Nelze vybrat více než 25 témat Téma musí začínat písmenem nebo číslem, může obsahovat pomlčky („-“) a může být dlouhé až 35 znaků.
-LAN- 430ca3322b
chore(dependency): bump gunicorn to 23.0 (#11560)
před 10 měsíci
..
.idea fix nltk averaged_perceptron_tagger download and fix score limit is none (#7582) před 1 rokem
.vscode feat/enhance the multi-modal support (#8818) před 1 rokem
configs Lindorm vdb (#11574) před 10 měsíci
constants fix: support mdx files close #11557 (#11565) před 10 měsíci
contexts feat/enhance the multi-modal support (#8818) před 1 rokem
controllers fix: tags could not be saved when the Workflow Tool was created (#11481) před 10 měsíci
core feat(model): add vertex_ai Gemini 2.0 Flash Exp (#11604) před 10 měsíci
docker feat: integrate opendal storage (#11508) před 10 měsíci
events chore: bump minimum supported Python version to 3.11 (#10386) před 11 měsíci
extensions fix: better opendal tests (#11569) před 10 měsíci
factories Feat: upgrade variable assigner (#11285) před 11 měsíci
fields Feat: continue on error (#11458) před 10 měsíci
libs fix(api): throw error when notion block can not find (#11433) před 10 měsíci
migrations Feat: continue on error (#11458) před 10 měsíci
models Feat: continue on error (#11458) před 10 měsíci
schedule improve message clean logic (#11487) před 10 měsíci
services Fix: RateLimit requests were not released when a streaming generation exception occurred (#11540) před 10 měsíci
tasks fix: update DocumentIsPausedError (#11405) před 11 měsíci
templates Feat/new login (#8120) před 1 rokem
tests Lindorm vdb (#11574) před 10 měsíci
.dockerignore build: support Poetry for depencencies tool in api's Dockerfile (#5105) před 1 rokem
.env.example Lindorm vdb (#11574) před 10 měsíci
.ruff.toml chore(lint): sort __all__ definitions (#11243) před 11 měsíci
Dockerfile chore(api/Dockerfile): Bump perl to 0.40.0-8 (#11234) před 11 měsíci
README.md chore: update base image to Python 3.12 in Dockerfile (#10358) před 11 měsíci
app.py refactor: assembling the app features in modular way (#9129) před 11 měsíci
app_factory.py refactor: assembling the app features in modular way (#9129) před 11 měsíci
commands.py fix: some typos using typos (#11374) před 11 měsíci
dify_app.py refactor: assembling the app features in modular way (#9129) před 11 měsíci
poetry.lock chore(dependency): bump gunicorn to 23.0 (#11560) před 10 měsíci
poetry.toml build: initial support for poetry build tool (#4513) před 1 rokem
pyproject.toml chore(dependency): bump gunicorn to 23.0 (#11560) před 10 měsíci
pytest.ini feat: Add support for TEI API key authentication (#11006) před 11 měsíci

README.md

Dify Backend API

Usage

[!IMPORTANT] In the v0.6.12 release, we deprecated pip as the package management tool for Dify API Backend service and replaced it with poetry.

  1. Start the docker-compose stack

The backend require some middleware, including PostgreSQL, Redis, and Weaviate, which can be started together using docker-compose.

   cd ../docker
   cp middleware.env.example middleware.env
   # change the profile to other vector database if you are not using weaviate
   docker compose -f docker-compose.middleware.yaml --profile weaviate -p dify up -d
   cd ../api
  1. Copy .env.example to .env
   cp .env.example .env 
  1. Generate a SECRET_KEY in the .env file.

bash for Linux

   sed -i "/^SECRET_KEY=/c\SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 42)" .env

bash for Mac

   secret_key=$(openssl rand -base64 42)
   sed -i '' "/^SECRET_KEY=/c\\
   SECRET_KEY=${secret_key}" .env
  1. Create environment.

Dify API service uses Poetry to manage dependencies. You can execute poetry shell to activate the environment.

  1. Install dependencies
   poetry env use 3.12
   poetry install
  1. Run migrate

Before the first launch, migrate the database to the latest version.

   poetry run python -m flask db upgrade
  1. Start backend
   poetry run python -m flask run --host 0.0.0.0 --port=5001 --debug
  1. Start Dify web service.
  2. Setup your application by visiting http://localhost:3000
  3. If you need to handle and debug the async tasks (e.g. dataset importing and documents indexing), please start the worker service.
   poetry run python -m celery -A app.celery worker -P gevent -c 1 --loglevel INFO -Q dataset,generation,mail,ops_trace,app_deletion

Testing

  1. Install dependencies for both the backend and the test environment
   poetry install -C api --with dev
  1. Run the tests locally with mocked system environment variables in tool.pytest_env section in pyproject.toml
   poetry run -C api bash dev/pytest/pytest_all_tests.sh