📌 <ahref="https://dify.ai/blog/introducing-dify-workflow-file-upload-a-demo-on-ai-podcast">Introduzindo o Dify Workflow com Upload de Arquivo: Recrie o Podcast Google NotebookLM</a>
<ahref="./README_KR.md"><imgalt="README em Coreano"src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
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<ahref="./README_TR.md"><imgalt="README em Turco"src="https://img.shields.io/badge/Türkçe-d9d9d9"></a>
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<ahref="./README_PT.md"><imgalt="README em Português - BR"src="https://img.shields.io/badge/Portugu%C3%AAs-BR?style=flat&label=BR&color=d9d9d9"></a>
</p>
Dify é uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos LLM de código aberto. Sua interface intuitiva combina workflow de IA, pipeline RAG, capacidades de agente, gerenciamento de modelos, recursos de observabilidade e muito mais, permitindo que você vá rapidamente do protótipo à produção. Aqui está uma lista das principais funcionalidades:
</br></br>
**1. Workflow**:
Construa e teste workflows poderosos de IA em uma interface visual, aproveitando todos os recursos a seguir e muito mais.
Integração perfeita com centenas de LLMs proprietários e de código aberto de diversas provedoras e soluções auto-hospedadas, abrangendo GPT, Mistral, Llama3 e qualquer modelo compatível com a API da OpenAI. A lista completa de provedores suportados pode ser encontrada [aqui](https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers).
Interface intuitiva para criação de prompts, comparação de desempenho de modelos e adição de recursos como conversão de texto para fala em um aplicativo baseado em chat.
**4. Pipeline RAG**:
Extensas capacidades de RAG que cobrem desde a ingestão de documentos até a recuperação, com suporte nativo para extração de texto de PDFs, PPTs e outros formatos de documentos comuns.
**5. Capacidades de agente**:
Você pode definir agentes com base em LLM Function Calling ou ReAct e adicionar ferramentas pré-construídas ou personalizadas para o agente. O Dify oferece mais de 50 ferramentas integradas para agentes de IA, como Google Search, DALL·E, Stable Diffusion e WolframAlpha.
**6. LLMOps**:
Monitore e analise os registros e o desempenho do aplicativo ao longo do tempo. É possível melhorar continuamente prompts, conjuntos de dados e modelos com base nos dados de produção e anotações.
**7. Backend como Serviço**:
Todas os recursos do Dify vêm com APIs correspondentes, permitindo que você integre o Dify sem esforço na lógica de negócios da sua empresa.
## Comparação de recursos
<tablestyle="width: 100%;">
<tr>
<thalign="center">Recurso</th>
<thalign="center">Dify.AI</th>
<thalign="center">LangChain</th>
<thalign="center">Flowise</th>
<thalign="center">OpenAI Assistants API</th>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">Abordagem de Programação</td>
<tdalign="center">Orientada a API + Aplicativo</td>
<tdalign="center">Código Python</td>
<tdalign="center">Orientada a Aplicativo</td>
<tdalign="center">Orientada a API</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">LLMs Suportados</td>
<tdalign="center">Variedade Rica</td>
<tdalign="center">Variedade Rica</td>
<tdalign="center">Variedade Rica</td>
<tdalign="center">Apenas OpenAI</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">RAG Engine</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">Agente</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">❌</td>
<tdalign="center">✅</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">Workflow</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">❌</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">❌</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">Observabilidade</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">❌</td>
<tdalign="center">❌</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">Recursos Empresariais (SSO/Controle de Acesso)</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">❌</td>
<tdalign="center">❌</td>
<tdalign="center">❌</td>
</tr>
<tr>
<tdalign="center">Implantação Local</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">✅</td>
<tdalign="center">❌</td>
</tr>
</table>
## Usando o Dify
- **Nuvem </br>**
Oferecemos o serviço [Dify Cloud](https://dify.ai) para qualquer pessoa experimentar sem nenhuma configuração. Ele fornece todas as funcionalidades da versão auto-hospedada, incluindo 200 chamadas GPT-4 gratuitas no plano sandbox.
- **Auto-hospedagem do Dify Community Edition</br>**
Configure rapidamente o Dify no seu ambiente com este [guia inicial](#quick-start).
Use nossa [documentação](https://docs.dify.ai) para referências adicionais e instruções mais detalhadas.
- **Dify para empresas/organizações</br>**
Oferecemos recursos adicionais voltados para empresas. [Envie suas perguntas através deste chatbot](https://udify.app/chat/22L1zSxg6yW1cWQg) ou [envie-nos um e-mail](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry) para discutir necessidades empresariais. </br>
> Para startups e pequenas empresas que utilizam AWS, confira o [Dify Premium no AWS Marketplace](https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-t22mebxzwjhu6) e implemente no seu próprio AWS VPC com um clique. É uma oferta AMI acessível com a opção de criar aplicativos com logotipo e marca personalizados.
## Mantendo-se atualizado
Dê uma estrela no Dify no GitHub e seja notificado imediatamente sobre novos lançamentos.
> Antes de instalar o Dify, certifique-se de que sua máquina atenda aos seguintes requisitos mínimos de sistema:
>
>- CPU >= 2 Núcleos
>- RAM >= 4 GiB
</br>
A maneira mais fácil de iniciar o servidor Dify é executar nosso arquivo [docker-compose.yml](docker/docker-compose.yaml). Antes de rodar o comando de instalação, certifique-se de que o [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) e o [Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/) estão instalados na sua máquina:
```bash
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
```
Após a execução, você pode acessar o painel do Dify no navegador em [http://localhost/install](http://localhost/install) e iniciar o processo de inicialização.
> Se você deseja contribuir com o Dify ou fazer desenvolvimento adicional, consulte nosso [guia para implantar a partir do código fonte](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/local-source-code).
## Próximos passos
Se precisar personalizar a configuração, consulte os comentários no nosso arquivo [.env.example](docker/.env.example) e atualize os valores correspondentes no seu arquivo `.env`. Além disso, talvez seja necessário fazer ajustes no próprio arquivo `docker-compose.yaml`, como alterar versões de imagem, mapeamentos de portas ou montagens de volumes, com base no seu ambiente de implantação específico e nas suas necessidades. Após fazer quaisquer alterações, execute novamente `docker-compose up -d`. Você pode encontrar a lista completa de variáveis de ambiente disponíveis [aqui](https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/environments).
Se deseja configurar uma instalação de alta disponibilidade, há [Helm Charts](https://helm.sh/) e arquivos YAML contribuídos pela comunidade que permitem a implantação do Dify no Kubernetes.
- [Helm Chart de @LeoQuote](https://github.com/douban/charts/tree/master/charts/dify)
- [Helm Chart de @BorisPolonsky](https://github.com/BorisPolonsky/dify-helm)
- [Arquivo YAML de @Winson-030](https://github.com/Winson-030/dify-kubernetes)
#### Usando o Terraform para Implantação
Implante o Dify na Plataforma Cloud com um único clique usando [terraform](https://www.terraform.io/)
##### Azure Global
- [Azure Terraform por @nikawang](https://github.com/nikawang/dify-azure-terraform)
##### Google Cloud
- [Google Cloud Terraform por @sotazum](https://github.com/DeNA/dify-google-cloud-terraform)
Para aqueles que desejam contribuir com código, veja nosso [Guia de Contribuição](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING.md).
Ao mesmo tempo, considere apoiar o Dify compartilhando-o nas redes sociais e em eventos e conferências.
> Estamos buscando contribuidores para ajudar na tradução do Dify para idiomas além de Mandarim e Inglês. Se você tiver interesse em ajudar, consulte o [README i18n](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/web/i18n/README.md) para mais informações e deixe-nos um comentário no canal `global-users` em nosso [Servidor da Comunidade no Discord](https://discord.gg/8Tpq4AcN9c).
* [Discussões no GitHub](https://github.com/langgenius/dify/discussions). Melhor para: compartilhar feedback e fazer perguntas.
* [Problemas no GitHub](https://github.com/langgenius/dify/issues). Melhor para: relatar bugs encontrados no Dify.AI e propor novos recursos. Veja nosso [Guia de Contribuição](https://github.com/langgenius/dify/blob/main/CONTRIBUTING.md).
* [Discord](https://discord.gg/FngNHpbcY7). Melhor para: compartilhar suas aplicações e interagir com a comunidade.
* [X(Twitter)](https://twitter.com/dify_ai). Melhor para: compartilhar suas aplicações e interagir com a comunidade.
## Histórico de estrelas
[](https://star-history.com/#langgenius/dify&Date)
## Divulgação de segurança
Para proteger sua privacidade, evite postar problemas de segurança no GitHub. Em vez disso, envie suas perguntas para security@dify.ai e forneceremos uma resposta mais detalhada.
