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Dify-3:系统架构

news 来源：原创 2025/7/20 22:48:58

系统架构

概述了 Dify 的系统架构，解释主要组件如何协同工作以提供大语言模型（LLM）应用开发平台。内容涵盖高层架构、部署选项、核心子系统和外部集成。

1. 整体架构

Dify 采用基于微服务的架构，将前端 Web 应用与后端 API 服务分离。系统设计支持可扩展性、可部署性，并能适应多种环境（包括自托管和云部署）。

高层组件概览

架构组成：

  1. Web 前端：基于 Next.js 的 Web 应用，为开发者提供应用创建界面，为终端用户提供交互界面。
  2. API 后端：基于 Flask 的 API 服务器，处理前端请求并协调核心子系统。
  3. 核心子系统：
    • 会话系统：管理聊天与补全交互
    • RAG 知识系统：处理文档处理、索引与检索
    • 工作流系统：支持复杂 AI 工作流创建
    • 模型供应系统：集成多 LLM 供应商
    • 账户与租户系统：管理用户、工作空间及认证
  4. 外部集成：
    • LLM 供应商（OpenAI、Azure、Anthropic 等）
    • 向量数据库（Weaviate、Qdrant、Milvus 等）
    • 关系型数据库（PostgreSQL）
    • 缓存系统（Redis）

2. 部署架构

Dify 使用 Docker 实现容器化部署，支持灵活环境部署。系统由多个可独立扩展的服务组成。

关键部署组件：

  • API 服务：提供 REST API 端点的 Flask 应用（端口 5001，镜像 langgenius/dify-api）。
  • Web 服务：Next.js 前端应用（端口 3000，镜像 langgenius/dify-web）。
  • 工作节点服务：处理异步任务的 Celery 工作节点（如文档处理与索引）。
  • 支持服务：
    • sandbox（安全代码执行）
    • plugin插件守护进程（管理插件）
    • SSRF 代理（防御服务端请求伪造攻击）
  • 数据库与缓存：
    • PostgreSQL（结构化数据）
    • Redis（缓存与 Celery 任务队列）
    • 向量数据库（可配置：Weaviate、Qdrant 等）
  • Nginx：作为 Web 和 API 服务的反向代理。

3. 核心子系统

3.1 API 后端架构

基于 Flask 的模块化设计，通过服务和控制器处理业务逻辑。

关键组件：

  • 入口点：app.py（主入口）和 app_factory.py（Flask 应用工厂）。
  • 控制器层：位于 api/controllers/，实现 REST API 端点。
  • 服务层：位于 api/services/，封装核心业务逻辑。
  • 异步处理：Celery 工作节点处理文档索引等资源密集型操作。
3.2 Web 前端架构

基于 Next.js 和 React 的现代化响应式界面。

关键组件：

  • Next.js 应用：位于 web/app/，支持服务端渲染。
  • 组件库：可复用的基础与功能组件。
  • 状态管理：使用 Zustand 管理复杂 UI 状态。
  • API集成：与后端API进行通信 使用SWR进行数据获取和缓存以及为不同的端点实现API客户端。
3.3 RAG 知识系统

负责文档处理、嵌入存储和检索，支持 LLM 上下文增强。

关键功能：

  • 数据集服务：管理文档数据集
    • 创建并配置数据集
    • 处理文档上传与处理
  • 索引运行器：通过ETL管道处理文档
    • 提取：从各种文档格式中获取文本
    • 转换：分块、清理并准备文本
    • 加载：创建嵌入并存储到向量数据库中
  • 检索系统：支持多种检索方法
    • 使用向量嵌入进行语义搜索
    • 关键词搜索
    • 全文搜索
    • 结合多种方法的混合方法
  • 向量存储工厂：抽象向量数据库实现
    • 支持多种向量数据库（如Weaviate、Qdrant、Milvus等）
    • 为创建和查询向量存储提供统一接口
3.4 模型供应系统

集成多 LLM 供应商并提供统一接口。

关键功能：

  • 模型管理器：模型交互的核心接口
    • 支持不同的模型类型（大语言模型、嵌入模型、重排模型等）
    • 处理模型选择和回退策略
  • 供应商管理器：管理供应商配置
    • 安全存储API密钥和端点
    • 支持系统管理和用户提供的凭证
  • 模型类型：
    • 大语言模型（LLMs）：用于文本生成
    • 文本嵌入模型：用于向量表示
    • 重排模型：用于提高搜索相关性
    • 文本转语音：用于音频生成
    • 语音转文本：用于转录
  • 供应商集成：
    • 支持20多家模型供应商
    • 为所有供应商提供标准化接口
    • 凭证管理和API密钥轮换
3.5 对话系统

对话系统负责管理用户与大型语言模型（LLM）之间的交互，处理聊天历史记录、消息格式化和上下文管理。

关键功能

  • 对话服务：管理对话会话
    • 创建和更新对话
    • 维护对话状态和元数据
  • 消息服务：处理单独的消息
    • 处理用户输入
    • 格式化模型响应
    • 存储消息历史
  • 应用运行器：实现不同的应用类型
    • Chat：支持多轮对话
    • Completion：处理单次交互
    • Agent Chat：支持使用工具的代理交互
    • Workflow：执行复杂多步骤流程
  • 集成点
    • 应用配置
    • 文本生成的模型集成
    • 知识检索的RAG系统
    • 代理能力的工具支持
3.6 工作流系统

工作流系统支持创建和执行复杂的AI流程，将LLM交互与工具、分支逻辑和数据转换相结合。

关键组件

  • 工作流编辑器
    • 基于节点的可视化编辑界面
    • 配置节点参数
    • 测试和调试工作流
  • 工作流服务
    • 存储工作流配置
    • 管理版本控制与发布
  • 工作流运行器
    • 遍历工作流图
    • 管理执行状态
    • 处理错误恢复
  • 节点类型
    • LLM节点：文本生成
    • 工具节点：调用外部工具和插件
    • 分支节点：条件逻辑控制
    • 循环节点：迭代处理
    • 数据转换：数据操作
    • 并行节点：并发执行
    • HTTP请求节点：外部API调用

4. 存储与数据库

Dify使用多种存储系统来管理不同类型的数据。

4.1 PostgreSQL

存储结构化数据，关键表包括用户、应用、数据集、会话和工作流。

关键组件：

  • 数据库配置：
    • 可配置的连接参数
    • 为提升性能的连接池
    • 对pgvector扩展的支持（可选）
  • 关键表：
    • 用户与账户
    • 租户（工作区）
    • 应用程序
    • 数据集与文档
    • 对话与消息
    • 工作流和节点
    • 提供商配置
4.2 向量数据库

Dify支持多种向量数据库选项，用于存储RAG系统中使用的嵌入。

关键特征：

  • 向量工厂抽象：

    • 统一接口：为不同向量数据库提供统一接口
    • 动态实例化：基于配置实现动态实例化
    • 运行时切换：支持运行时切换向量数据库

  • 支持的向量数据库：

    • Weaviate（默认）
    • Qdrant
    • PGVector（PostgreSQL 扩展）
    • Milvus
    • MyScale
    • OpenSearch
    • 其他 15+ 选项

  • 向量数据存储：

    • 文本嵌入向量：存储生成的文本嵌入
    • 文档元数据：关联文档的元数据信息
    • 节点 ID 检索：存储用于检索的节点标识符
    • 内容哈希去重：通过内容哈希值实现去重功能
4.3 文件存储

Dify使用一个可配置的存储系统来进行文件上传和文档存储。

主要特性：

  • 存储工厂模式：

    • 对不同存储后端的抽象
    • 统一文件操作接口
    • 支持运行时配置

  • 支持的存储选项：

    • OpenDAL（默认，支持多后端）
    • Amazon S3
    • Azure Blob Storage
    • Google Cloud Storage
    • 阿里云OSS
    • 腾讯云COS
    • 本地文件系统
    • 其他多种存储提供商

  • 使用场景：

    • RAG系统的文档上传
    • 用户文件附件存储
    • 应用程序资源管理

5. 系统配置

Dify使用了一套全面的配置系统，该系统支持环境变量、配置文件和运行时设置。

关键配置机制

  • 配置来源

    • 环境变量（Environment Variables）
    • .env 配置文件
    • Docker 环境变量
    • 命令行参数（Command-line Arguments）

  • 配置分类

    • 功能配置：控制应用程序特性开关
    • 中间件配置：数据库连接、缓存策略、存储设置
    • 部署配置：运行时参数（如端口、并发数）
    • 安全配置：身份验证、数据加密、访问控制

  • 技术实现

    • Pydantic 配置类：基于类型注解的配置建模
    • 强类型校验：自动验证配置数据类型
    • 环境感知加载：根据运行环境动态载入配置
    • 默认值机制：提供安全的缺省参数配置

6. 开发与部署流程

介绍Dify的开发和部署工作流程。

工作流：

本地开发 → 测试 → PR 审查 → 合并至主分支 → CI/CD（GitHub Actions） → 构建镜像 → 部署（Docker/K8s）

核心要点：

  • 开发流程：

    • 使用Docker Compose进行本地开发
    • 本地测试运行
    • 代码审查制的Pull Request流程

  • CI/CD管道：

    • GitHub Actions自动化流程
    • 代码风格检查
    • 单元测试与集成测试
    • Docker镜像构建与推送

  • 部署方案：

    • Docker Compose部署（推荐方案）
    • Kubernetes集群部署
    • 手动配置部署

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编程日记 2025/7/2 6:51:05

音视频之H.265/HEVC率失真优化

H.265/HEVC系列文章&#xff1a; 1、音视频之H.265/HEVC编码框架及编码视频格式 2、音视频之H.265码流分析及解析 3、音视频之H.265/HEVC预测编码 4、音视频之H.265/HEVC变换编码 5、音视频之H.265/HEVC量化 6、音视频之H.265/HEVC环路后处理 7、音视频之H.265/HEVC熵编…...

编程日记 2025/7/2 6:51:03

linux安装git

[rootMiWiFi-RC06-srv rpm-gpg]# yum install git 已加载插件&#xff1a;fastestmirror Repository base is listed more than once in the configuration Repository updates is listed more than once in the configuration Repository extras is listed more than once in …...

编程日记 2025/7/2 6:51:02

Node 服务监控及通过钉钉推送告警提醒

背景：需要监控某个服务是否在线，运行是否正常； 实现步骤： 1、需要在项目中内置一个可以监控的健康状态接口，详情可参考之前的文章：使用 PM2 启动node服务，并添加监控接口_node pm2-CSDN博客 2、再添加另外一个进程来监控这个接口是否正常在线，然后通过钉钉推送异常消…...

编程日记 2025/7/2 6:51:00

健康生活指南：从日常细节开启养生之旅

在数字化与快节奏交织的时代&#xff0c;健康危机常潜伏于日常的点滴疏忽中。想要保持良好的身体状态&#xff0c;不妨从这些容易被忽视的生活细节入手&#xff0c;开启科学养生之路。​ 长期伏案工作和沉迷电子设备&#xff0c;让颈椎与腰椎承受巨大压力。调整办公环境&#…...

编程日记 2025/7/14 9:08:06

Node-Red通过Profinet转ModbusTCP采集西门子PLC数据配置案例

一、内容简介 本篇内容主要介绍Node-Red通过node-red-contrib-modbus插件与ModbusTCP设备进行通讯&#xff0c;这里Profinet转ModbusTCP网关作为从站设备&#xff0c;Node-Red作为主站分别从0地址开始读取10个线圈状态和10个保持寄存器&#xff0c;分别用Modbus-Read、Modbus-…...

编程日记 2025/7/2 6:50:57

# YOLOv4：目标检测的全新突破

YOLOv4&#xff1a;目标检测的全新突破 在目标检测领域&#xff0c;YOLO&#xff08;You Only Look Once&#xff09;系列算法一直以其高效的检测速度和出色的性能受到广泛关注。从最初的 YOLOv1 到如今的 YOLOv4&#xff0c;这一系列算法不断进化&#xff0c;为实时目标检测和…...

编程日记 2025/7/10 22:09:05

计算机视觉设计开发工程师学习路线

以下是一条系统化的计算机视觉&#xff08;CV&#xff09;学习路线&#xff0c;从基础到进阶&#xff0c;涵盖理论、工具和实践&#xff0c;适合逐步深入&#xff0c;有需要者记得点赞收藏哦&#xff1a; 相关学习&#xff1a;python深度学习&#xff0c;python代码定制 python…...

编程日记 2025/7/7 12:32:15