Ce tutoriel vous guidera de manière exhaustive sur la façon de configurer rapidement votre propre environnement d'application IA, en commençant par l'installation et la configuration de Docker Desktop, jusqu'au déploiement local de Dify et à la personnalisation des fonctionnalités de l'assistant IA, vous permettant de réaliser facilement diverses applications IA telles que « deviner des cas », « séduire », « guide d'entrée pour les nouveaux étudiants », « cartes de lecture Xiaohongshu » et « guide d'entretien ». Et vous apprendrez à maîtriser le développement d'applications basées sur Dify, des agents intelligents de base à l'utilisation de workflows, en passant par les bases de données, MCP, l'orchestration de tâches complexes, etc.
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self-dify compte 536 étoiles sur GitHub. Il a été forké 55 fois. Il est développé activement depuis 2024. self-dify est disponible sous licence CC-BY-SA-4.0. Ses principaux thèmes sont : agents, dify, llms, rag.
Ce tutoriel vous guidera de manière exhaustive sur la façon de configurer rapidement votre propre environnement d'application IA, en commençant par l'installation et la configuration de Docker Desktop, jusqu'au déploiement local de Dify et à la personnalisation des fonctionnalités de l'assistant IA, vous permettant de réaliser facilement diverses applications IA telles que « deviner des cas », « séduire », « guide d'entrée pour les nouveaux étudiants », « cartes de lecture Xiaohongshu » et « guide d'entretien ». Et vous apprendrez à maîtriser le développement d'applications basées sur Dify, des agents intelligents de base à l'utilisation de workflows, en passant par les bases de données, MCP, l'orchestration de tâches complexes, etc.
self-dify est un projet open source. Il est distribué sous licence CC-BY-SA-4.0.
Oui. self-dify est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
self-dify est disponible sous licence CC-BY-SA-4.0.
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[](https://olud.ai/project/datawhalechina-self-dify.html)
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