Nelze vybrat více než 25 témat Téma musí začínat písmenem nebo číslem, může obsahovat pomlčky („-“) a může být dlouhé až 35 znaků.
zhaoyi233 4373777871
Update json_in_md_parser.py (#8983)
před 1 rokem
..
.idea fix nltk averaged_perceptron_tagger download and fix score limit is none (#7582) před 1 rokem
.vscode chore: remove .idea and .vscode from root path (#7437) před 1 rokem
configs chore(version): bump to 0.9.1 (#8945) před 1 rokem
constants feat: regenerate in `Chat`, `agent` and `Chatflow` app (#7661) před 1 rokem
contexts chore(api): Introduce Ruff Formatter. (#7291) před 1 rokem
controllers fix: chat API is not bringing the conversation/session history (#8965) před 1 rokem
core Update json_in_md_parser.py (#8983) před 1 rokem
docker fix: use LOG_LEVEL for celery startup (#7628) před 1 rokem
events chore: bump ruff to 0.6.8 for fixing violation in SIM910 (#8869) před 1 rokem
extensions add storage error log (#8556) před 1 rokem
fields external knowledge api (#8913) před 1 rokem
libs Update json_in_md_parser.py (#8983) před 1 rokem
migrations external knowledge api (#8913) před 1 rokem
models external knowledge api (#8913) před 1 rokem
schedule external knowledge api (#8913) před 1 rokem
services fix multiple retrieval in knowledge node (#8942) před 1 rokem
tasks external knowledge api (#8913) před 1 rokem
templates feat: implement forgot password feature (#5534) před 1 rokem
tests feat(api): add version comparison logic (#8902) před 1 rokem
.dockerignore build: support Poetry for depencencies tool in api's Dockerfile (#5105) před 1 rokem
.env.example feat: add min-connection and max-connection for pgvector (#8841) před 1 rokem
Dockerfile fix: Version '2.6.2-2' for 'expat' was not found (#8182) před 1 rokem
README.md Enhance Readme Documentation to Clarify the Importance of Celery Service (#8558) před 1 rokem
app.py chore: remove windows platform timezone set (#8712) před 1 rokem
commands.py fix: typos and improve naming conventions: (#8687) před 1 rokem
poetry.lock external knowledge api (#8913) před 1 rokem
poetry.toml build: initial support for poetry build tool (#4513) před 1 rokem
pyproject.toml external knowledge api (#8913) před 1 rokem

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
  2. Generate a SECRET_KEY in the .env file.
   sed -i "/^SECRET_KEY=/c\SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 42)" .env
   secret_key=$(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 3.10
   poetry install

In case of contributors missing to update dependencies for pyproject.toml, you can perform the following shell instead.

   poetry shell                                               # activate current environment
   poetry add $(cat requirements.txt)           # install dependencies of production and update pyproject.toml
   poetry add $(cat requirements-dev.txt) --group dev    # install dependencies of development and update pyproject.toml
  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 --with dev
  1. Run the tests locally with mocked system environment variables in tool.pytest_env section in pyproject.toml
   cd ../
   poetry run -C api bash dev/pytest/pytest_all_tests.sh