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前提条件

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设置 Docker 和 Docker Compose

在安装 Dify 之前，请确保您的设备符合以下最低系统要求：
  • CPU >= 2 核
  • RAM >= 4 GiB
操作系统软件说明
macOS 10.14 或更高版本Docker Desktop将 Docker 虚拟机(VM)设置为至少使用 2 个虚拟 CPU(vCPU)和 8 GB 的初始内存。否则，安装可能会失败。更多信息，请参考 Docker Desktop for Mac 安装指南。
Linux 平台Docker 19.03 或更高版本 Docker Compose 1.25.1 或更高版本请参考 Docker 安装指南 和 Docker Compose 安装指南 了解如何分别安装 Docker 和 Docker Compose。
启用 WSL 2 的 WindowsDocker Desktop我们建议将源代码和绑定到 Linux 容器的其他数据存储在 Linux 文件系统中，而不是 Windows 文件系统中。更多信息，请参考 Windows 上使用 WSL 2 后端的 Docker Desktop 安装指南。
如果需要使用 OpenAI TTS，系统必须安装 FFmpeg 才能正常运行。更多详情，请参考：链接。

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克隆 Dify 仓库

运行 git 命令克隆 Dify 仓库。 
git clone https://github.com/langgenius/dify.git

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使用 Docker Compose 启动中间件

Dify 后端服务需要一系列用于存储（如 PostgreSQL / Redis / Weaviate（如果本地不可用））和扩展能力（如 Dify 的 sandbox 和 plugin-daemon 服务）的中间件。通过运行以下命令使用 Docker Compose 启动中间件： 
cd docker
cp middleware.env.example middleware.env
docker compose -f docker-compose.middleware.yaml up -d

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设置后端服务

后端服务包括：
  1. API 服务：为前端服务和 API 访问提供 API 请求服务
  2. Worker 服务：为数据集处理、工作区、清理等异步任务提供服务

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环境准备

需要 Python 3.12。推荐使用 pyenv 快速安装 Python 环境。 要安装额外的 Python 版本，请使用 pyenv install。 
pyenv install 3.12
要切换到 “3.12” Python 环境，请使用以下命令： 
pyenv global 3.12

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启动 API 服务

  1. 导航到 api 目录： 
    cd api
  2. 准备环境变量配置文件 
    cp .env.example .env
  3. 生成随机密钥并替换 .env 文件中的 SECRET_KEY 值 
    awk -v key="$(openssl rand -base64 42)" '/^SECRET_KEY=/ {sub(/=.*/, "=" key)} 1' .env > temp_env && mv temp_env .env
  4. 安装依赖 使用 uv 管理依赖。 通过运行以下命令使用 uv 安装所需依赖： 
    uv sync
    对于 macOS：使用 brew install libmagic 安装 libmagic。
  5. 执行数据库迁移 执行数据库迁移到最新版本： 
    uv run flask db upgrade
  6. 启动 API 服务 
    uv run flask run --host 0.0.0.0 --port=5001 --debug
    预期输出： 
    * Debug mode: on
INFO:werkzeug:WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:5001
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit
INFO:werkzeug: * Restarting with stat
WARNING:werkzeug: * Debugger is active!
INFO:werkzeug: * Debugger PIN: 695-801-919

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启动 Worker 服务

要从队列中消费异步任务，例如数据集文件导入和数据集文档更新，请按照以下步骤启动 Worker 服务：
  • 对于 macOS 或 Linux 
    uv run celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 --loglevel INFO -Q dataset,generation,mail,ops_trace
    如果您使用 Windows 系统启动 Worker 服务，请使用以下命令：
  • 对于 Windows 
    uv run celery -A app.celery worker -P solo --without-gossip --without-mingle -Q dataset,generation,mail,ops_trace --loglevel INFO
    预期输出： 
    -------------- celery@bwdeMacBook-Pro-2.local v5.4.0 (opalescent)
--- ***** -----
-- ******* ---- macOS-15.4.1-arm64-arm-64bit 2025-04-28 17:07:14
- *** --- * ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         app_factory:0x1439e8590
- ** ---------- .> transport:   redis://:**@localhost:6379/1
- ** ---------- .> results:     postgresql://postgres:**@localhost:5432/dify
- *** --- * --- .> concurrency: 1 (gevent)
  -- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
  --- ***** -----
  -------------- [queues]
  .> dataset          exchange=dataset(direct) key=dataset
  .> generation       exchange=generation(direct) key=generation
  .> mail             exchange=mail(direct) key=mail
  .> ops_trace        exchange=ops_trace(direct) key=ops_trace

[tasks]
. schedule.clean_embedding_cache_task.clean_embedding_cache_task
. schedule.clean_messages.clean_messages
. schedule.clean_unused_datasets_task.clean_unused_datasets_task
. schedule.create_tidb_serverless_task.create_tidb_serverless_task
. schedule.mail_clean_document_notify_task.mail_clean_document_notify_task
. schedule.update_tidb_serverless_status_task.update_tidb_serverless_status_task
. tasks.add_document_to_index_task.add_document_to_index_task
. tasks.annotation.add_annotation_to_index_task.add_annotation_to_index_task
. tasks.annotation.batch_import_annotations_task.batch_import_annotations_task
. tasks.annotation.delete_annotation_index_task.delete_annotation_index_task
. tasks.annotation.disable_annotation_reply_task.disable_annotation_reply_task
. tasks.annotation.enable_annotation_reply_task.enable_annotation_reply_task
. tasks.annotation.update_annotation_to_index_task.update_annotation_to_index_task
. tasks.batch_clean_document_task.batch_clean_document_task
. tasks.batch_create_segment_to_index_task.batch_create_segment_to_index_task
. tasks.clean_dataset_task.clean_dataset_task
. tasks.clean_document_task.clean_document_task
. tasks.clean_notion_document_task.clean_notion_document_task
. tasks.deal_dataset_vector_index_task.deal_dataset_vector_index_task
. tasks.delete_account_task.delete_account_task
. tasks.delete_segment_from_index_task.delete_segment_from_index_task
. tasks.disable_segment_from_index_task.disable_segment_from_index_task
. tasks.disable_segments_from_index_task.disable_segments_from_index_task
. tasks.document_indexing_sync_task.document_indexing_sync_task
. tasks.document_indexing_task.document_indexing_task
. tasks.document_indexing_update_task.document_indexing_update_task
. tasks.duplicate_document_indexing_task.duplicate_document_indexing_task
. tasks.enable_segments_to_index_task.enable_segments_to_index_task
. tasks.mail_account_deletion_task.send_account_deletion_verification_code
. tasks.mail_account_deletion_task.send_deletion_success_task
. tasks.mail_email_code_login.send_email_code_login_mail_task
. tasks.mail_invite_member_task.send_invite_member_mail_task
. tasks.mail_reset_password_task.send_reset_password_mail_task
. tasks.ops_trace_task.process_trace_tasks
. tasks.recover_document_indexing_task.recover_document_indexing_task
. tasks.remove_app_and_related_data_task.remove_app_and_related_data_task
. tasks.remove_document_from_index_task.remove_document_from_index_task
. tasks.retry_document_indexing_task.retry_document_indexing_task
. tasks.sync_website_document_indexing_task.sync_website_document_indexing_task

2025-04-28 17:07:14,681 INFO [connection.py:22]  Connected to redis://:**@localhost:6379/1
2025-04-28 17:07:14,684 INFO [mingle.py:40]  mingle: searching for neighbors
2025-04-28 17:07:15,704 INFO [mingle.py:49]  mingle: all alone
2025-04-28 17:07:15,733 INFO [worker.py:175]  celery@bwdeMacBook-Pro-2.local ready.
2025-04-28 17:07:15,742 INFO [pidbox.py:111]  pidbox: Connected to redis://:**@localhost:6379/1.

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设置 Web 服务

启动用于前端页面的 web 服务。

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环境准备

要启动 web 前端服务，需要 Node.js v22 (LTS) 和 PNPM v10。
  • 安装 NodeJS 请访问 https://nodejs.org/en/download 并选择适合您操作系统的 v18.x 或更高版本的安装包。推荐使用 LTS 版本进行常规使用。
  • 安装 PNPM 按照 安装指南 安装 PNPM。或者直接使用 npm 运行以下命令安装 pnpm。 
    npm i -g pnpm

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启动 Web 服务

  1. 进入 web 目录 
    cd web
  2. 安装依赖 
    pnpm install --frozen-lockfile
  3. 准备环境变量配置文件 在当前目录中创建一个名为 .env.local 的文件，并从 .env.example 复制内容。根据您的需求修改这些环境变量的值： 
    # For production release, change this to PRODUCTION
NEXT_PUBLIC_DEPLOY_ENV=DEVELOPMENT
# The deployment edition, SELF_HOSTED or CLOUD
NEXT_PUBLIC_EDITION=SELF_HOSTED
# The base URL of console application, refers to the Console base URL of WEB service if console domain is
# different from api or web app domain.
# example: http://cloud.dify.ai/console/api
NEXT_PUBLIC_API_PREFIX=http://localhost:5001/console/api
# The URL for Web APP, refers to the Web App base URL of WEB service if web app domain is different from
# console or api domain.
# example: http://udify.app/api
NEXT_PUBLIC_PUBLIC_API_PREFIX=http://localhost:5001/api

# SENTRY
NEXT_PUBLIC_SENTRY_DSN=
NEXT_PUBLIC_SENTRY_ORG=
NEXT_PUBLIC_SENTRY_PROJECT=
  4. 构建 web 服务 
    pnpm build
  5. 启动 web 服务 
    pnpm start
    预期输出： 
       ▲ Next.js 15
   - Local:        http://localhost:3000
   - Network:      http://0.0.0.0:3000

 ✓ Starting...
 ✓ Ready in 73ms

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访问 Dify

通过浏览器访问 http://127.0.0.1:3000 即可享受 Dify 所有激动人心的功能。 干杯！🍻
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