，然后关机重启即可。
既然都装了WSL2顺手把Ubuntu也装上，直接去微软商店搜索Ubuntu并下载安装，这里注意一个细节就是不要使用魔法。
现在安装完成后去搜索中搜索Ubuntu并点击，然后进入加载页面，这里我显示WSL2版本可能过低，需要更新到新的版本，也就是现在的最新的稳定版本2.5.7。
运行后发现更新速度太慢了，而且网络不稳定的情况下可能会下载失败，我搜索后发现了一个解决方案，因为这是微软的产品，我们直接去找到离线安装包，地址如下：
https://github.com/microsoft/WSL/releases
https://github.com/microsoft/WSL/releases进入后找到对应的版本下载安装即可，如下图所示是我下载的记录：
完成之后不在报需要更新的错误了，但是还是会出现这个报错：
我搜索后，解决方案是还需要在启用或关闭Windows功能中开启虚拟机平台，我第一次找了一遍发现好像没有这个选项，后来才发现我的电脑是以英文显示的，大家也仔细看看自己的电脑是不是英文显示的，别像我一样找半天以为是没有该选项。
勾选完后，重启电脑，再次点击Ubuntu，这时终于成功了，设置用户名和密码：
环境配置就结束了，自己顺手配一下没想到遇到这么多问题，好在都解决了。然后进行Docker桌面安装，直接点击第一步下载的安装包安装即可。
3.启动Docker
直接双击Docker图标进行启动，然后同意一下相关协议就好了：
接着我们换一下源，这样下载比较快。点击右上角的设置按钮，然后在Docker Engine中在false后面添加上如图所示的代码，然后点击Apply&restart即可。
4.Dify本地Docker部署
首先是下载Dify，大家可以直接去网上搜索下载，也可以从上面的教程手册中获得。然后启动终端，在Dify文件夹进入到Docker文件夹，然后按shift并同时鼠标右键，点击在此处打开Powershell窗口，然后在命令行中执行如下图所示的命令后进行部署：
部署成功后，在Docker中可以看到有容器在运行：
5.打开Dify
最后一步，让我们在浏览器中打开 http://localhost/install 即可看到dify页面：
我们注册登录之后就可以看到网页端同款的Dify界面啦:
OK到这里就完成了Dify的本地部署，完结散花！
PS：如果想要关闭本地部署，直接在终端运行：docker compose down 即可：
再次打开Docker就发现已经没有容器运行了。
再简单介绍一下.env文件：
核心模块与可配置项
向量数据库服务（Vector Database Services）：根据所使用的向量数据库类型（由 VECTOR_STORE 指定），用户可以设置相应的访问端点、端口和认证信息。
存储服务（Storage Services）：根据存储类型（由 STORAGE_TYPE 指定），用户可以配置 S3、Azure Blob、Google Storage 等服务的相关参数。
API 与 Web 服务（API and Web Services）：用户可以定义 API 接口和前端 Web 应用的访问 URL 及相关设置。
其他重要变量
.env.example 是 Docker 环境中提供的示例配置文件，内容丰富，涵盖了应用和服务的广泛配置选项。它被分为多个部分，以下是一些关键部分和变量说明：
通用变量（Common Variables）：
CONSOLE_API_URL、SERVICE_API_URL：不同 API 服务的访问地址。
APP_WEB_URL：前端应用访问地址。
FILES_URL：文件下载与预览的基础 URL。
服务器配置（Server Configuration）：
LOG_LEVEL、DEBUG、FLASK_DEBUG：日志记录与调试相关设置。
SECRET_KEY：用于加密会话 cookie 及其他敏感数据的密钥。
数据库配置（Database Configuration）：
DB_USERNAME、DB_PASSWORD、DB_HOST、DB_PORT、DB_DATABASE：PostgreSQL 数据库的连接信息。
Redis 配置（Redis Configuration）：
REDIS_HOST、REDIS_PORT、REDIS_PASSWORD：Redis 服务的连接信息。
Celery 配置（Celery Configuration）：
CELERY_BROKER_URL：Celery 消息队列的连接配置。
文件存储配置（Storage Configuration）：
STORAGE_TYPE、S3_BUCKET_NAME、AZURE_BLOB_ACCOUNT_NAME：本地、S3、Azure Blob 等文件存储服务的相关配置。
向量数据库配置（Vector Database Configuration）：
VECTOR_STORE：向量数据库的类型（如 weaviate、milvus）。
针对不同数据库的专用设置，如 WEAVIATE_ENDPOINT、MILVUS_URI 等。
跨域资源共享配置（CORS Configuration）：
WEB_API_CORS_ALLOW_ORIGINS、CONSOLE_CORS_ALLOW_ORIGINS：跨域资源共享的允许来源设置。
OpenTelemetry 配置（OpenTelemetry Configuration）：
ENABLE_OTEL：是否启用 OpenTelemetry 数据采集。
OTLP_BASE_ENDPOINT：OTLP 导出器的接收端点。
其他服务相关环境变量（Other Service-Specific Environment Variables）：
每个服务（如 nginx、redis、db 及向量数据库）都有特定的环境变量，这些变量通常在 docker-compose.yaml 中直接引用。