# yaml-language-server: $schema=https://schema.zeabur.app/template.json apiVersion: zeabur.com/v1 kind: Template metadata: name: Dify spec: description: Dify is an open-source LLM app development platform. coverImage: https://cdn.zeabur.com/dify-banner.png icon: https://cdn.zeabur.com/dify-icon.png variables: - key: PUBLIC_DOMAIN type: DOMAIN name: Domain description: Domain of your Dify app. tags: - LLM - Workflow - AI readme: | Dify is an open-source LLM app development platform. Its intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production. ## Features 1. **Workflows**: Build and test powerful AI workflows on a visual canvas, leveraging all the following features and beyond. 2. **Comprehensive model support**: Seamless integration with hundreds of proprietary / open-source LLMs from dozens of inference providers and self-hosted solutions, covering GPT, Mistral, Llama3, and any OpenAI API-compatible models. A full list of supported model providers can be found [in the Model Providers section](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers). 3. **Prompt IDE**: Intuitive interface for crafting prompts, comparing model performance, and adding additional features such as text-to-speech to a chat-based app. 4. **RAG Pipeline**: Extensive RAG capabilities that cover everything from document ingestion to retrieval, with out-of-box support for text extraction from PDFs, PPTs, and other common document formats. 5. **Agent capabilities**: You can define agents based on LLM Function Calling or ReAct, and add pre-built or custom tools for the agent. Dify provides 50+ built-in tools for AI agents, such as Google Search, DELL·E, Stable Diffusion and WolframAlpha. 6. **LLMOps**: Monitor and analyze application logs and performance over time. You could continuously improve prompts, datasets, and models based on production data and annotations. 7. **Backend-as-a-Service**: All of Dify's offerings come with corresponding APIs, so you could effortlessly integrate Dify into your own business logic. ## Deployment To deploy Dify, click the "Deploy" button in the top-right corner, and fill in the required domain name. Once deployed, you can access your Dify app at `https://.zeabur.app`. ## App structure - Redis, PostgreSQL, MINIO, and Webaviate for data storage and caching. - `api`, `worker`, `web`, and `sandbox` are the microservices of Dify. - `nginx` is the gateway of Dify. It integrates the microservices to a single host. In another words, **it is the entry point of your Dify app.** ## Configuration Refer to for the configurable variables, which are primarily set in the `api` service. ### Upload File Size Limit The default upload file size limit is 15 MB. You can change this limit by modifying the `client_max_body_size` directive in the configuration file located at `/etc/nginx/nginx.conf` for the `nginx` service. The value should be a string with a unit (e.g., `15M` for 15 MB). Additionally, you may need to set the `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` variable in the environment of the `api` service to match this value. Ensure that this value is the same as the `client_max_body_size` directive in the `/etc/nginx/nginx.conf` configuration (e.g., `15M` for 15 MB). services: - name: nginx icon: https://www.svgrepo.com/show/373924/nginx.svg template: PREBUILT spec: source: image: nginx:1.27 ports: - id: web port: 80 type: HTTP env: DIFY_GATEWAY_URL: default: https://${ZEABUR_WEB_DOMAIN} expose: true configs: - path: /etc/nginx/proxy.conf template: | proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Connection ""; proxy_buffering off; proxy_read_timeout 3600s; proxy_send_timeout 3600s; permission: null envsubst: null - path: /etc/nginx/nginx.conf template: | user nginx; worker_processes auto; error_log /var/log/nginx/error.log notice; pid /var/run/nginx.pid; events { worker_connections 1024; } http { include /etc/nginx/mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"'; access_log /var/log/nginx/access.log main; sendfile on; keepalive_timeout 65; client_max_body_size 15M; include /etc/nginx/conf.d/*.conf; } permission: null envsubst: null - path: /etc/nginx/conf.d/default.conf template: "server {\n listen 80;\n server_name _;\n\n location /console/api {\n proxy_pass http://api:5001;\n include proxy.conf;\n }\n \n location /api {\n proxy_pass http://api:5001;\n include proxy.conf;\n }\n \n location /v1 {\n proxy_pass http://api:5001;\n include proxy.conf;\n }\n\n location /files {\n proxy_pass http://api:5001;\n include proxy.conf;\n }\n\n location / {\n proxy_pass http://web:3000;\n include proxy.conf;\n }\n\n}\n" permission: null envsubst: null domainKey: PUBLIC_DOMAIN - name: redis icon: https://raw.githubusercontent.com/zeabur/service-icons/main/marketplace/redis.svg template: PREBUILT spec: source: image: redis/redis-stack-server:latest ports: - 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name: minio icon: https://raw.githubusercontent.com/zeabur/service-icons/main/marketplace/minio.svg template: PREBUILT spec: source: image: quay.io/minio/minio:latest command: - /bin/sh args: - -c - | minio server /data --console-address :9090 & MINIO_PID=$! while ! curl -s http://localhost:9000/minio/health/live; do echo 'Waiting for MinIO to start...' sleep 1 done sleep 5 mc alias set myminio http://localhost:9000 $MINIO_USERNAME $MINIO_PASSWORD echo "Creating bucket '$MINIO_DEFAULT_BUCKET'" mc mb myminio/$MINIO_DEFAULT_BUCKET wait $MINIO_PID ports: - id: web port: 9000 type: HTTP - id: console port: 9090 type: HTTP volumes: - id: data dir: /data instructions: - title: Go to MinIO Console content: ${MINIO_CONSOLE_URL} - title: MinIO Username content: ${MINIO_USERNAME} - title: MinIO Password content: ${MINIO_PASSWORD} env: MINIO_BROWSER_REDIRECT: default: "false" MINIO_CONSOLE_URL: default: ${ZEABUR_CONSOLE_URL} expose: true MINIO_DEFAULT_BUCKET: default: dify MINIO_PASSWORD: default: ${MINIO_ROOT_PASSWORD} expose: true MINIO_ROOT_PASSWORD: default: ${PASSWORD} MINIO_ROOT_USER: default: minio MINIO_USERNAME: default: ${MINIO_ROOT_USER} expose: true - 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Redis、PostgreSQL、MINIO、Webaviateがデータストレージとキャッシングに使用されます。 - `api`、`worker`、`web`、`sandbox`はDifyのマイクロサービスです。 - `nginx`はDifyのゲートウェイです。マイクロサービスを単一のホストに統合します。言い換えれば、**それがDifyアプリのエントリーポイントです。** ## 設定 環境変数の設定については、 を参照してください。これらの変数は主に `api` サービスで設定されます。 ### アップロードファイルサイズの制限 デフォルトのアップロードファイルサイズ制限は15 MBです。この制限は、`nginx` サービスの `/etc/nginx/nginx.conf` 設定ファイル内の `client_max_body_size` ディレクティブを変更することで調整できます。値は単位付きの文字列で指定する必要があります（例：`15M` は15 MBを表します）。 また、`api` サービスの環境で `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` 変数を設定し、上記の設定と一致させる必要があるかもしれません。この値が `/etc/nginx/nginx.conf` の設定にある `client_max_body_size` ディレクティブと同じであることを確認してください（例：`15M` は15 MBを表します）。 zh-CN: description: Dify 是一个开源的大型语言模型(LLM)应用开发平台。 readme: |- Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。它的直观界面结合了 AI 工作流、RAG 流水线、代理功能、模型管理、可观察性特征等，使您能够快速从原型开发到生产。 ## 功能 1. **工作流**：在可视化画布上构建和测试强大的 AI 工作流，利用以下所有功能及更多功能。 2. **全面的模型支持**：与数十家推理提供商和自托管解决方案的数百个专有/开源 LLM 无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 和任何兼容 OpenAI API 的模型。支持的模型提供商的完整列表可以在 [模型提供商部分](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers) 中找到。 3. **提示 IDE**：用于设计提示、比较模型性能并为基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。 4. **RAG 流水线**：广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄取到检索的所有内容，开箱即用支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本。 5. **代理功能**：您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI 代理提供了 50 多种内置工具，例如 Google Search、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。 6. **LLMOps**：监控和分析应用程序日志和性能随时间的变化。您可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。 7. **后端即服务**：Dify 的所有产品都附带相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到您自己的业务逻辑中。 ## 部署 要部署 Dify，请点击右上角的“部署”按钮，并填写所需的域名。部署后，您可以在 `https://.zeabur.app` 访问您的 Dify 应用。 ## 应用结构 - Redis、PostgreSQL、MINIO 和 Webaviate 用于数据存储和缓存。 - `api`、`worker`、`web` 和 `sandbox` 是 Dify 的微服务。 - `nginx` 是 Dify 的网关。它将微服务集成到一个主机上。换句话说，**它是您的 Dify 应用的入口点。** ## 配置 请参考 了解可配置的环境变量，这些变量主要在 `api` 服务中设置。 ### 上传文件大小限制 默认的上传文件大小限制为 15 MB。你可以通过修改 `nginx` 服务中的 `/etc/nginx/nginx.conf` 配置文件里的 `client_max_body_size` 指令来调整这个限制。数值应为带有单位的字符串（例如：`15M` 表示 15 MB）。 另外，你可能需要在 `api` 服务的环境中设置 `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` 变量，使其与上述配置保持一致。请确保这个数值与 `/etc/nginx/nginx.conf` 配置中的 `client_max_body_size` 指令相同（例如：`15M` 表示 15 MB）。 zh-TW: description: Dify 是一個開源的大型語言模型(LLM)應用開發平台。 readme: |- Dify 是一個開源的 LLM 應用程式開發平台。它的直觀介面結合了 AI 工作流程、RAG 流水線、代理功能、模型管理、可觀察性特徵等，使您能夠快速從原型開發到生產。 ## 功能 1. **工作流程**：在可視化畫布上建構和測試強大的 AI 工作流程，利用以下所有功能及更多功能。 2. **全面的模型支援**：與數十家推理提供商和自託管解決方案的數百個專有/開源 LLM 無縫整合，涵蓋 GPT、Mistral、Llama3 和任何相容 OpenAI API 的模型。支援的模型提供商的完整列表可以在 [模型提供商部分](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers) 中找到。 3. **提示 IDE**：用於設計提示、比較模型效能並為基於聊天的應用程式加入其他功能（如文字轉語音）的直觀介面。 4. **RAG 流水線**：廣泛的 RAG 功能，涵蓋從文件攝取到檢索的所有內容，開箱即用支援從 PDF、PPT 和其他常見檔案格式中提取文字。 5. **代理功能**：您可以基於 LLM 函數呼叫或 ReAct 定義代理，並為代理加入預建構或自訂工具。Dify 為 AI 代理提供了 50 多種內建工具，例如 Google Search、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。 6. **LLMOps**：監控和分析應用程式日誌和效能隨時間的變化。您可以根據生產資料和註釋不斷改進提示、資料集和模型。 7. **後端即服務**：Dify 的所有產品都附帶相應的 API，因此您可以輕鬆地將 Dify 整合到您自己的業務邏輯中。 ## 部署 要部署 Dify，請點擊右上角的「部署」按鈕，並填寫所需的域名。部署後，您可以在 `https://.zeabur.app` 存取您的 Dify 應用程式。 ## 應用程式結構 - Redis、PostgreSQL、MINIO 和 Webaviate 用於資料儲存和快取。 - `api`、`worker`、`web` 和 `sandbox` 是 Dify 的微服務。 - `nginx` 是 Dify 的閘道。它將微服務整合到一個主機上。換句話說，**它是您的 Dify 應用程式的入口點。** ## 設定 請參考 了解可設定的變數，這些變數主要設定在 `api` 服務當中。 ### 上傳檔案大小限制 預設的上傳檔案大小限制為 15 MB。你可以透過修改 `nginx` 服務中的 `/etc/nginx/nginx.conf` 設定檔裡的 `client_max_body_size` 指令來調整這個限制。數值應為帶有單位的字串（例如：`15M` 代表 15 MB）。 此外，你可能需要在 `api` 服務的環境中設定 `UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT` 變數，使其與上述設定相符。請確保這個數值與 `/etc/nginx/nginx.conf` 設定中的 `client_max_body_size` 指令相同（例如：`15M` 代表 15 MB）。