Weaviate 服务器升级路径

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Dify 1.17.1 将内置的 Weaviate 服务器镜像从 1.27.0 升级到 1.39.2，已有的 Weaviate 数据卷无法一步跨越这段版本差。如果跳过 1.17.1 直接升级到 Dify 1.18.0（内置 1.39.13），同样如此。本流程适用于 Dify 默认的单节点 Docker Compose 部署。全新部署会在空数据卷上直接使用新版本，无需执行本流程。 Weaviate 既未测试也不支持跨小版本升级，任何一个版本都可能包含磁盘数据迁移，而这类迁移要求上一个版本至少运行过一次。受支持的升级方式是按顺序逐个小版本推进，每次都升到该小版本的最新补丁版本。下面给出完整阶梯，以及升级过程中最容易出问题的两个运维细节。

开始前请备份 Weaviate 数据卷。升级中途出问题时，只有手上有快照才能恢复。

确认当前版本

从 Dify 仓库根目录进入 docker 目录，后续步骤均在该目录下执行。Dify 默认的 docker-compose.yaml 不会为 Weaviate 映射宿主机端口，因此要在 Compose 网络内部执行检查，而不是访问宿主机的 localhost。如果使用源码开发的中间件部署，请在本页所有针对 Weaviate 的 docker compose 命令中加上 --env-file middleware.env -f docker-compose.middleware.yaml -p dify。如果启动时使用的项目名称不是 dify，请替换为实际名称。

cd docker
docker compose exec -T weaviate \
  wget -qO- --header="Authorization: Bearer <WEAVIATE_API_KEY>" \
  http://localhost:8080/v1/meta \
  | python3 -c "import sys, json; print(json.load(sys.stdin)['version'])"

URL 中的 localhost 指的是 Weaviate 容器自身的回环地址，而不是宿主机。Weaviate 镜像内既没有 curl 也没有 Python，因此请求使用 busybox wget 发出，JSON 则由宿主机上的 Python 格式化。接下来怎么做，取决于显示的版本：

1.39.2 或更高：无需执行本流程。
1.27.0：从下面的第一级开始。
阶梯中的某个中间版本：从下一级继续。
早于 1.27.0：先按照 Weaviate v4 迁移指南完成迁移。

备份数据

对于 Docker 部署，最简单的备份方式是离线复制数据卷。先停止 Dify 的请求入口和 worker 服务以冻结写入，并保持这些服务停止，直到最后一级通过验证：如果 docker-compose.yaml 中没有定义 api_websocket，从下面的命令中去掉该服务名。

docker compose stop -t 120 nginx api api_websocket worker worker_beat || exit 1

先执行一次每一步都要验证，记录初始对象数量并确认同步完成。然后停止 Weaviate 并复制数据卷：

docker compose stop -t -1 weaviate || exit 1
sudo cp -a ./volumes/weaviate ./volumes/weaviate_backup_$(date +%Y%m%d) || exit 1

cp -a 会保留属主、权限和时间戳。用 sudo 执行的普通 cp -r 会改写这些属性，可能导致还原后的数据卷无法被 Weaviate 容器读取。生产环境建议使用 Weaviate 的备份模块写入 S3、GCS 或 Azure。它生成的是可还原的快照，而不是原始目录副本，并且可以对运行中的实例执行。本地文件系统后端仅供开发使用。

逐个小版本升级

按顺序走完每个小版本，每次都停在该小版本的最新补丁版本上。

步骤	镜像标签
0（当前）	`semitechnologies/weaviate:1.27.0`
1	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.27.27`
2	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.28.16`
3	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.29.11`
4	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.30.23`
5	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.31.22`
6	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.32.27`
7	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.33.18`
8	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.34.20`
9	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.35.23`
10	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.36.23`
11	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.37.16`
12	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.38.14`
13（Dify 1.17.1）	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.39.2`
13（Dify 1.18.0）	`cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.39.13`

镜像仓库在第 1 步发生变化。现有部署从 Docker Hub 拉取 semitechnologies/weaviate，而阶梯使用 Weaviate 自有仓库 cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate，这也是 Dify 新版 Compose 文件所指向的地址。两者镜像相同，因此这里是有意同时变更仓库和版本。表中的补丁版本为撰写时的最新值。对于中间各级，开始前先确认该小版本是否有更新的补丁，有则优先使用。

最后一级是例外。请停在目标 Dify 版本对应的第 13 级版本上，不要追最新补丁。如果先把数据卷升到更新的补丁，再应用 Dify 固定的版本，就等于在新版本已写入过的数据卷上执行降级，也就是回滚说明中警告的情况。

逐级升级还能缩小影响范围。某一级出问题时，只需回退一个版本，并且能立刻确定是哪个版本引入的问题，不必在一次跨越所有小版本的升级里二分排查。

紧跟最新版本才能持续拿到修复。Weaviate 只支持最近的三个小版本，即当前版本及其之前的两个版本。更早的版本已终止支持，不再保证提供缺陷或安全修复。本次迁移完成后也要定期回看，及时升到当前补丁版本。

使用 Docker Compose 升级

Dify 在 docker/docker-compose.yaml、docker/docker-compose.middleware.yaml 和 docker/docker-compose-template.yaml 三处固定 Weaviate 镜像版本。修改实际部署所用的文件，然后对每一级重复下面的循环。

设置下一级镜像标签

把 weaviate 服务改为下一个小版本的最新补丁，例如 image: cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.28.16。

优雅停止容器

docker compose stop -t -1 weaviate || exit 1

切勿在此使用 docker kill 或 docker rm -f。强制杀死的代价参见优雅停止 Weaviate。

启动新版本

docker compose up -d weaviate

确认无误后再继续

进入下一级前，执行每一步都要验证。

对于中间件部署，使用以下命令：

docker compose --env-file middleware.env -f docker-compose.middleware.yaml -p dify stop -t -1 weaviate || exit 1
docker compose --env-file middleware.env -f docker-compose.middleware.yaml -p dify --profile weaviate up -d weaviate

优雅停止 Weaviate

这是最容易让检索失效、也最容易做错的一个细节。 Weaviate 把 HNSW 向量索引放在内存中，并通过提交日志写入磁盘。容器被强制杀死时（docker kill、docker rm -f、内存溢出被杀，或停止超过 Docker 的宽限期），提交日志可能残缺不全，尚未记录的对象也就不在图中。丢的不是对象，而是图。在 1.39.2 上实测：向一个共 700 个对象的集合导入 500 个对象后立即强制杀死容器，结果如下：

检查项	结果
对象数量	700，正确
列出全部对象	返回全部 700 个
关键词（BM25）检索	能找到导入的全部 500 个
按 ID 获取	返回精确的向量
`near_vector` 且 `limit: 700`	680

20 个对象完好地存在于存储中，向量检索却触达不到。危险之处在于没有任何提示。服务端没有报错，没有告警，关于提交日志更是只字未提，没有任何日志可供排查。而大多数人首先会看的对象数量，显示得完全正常。它也不会自行恢复。重启之后、优雅停止再启动之后、再来一次之后，以及重新写入同样的对象之后，缺失的仍是同样这 20 个。要修复，需要在 Dify 中对受影响的知识库重新索引，让集合彻底重建。因此这里的关键在于预防。使用 docker compose stop 或 docker compose down，两者都会发送 SIGTERM，并等待刷写完成。超时值 -1 会无限期等待，不会在超时后改用 SIGKILL：

docker compose stop -t -1 weaviate || exit 1

要确认是否已经发生，请把对象数量和向量检索实际能触达的数量做对比。每一步都要验证给出了统计数量的命令，再用该数值作为 limit 执行一次 near_vector 查询。返回结果更少，差值就是触达不到的对象。

每次重启后等待索引挂载

在阶梯上的所有版本中，/v1/meta 都会在容器启动约两秒后开始响应。集合挂载则更慢，从 1.31 起慢得多。在整个阶梯上实测，从 /v1/meta 可用到集合查询首次成功之间的间隔为：

服务器版本	查询可用前的间隔
1.27～1.30	小于 0.3 秒
1.31 及以后	4～9 秒

在这个窗口内发出的查询不会提示「仍在启动」，而是提示数据不存在：

GET /v1/objects?class=... 返回 404，响应体为空。
GraphQL 查询返回 422，内容为 no graphql provider present, this is most likely because no schema is present. Import a schema first!。

升级到一半看到这样的信息很容易让人紧张，但这是误报。该窗口是暂时的，除了等待无需任何处理。每次重启后请给它十秒钟再下结论；如果要编写健康检查脚本，应轮询到一个真实的集合查询成功为止，而不是只看 /v1/meta。

每一步都要验证

既要确认数据还在，也要确认检索可用。服务能启动并不代表索引是健康的。先设置密钥和集合名称，再执行 4 项检查。Dify 为集合命名时，会把知识库 ID 中的连字符替换为下划线。从第 2 项检查的结果中复制准确名称，不要自行拼接：

KEY="<WEAVIATE_API_KEY>"
# 知识库 ID 来自 Dify URL（/datasets/<id>/documents），其中连字符替换为下划线
COLLECTION="Vector_index_9f4e2b7a_1c3d_4e5f_8a9b_0c1d2e3f4a5b_Node"

# 上报的服务器版本
docker compose exec -T weaviate \
  wget -qO- --header="Authorization: Bearer $KEY" http://localhost:8080/v1/meta \
  | python3 -c "import sys, json; print('version', json.load(sys.stdin)['version'])"

# 集合是否存在
docker compose exec -T weaviate \
  wget -qO- --header="Authorization: Bearer $KEY" http://localhost:8080/v1/schema \
  | python3 -c "import sys, json; print([c['class'] for c in json.load(sys.stdin)['classes']])"

# 单个集合的对象数量
docker compose exec -T weaviate \
  wget -qO- --header="Authorization: Bearer $KEY" \
  --header="Content-Type: application/json" \
  --post-data="{\"query\":\"{ Aggregate { $COLLECTION { meta { count } } } }\"}" \
  http://localhost:8080/v1/graphql \
  | python3 -c "import sys, json; print('count', json.load(sys.stdin)['data']['Aggregate']['$COLLECTION'][0]['meta']['count'])"

# 单节点元数据已同步
docker compose exec -T weaviate \
  wget -qO- --header="Authorization: Bearer $KEY" \
  http://localhost:8080/v1/cluster/statistics \
  | python3 -c "import sys, json; d=json.load(sys.stdin); assert d.get('synchronized') is True and len(d.get('statistics', [])) == 1; print('synchronized')"

仅当上报版本与当前级别一致、对象数量未变且同步检查成功时，才继续升级。

不要用 GET /v1/objects?class=...&limit=1 统计对象数量。它的 totalResults 字段返回的是当前页的大小，而不是集合的总量，因此 limit=1 时永远显示 1。请使用上面的 Aggregate 查询。

最后一级通过验证后，执行 docker compose stop -t -1 weaviate || exit 1，然后撤销你对镜像的修改。升级之前不要再运行 Compose：还原后的文件会用 1.27.0 启动，而更新的版本已经写入过这个数据卷。接着按照 Docker Compose 升级说明升级到目标 Dify 版本。恢复服务前执行一次测试检索。能召回分段，才说明向量索引完好；仅凭对象计数看不出这一点。

回滚失败的升级

启动新版本 Dify 前，先把 Weaviate 镜像改回 semitechnologies/weaviate:1.27.0，然后还原初始备份：

docker compose stop -t -1 weaviate || exit 1
test -d ./volumes/weaviate_backup_YYYYMMDD || exit 1
sudo mv ./volumes/weaviate ./volumes/weaviate_failed_$(date +%Y%m%dT%H%M%S) || exit 1
sudo cp -a ./volumes/weaviate_backup_YYYYMMDD ./volumes/weaviate || exit 1
docker compose up -d weaviate

只回退镜像标签而不还原数据并不安全。新版本一旦写过该数据卷，旧版本程序可能就读不了了。

验证 Weaviate 后，启动原来的 Dify 服务并执行一次测试检索。

保持不变的部分

集合结构保持原样，因此无需重建索引，知识库照常可用。Dify 把每个数据集存为 Vector_index_<dataset_id>_Node 集合，其中 ID 的连字符会替换为下划线，并使用自带命名向量 default。Dify 不设置距离度量，因此集合采用服务器默认的余弦距离。该结构在升级前后完全一致。 Python weaviate-client 同样无需处理：Dify 1.14.0 至 1.18.0 固定的客户端版本都能与阶梯上的所有服务器版本配合工作，因此升级服务器时不必考虑 Dify 的版本。

如果运行的 Weaviate 服务器早于 1.27，或要从客户端 v3 迁移到 v4，请先参考 Weaviate v4 迁移指南，它覆盖 1.19.0 至 1.26.x 以及到 1.27 为止的 schema 迁移，之后再回到本文。

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Weaviate 服务器升级路径

确认当前版本

备份数据

逐个小版本升级

使用 Docker Compose 升级

优雅停止 Weaviate

每次重启后等待索引挂载

每一步都要验证

回滚失败的升级

保持不变的部分

​确认当前版本

​备份数据

​逐个小版本升级

​使用 Docker Compose 升级

​优雅停止 Weaviate

​每次重启后等待索引挂载

​每一步都要验证

​回滚失败的升级

​保持不变的部分

确认当前版本

备份数据

逐个小版本升级

使用 Docker Compose 升级

优雅停止 Weaviate

每次重启后等待索引挂载

每一步都要验证

回滚失败的升级

保持不变的部分