本指南通过使用WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)与Dify构建本地化的AI应用开发平台。从环境认知、容器化部署到模型实战集成和智能体扩展,逐步完成整个过程,快速上手并部署国产大模型与低代码工作流应用。
Dify:可视化LLM应用开发平台
Dify是开源的 LLM 应用开发平台,提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力,轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。
WSL2:Windows原生Linux子系统
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart
http://[WSL_IP]:8888
)进入面板。
https://docker.1panel.live https://docker.registry.cyou https://docker-cf.registry.cyou https://dockercf.jsdelivr.fyi https://docker.jsdelivr.fyi https://dockertest.jsdelivr.fyi https://mirror.aliyuncs.com https://dockerproxy.com https://mirror.baidubce.com https://docker.m.daocloud.io
git clone --depth 1 https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d 如报错找不到命令则用 docker-compose up -d
通过本指南,我们已经了解了如何基于Windows系统的WSL2环境完成Dify的搭建与部署,熟悉了1Panel与Docker Compose等容器管理工具,并成功集成了国产大模型。
在此基础上,我们可以根据自身业务需求,利用RAG工作流构建更加丰富多样的智能应用,实现对话助手、文档问答以及多模态探索等功能。
完。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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