Windows本地部署Dify
- AI Tool
- 2025-10-24
- 44热度
- 0评论
文章内容
- Coze vs N8N vs Dify 分析
- 本地部署Dify的准备工作
- 获取源码和配置
- 初始化配置
- 本地模型测试
Coze vs N8N vs Dify 分析
| 对比维度 | n8n | Dify | Coze |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 开源工作流自动化平台，专注于跨系统集成与API连接 | AI应用开发平台，专注于LLM应用的全生命周期管理（RAG、Agent、LLMOps） | 零代码智能体开发平台，快速构建对话机器人并发布至社交平台 |
| 核心功能 | 节点式流程编排、400+应用集成、自定义JavaScript/Python代码 | 可视化Prompt编排、多模型支持、知识库管理、Agent工作流、LLMOps监控 | 拖拽式Bot搭建、多模态插件、知识库、长期记忆、定时任务 |
| 开源情况 | 核心代码开源（Apache 2.0），企业版需付费 | 核心开源（Fair Code 协议），企业版闭源 | 核心开源（Apache 2.0 + 附加协议），企业版提供高级功能（定制报价） |
| 部署方式 | 支持自托管（Docker/K8s）及云托管 | 支持自托管（需配置模型资源）及云服务 | 支持自托管（Docker/K8s）及云托管 |
| 成本模型 | 社区版免费；企业版按用户或执行次数收费 | 开源版免费；企业版按需付费（模型调用、私有部署） | 免费额度+付费订阅（按调用量或功能分级） |
| 技术门槛 | 高（需API/JavaScript基础，适合开发者） | 中（需理解AI概念，适合技术团队） | 低（零代码，适合非技术人员） |
| 优势 | 集成能力强、数据自主可控、高度灵活 | 企业级RAG精度高、多模型热切换、生产级稳定性 | 字节生态集成、开发速度快、模板丰富 |
| 局限 | AI功能需插件扩展、中文资源少 | 学习曲线陡峭、模型调用成本自负 | 知识库能力较弱、自定义能力有限 |
| 典型场景 | 数据同步、IT自动化、跨系统业务流程 | 智能客服、知识库问答、内容生成工具 | 社交媒体机器人、轻量级客服、个人助手 |
本地部署Dify的准备工作
开启Windows功能
设置路径：控制面板-程序-启用或关闭Windows功能
勾线以下功能：
- Hyper-V
- Windows虚拟机监控程序平台
- 容器
- 适用于Linux的Windows子系统
安装Git
下载地址：https://git-scm.com/install/windows
注意：选择 “Git for Windows/x64 Setup”
安装Docker
下载地址：https://www.docker.com/
注意：
- Windows平台需要区分AMD64 和 ARM64
- Docker安装完成后会强制系统重新启动
- 重启后第一次启动Docker会自动下载wsl
- 下载镜像前先修改本地镜像储存位置
- 设置路径：DockerDesktop - 设置（右上角齿轮图标） - Resources - Disk image location
- 点击 Browse 选择新的储存位置
获取源码和配置
从 GitHub 克隆仓库
# 打开 PowerShell（管理员权限），执行
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker配置环境变量
# 复制环境模板文件
copy .env.example .env
# 用文本编辑器打开 .env，配置以下关键项（其他参数保持默认）：
EXPOSE_NGINX_PORT=80 # 服务访问端口（默认 80，可修改为 8088 等未占用端口）
DB_PASSWORD=your_password # 数据库密码（建议设置强密码）
# 若需接入 OpenAI 模型，在 .env 中添加：
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx # 替换为你的 OpenAI API 密钥初始化配置
启动服务
# 在 dify/docker 目录执行
docker compose up -d
# 首次启动需下载约 2-3GB 镜像。
# 执行 docker compose ps 检查容器状态，应显示 dify-api、dify-db、dify-redis 均为 running
# 如果需要停止可以使用
# docker compose down
# 或
# docker compose down -v访问管理界面
打开浏览器访问 http://localhost/install ，设置管理员邮箱和密码完成初始化
配置大语言模型
假设你已经安装完成Ollama 如果没有安装参考此文章 Windows 中部署Ollama和常用命令
- 查看ollama模型
ollama list
NAME ID SIZE MODIFIED
deepseek-r1:8b 6995872bfe4c 5.2 GB 5 hours ago
qwen3:8b 500a1f067a9f 5.2 GB 6 hours ago- 登录后进入 设置 → 模型供应商
- 安装Ollama（安装需要一段时间，不要重复点击）
- 添加本地模型
- 模型参数设置
本地模型测试
- 创建测试项目
- 测试编排
- 提示词生成器
- 提示词应用（本地模型需要等待一会）
- 调试与预览
