Este tutorial irá guiá-lo completamente sobre como configurar rapidamente seu próprio ambiente de aplicativo de IA, começando com a instalação e configuração do Docker Desktop, até a implantação local do Dify e personalização das funcionalidades do assistente de IA, permitindo que você realize facilmente aplicações de IA como “adivinhar doenças”, “consolar pessoas”, “guia de entrada para novos alunos”, “cartões de leitura do Xiaohongshu” e “guia de entrevistas”. E ensinará você desde agentes básicos até o uso de fluxos de trabalho, passando por bancos de dados, DeepResearch, bancos de dados, MCP, orquestração de tarefas complexas e outras tarefas avançadas, aprendendo de forma gradual a desenvolver aplicações de grandes modelos baseadas no Dify.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserEste tutorial irá guiá-lo completamente sobre como configurar rapidamente seu próprio ambiente de aplicativo de IA, começando com a instalação e configuração do Docker Desktop, até a implantação local do Dify e personalização das funcionalidades do assistente de IA, permitindo que você realize facilmente aplicações de IA como “adivinhar doenças”, “consolar pessoas”, “guia de entrada para novos alunos”, “cartões de leitura do Xiaohongshu” e “guia de entrevistas”. E ensinará você desde agentes básicos até o uso de fluxos de trabalho, passando por bancos de dados, DeepResearch, bancos de dados, MCP, orquestração de tarefas complexas e outras tarefas avançadas, aprendendo de forma gradual a desenvolver aplicações de grandes modelos baseadas no Dify.
self-dify tem 536 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 55 vezes. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. self-dify está disponível sob a licença CC-BY-SA-4.0. Os seus principais temas são: agents, dify, llms, rag.
Este tutorial irá guiá-lo completamente sobre como configurar rapidamente seu próprio ambiente de aplicativo de IA, começando com a instalação e configuração do Docker Desktop, até a implantação local do Dify e personalização das funcionalidades do assistente de IA, permitindo que você realize facilmente aplicações de IA como “adivinhar doenças”, “consolar pessoas”, “guia de entrada para novos alunos”, “cartões de leitura do Xiaohongshu” e “guia de entrevistas”. E ensinará você desde agentes básicos até o uso de fluxos de trabalho, passando por bancos de dados, DeepResearch, bancos de dados, MCP, orquestração de tarefas complexas e outras tarefas avançadas, aprendendo de forma gradual a desenvolver aplicações de grandes modelos baseadas no Dify.
self-dify é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença CC-BY-SA-4.0.
Sim. self-dify é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
self-dify está disponível sob a licença CC-BY-SA-4.0.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/datawhalechina-self-dify.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.