Dify 常见问题

六、常见问题

1. Dify 免费吗？开源版可以免费自托管，但它采用的不是标准 MIT 许可，而是带附加条件的开源许可（对多租户对外分发、去除标识等有约束，具体条款以仓库中的 LICENSE 为准）；云服务版按套餐计费。无论哪种方式，模型调用费用始终由使用者与模型服务方结算，与 Dify 无关。
2. 可以完全离线部署吗？平台本身可以离线运行，镜像与数据都在自己机器上；但模型要单独解决：可以接本地推理服务（如 Ollama、vLLM 等自建端点）实现全链路内网，也可以接外部 API。具体支持哪些供应商，以官方文档的模型供应商列表为准。
3. 支持哪些模型？覆盖主流商业与开源模型供应商，也提供兼容通用接口协议的接入方式，列表持续更新，以官方文档为准。选型时优先考虑中文能力、上下文长度与单价，而不是参数规模。
4. 知识库支持哪些文件格式？常见文档格式基本都支持；扫描件等图片型文档依赖解析与识别能力，效果受原件清晰度影响，以官方文档为准。解析失败时，先用文档提取器节点单独验证解析结果，再排查分段与索引配置。
5. 生产环境能撑多少并发？没有通用数字。实际吞吐取决于部署规格、模型供应商配额、工作流复杂度与检索开销。建议按自己的真实流量做压测，并在网关层做限流与排队，一切以实测结果为准，不要采信任何「单机支持多少 QPS」的说法。
6. 升级会不会丢数据？按官方说明升级不会丢，但前提是升级前备份数据库与数据卷，并逐版本升级。跨大版本升级风险更高，务必先在测试环境演练一遍，确认迁移日志干净再动生产。
7. 数据存在哪里，会不会被上传？自托管部署时，文档、向量、日志都保存在你自己的数据库与数据卷里。但模型调用的内容会按你配置的模型供应商发往其服务端，是否留存、是否用于训练由该供应商的条款决定。涉密场景应选择明确不用于训练的服务条款，或直接用本地模型。
8. 相比直接用代码框架，是否不够灵活？标准场景（RAG、对话、批量抽取）用平台更快，而且自带运营后台；遇到非标准流程，可以用代码节点、自建工具、HTTP 节点补齐，极端定制再回到代码框架。两者可以共存：平台负责编排与运营，代码侧只做它不擅长的部分。
9. 界面上的名词和本文不一致怎么办？Dify 迭代较快，节点名称、菜单路径与默认值都可能随版本调整。本文的命令与接口路径以官方文档和实际部署环境为准，动手前请对照当前版本的官方文档确认一次，以官方文档为准。