Dify如何支持断网环境下的基础功能？-开发者社区

Dify如何支持断网环境下的基础功能？

在金融、军工、医疗等对数据安全极度敏感的行业中，系统的运行往往被严格限制在封闭内网中——无外网访问、无云服务调用、甚至物理隔离。这种环境下，传统的AI应用开发模式几乎寸步难行：依赖OpenAI或Anthropic API的推理服务瞬间失效，模型无法下载，依赖包拉不下来，连最基本的“Hello World”式测试都难以完成。

但与此同时，这些行业恰恰又是最需要智能化升级的领域：装备维修手册的快速检索、病历文本的自动摘要、合规文档的智能比对……需求真实而迫切。于是问题来了：我们能否在一个完全断网的环境中，依然高效地构建和运行生产级AI应用？

答案是肯定的。Dify 作为一款开源的 LLM 应用开发平台，通过一系列关键技术设计，实现了从部署到开发再到运行的全流程离线支持。它不仅能在没有一根网线的情况下启动，还能支撑复杂的 RAG 流程、Agent 编排和可视化应用构建。

镜像化部署：让整个系统“自带干粮”

要实现真正的离线运行，第一步就是解决部署问题。传统源码部署方式在断网环境下几乎不可行——pip install卡死、npm install报错、各种依赖版本冲突接踵而至。而 Dify 的解决方案很直接：把所有东西打包成镜像，提前运进去。

这正是 Dify 镜像的核心价值。它不是一个简单的容器封装，而是将前端界面、后端服务、数据库、向量库乃至本地模型运行时全部整合为一个可移植的整体。你可以把它理解为一个“AI开发操作系统”，开箱即用，无需外部补给。

这套系统基于 Docker + Compose（或 Kubernetes）构建，采用微服务架构，各组件职责分明：

dify-web提供图形化界面；
dify-api处理核心逻辑，比如提示词解析、Agent 调度；
PostgreSQL存储应用配置、用户权限、知识库元数据；
Chroma或Weaviate支持向量检索，RAG 功能的基础；
可选集成vLLM、Ollama等本地模型服务，实现私有化推理。

更重要的是，这个镜像具备极强的自包含性。Python 运行时、Node.js 环境、数据库驱动、加密库……所有依赖都被静态打包进去。你不需要担心目标服务器有没有装 Python，也不用纠结 pip 源配得对不对。

实际操作中，运维人员会在联网环境中预先拉取完整镜像集，并导出为 tar 包：

docker save -o dify-images.tar \ difyai/dify-web:latest \ difyai/dify-api:latest \ postgres:13-alpine \ chromadb/chroma:latest

然后通过安全介质导入内网服务器，一键加载并启动：

docker load < dify-images.tar docker-compose -f docker-compose-offline.yml up -d

整个过程无需任何网络请求，真正做到了“断网可用”。

而且这种部署方式带来的好处远不止便捷。由于镜像是版本固定的，你在开发环境调试好的流程，在生产环境不会因为依赖差异突然崩溃。这就是所谓的“在我机器上能跑”问题的终极解法——环境一致性由容器保证，而非人品。

安全性也得到了加强。容器之间通过命名空间隔离，配合 RBAC 权限控制和镜像签名验证，完全可以满足等保2.0的要求。对于国产化硬件平台（如鲲鹏、飞腾），Dify 同样提供 ARM 架构镜像支持，适配主流信创生态。

下面是典型的离线部署配置文件示例：

# docker-compose-offline.yml version: '3.8' services: dify-web: image: difyai/dify-web:latest ports: - "3000:3000" environment: - API_BASE_URL=http://dify-api:5001 networks: - dify-network dify-api: image: difyai/dify-api:latest environment: - DB_HOST=dify-db - VECTOR_STORE=chroma - CHROMA_HOST=chroma-server depends_on: - dify-db - chroma-server networks: - dify-network dify-db: image: postgres:13-alpine environment: - POSTGRES_DB=dify - POSTGRES_USER=dify - POSTGRES_PASSWORD=dify@local volumes: - ./data/postgres:/var/lib/postgresql/data networks: - dify-network chroma-server: image: chromadb/chroma:latest ports: - "8000:8000" networks: - dify-network networks: dify-network: driver: bridge

这份配置的关键在于：所有image字段指向的都是本地已存在的镜像。只要提前导入，就能在无网状态下顺利启动整套系统。其中chroma-server承担向量检索任务，使得 RAG 功能即使在断网时也能正常工作；dify-db持久化存储确保重启不丢数据。

可视化编排：让非程序员也能构建 AI 应用

如果说镜像是“基础设施层”的突破，那么可视化开发平台则是“用户体验层”的革新。

在很多企业里，真正了解业务痛点的人往往不是工程师，而是前线的技术员、医生或法务专员。他们知道该问什么问题，却写不了代码。如果非要让他们用 LangChain 写一堆.py文件来搭建问答系统，效率低不说，还容易出错。

Dify 的做法是：把 AI 应用开发变成“搭积木”。

它的可视化编辑器采用了“节点-连线”模式，类似 Node-RED 或早期 LabVIEW 的思路。每个功能模块被抽象成一个节点——输入、检索、大模型推理、条件判断、函数调用……用户只需拖拽组合，再填几个参数，就能完成复杂流程的设计。

比如你要做一个设备故障排查助手，可以这样搭：

添加一个“用户输入”节点，接收提问；
接一个“知识库检索”节点，连接内部上传的手册 PDF；
再连到“LLM 推理”节点，选择本地部署的 Qwen 模型；
设置提示词模板：“请结合以下内容回答问题：\n{{context}}\n问题：{{query}}”；
最后输出结果。

整个过程不需要写一行代码，全程在浏览器中点选完成。而且每一步都可以实时调试：输入一个问题，立刻看到检索返回了哪几段文本，再看模型是如何生成最终回答的。这种即时反馈极大提升了优化效率。

更关键的是，所有操作都在本地完成。你的提示词不会上传到云端，知识库也不会经过第三方服务器。所有的元数据——包括流程结构、参数设置、版本记录——都保存在 PostgreSQL 中，完全处于你的掌控之下。

底层来看，这个可视化流程其实对应着一段标准 JSON 描述：

{ "nodes": [ { "id": "input_1", "type": "user_input", "title": "用户提问", "variables": ["query"] }, { "id": "retriever_1", "type": "retriever", "title": "知识库检索", "dataset_id": "ds_001", "top_k": 3 }, { "id": "llm_1", "type": "llm", "title": "大模型推理", "model": "qwen-local", "prompt": "请结合以下上下文回答问题：\n{{context}}\n问题：{{query}}" } ], "edges": [ { "source": "input_1", "target": "retriever_1" }, { "source": "input_1", "target": "llm_1" }, { "source": "retriever_1", "target": "llm_1", "sourceHandle": "context" } ] }

这段 JSON 定义了一个典型的 RAG 流程：用户提问同时触发输入和检索，检索结果注入提示词，最终由本地模型生成回答。它可以被版本管理、导出备份、跨环境迁移，就像一份可执行的说明书。

相比传统编码方式，这种低代码平台的优势非常明显：

开发门槛低：不懂 Python 的业务人员也能上手；
迭代速度快：调整提示词几分钟就能生效；
协作更直观：团队成员共享同一个流程图，沟通成本大幅降低；
维护简单：修改历史自动记录，支持回滚对比。

尤其在断网环境下，这种能力尤为珍贵。因为你不能指望每次改个提示词都要找外援、重新打包、走审批流程。而 Dify 让一线人员自己就能持续优化系统，真正做到“自主可控”。

实战场景：军工单位的智能维修系统

让我们看一个真实落地的案例。

某军工单位希望为现场维修人员配备一套智能问答系统，用于快速查询复杂装备的操作规范和故障处理方案。但由于涉密要求，系统必须运行在完全断网的内网环境中，且所有数据不得外泄。

他们选择了 Dify + 本地化模型的组合方案：

环境准备阶段：
在外网环境中拉取 Dify 全套镜像及ChatGLM3-6B模型，使用 Ollama 封装为容器服务，一并导出为离线包，经安全审批后导入内网服务器。
知识入库阶段：
技术人员将上百份 PDF 格式的设备手册上传至 Dify 的数据集模块。系统自动进行文本切片，并调用嵌入模型（embedding model）生成向量索引，存入 Chroma 向量库。全过程在本地完成，无需联网。
应用编排阶段：
使用可视化界面搭建 RAG 流程：用户输入问题 → 检索相关段落 → 注入提示词 → 调用本地 ChatGLM 模型生成回答。过程中不断调试提示词模板，优化回答格式，直至达到满意效果。
服务发布阶段：
将应用发布为 API 接口，集成到内部维修终端软件中；同时也生成 H5 页面，供平板电脑离线查阅。
持续运维阶段：
根据现场反馈，定期补充新的技术文档、调整检索策略、优化模型输出。所有更新均在内网完成，不影响系统稳定性。