Dify 的核心技术栈

Dify 的技术栈涵盖多个层次，结合了前沿的 AI 框架、成熟的开发工具及高效的部署方案。

以下是其核心组成：

一、基础架构与后端技术

1. 编程语言与框架

   • Python + Flask：后端服务主要基于 Python 开发，使用 Flask 框架构建 RESTful API 接口。

   • Celery：用于异步任务处理，支持分布式任务队列管理，提升复杂工作流的执行效率。

2. 数据库与存储

   • PostgreSQL：作为核心关系型数据库，存储应用数据、用户信息等结构化内容。

   • Redis：用于缓存和会话管理，优化高频访问场景的性能。

   • Weaviate：作为向量搜索引擎，支撑 RAG（检索增强生成）管道的文档检索能力。

二、前端技术

• React + ReactFlow：前端界面基于 React 开发，ReactFlow 用于可视化编排 AI 工作流（如 Chatflow 和 Workflow）。

• TypeScript：结合 React 实现类型安全的组件开发，提升代码可维护性（根据技术栈推断）。

三、部署与运维工具

• Docker：容器化部署后端服务和依赖组件，简化环境配置。

• Nginx：作为反向代理服务器，处理 HTTP 请求负载均衡和静态资源服务。

四、AI 相关技术栈

• 多模型支持：兼容数百个 LLM（如 GPT、Claude 等），支持灵活切换模型。

• RAG 引擎：内置高质量的检索增强生成管道，支持文档解析（PDF、PPT 等格式）、向量化存储及语义搜索。

• Agent 框架：基于 ReAct 或函数调用定义智能体，提供 50+ 内置工具（如谷歌搜索、图像生成等）。

五、其他关键技术

• 任务调度与监控：通过 Celery 实现异步任务调度，结合日志系统实现 LLMOps（模型效果追踪与优化）。

• 权限与安全：支持 OAuth、RBAC 等机制，并通过 Docker 隔离环境确保数据控制权。

小结
Dify 的技术栈设计兼顾开发效率与生产需求，从前端交互到后端处理、从数据存储到 AI 能力集成均采用成熟开源方案，同时通过模块化设计降低使用门槛。
更多细节可通过其开源代码（https://github.com/langgenius/dify）探索。

• 在线 IPFS 存储
• 以太 ETH 单位转换器
• 以太坊地址转换
• 图片提取文字
• Web防火墙检测
• 域名开放端口检测

Link：https://www.cnblogs.com/farwish/p/18762336