BorisPolonsky/dify-helm

dify‑helm – Dify LLM 驱动聊天机器人专用 Helm 图表

是什么 – 一个开箱即用的 Helm 图表，可在 Kubernetes 集群上部署开源的 Dify 应用程序（用于构建 LLM 聊天机器人的 Web UI + API）。该图表拉取官方 Dify Docker 镜像，通过反向代理将它们连接在一起，并可选择性地连接外部数据库、缓存、向量存储和对象存储。

为何重要 – 在生产环境中运行 LLM 支持的服务通常需要大量配置：多个微服务、安全的代码执行沙箱、后台工作进程和持久化存储。dify‑helm 将所有这些内容打包为一个 Helm 发布版本，让您仅需几条命令即可快速启动一个功能完整的聊天机器人平台。

快速入门（TL;DR）

helm repo add dify https://borispolonsky.github.io/dify-helm
helm repo update
helm install my-dify dify/dify   # 添加自己的 values.yaml 进行自定义

要求 Kubernetes ≥ 1.23 和 Helm ≥ 3.12。

核心架构（如 README 所示）

Ingress / 负载均衡器 – 可选的外部入口点。
nginx 代理 – 将 HTTP 流量路由到相应的内部服务。
API 服务（端口 5001） – langgenius/dify-api – 用于工作流编排的 REST + Socket.IO。
Web UI（端口 3000） – langgenius/dify-web – 浏览器端聊天界面。
Worker 与 Beat Pod – 用于后台任务和周期性任务的 Celery 工作进程。
沙箱 Pod – dify-sandbox（代码执行）和 dify-agent‑local‑sandbox（代理端 shell 命令），通过 SSRF 保护的 Squid 代理进行隔离。
插件守护进程 – 运行用户提供的插件。
代理后端 – 协调 LLM 驱动的代理。
数据层 – PostgreSQL/MySQL、Redis（缓存与 Celery 代理）、可选的向量数据库（Weaviate、Qdrant、Milvus、PGVector 等）。
存储层 – 支持本地 PVC 或任何主流云对象存储（S3、Azure Blob、GCS、阿里云 OSS、腾讯 COS、华为 OBS、火山引擎 TOS）。

可配置项

领域	可设置内容
Ingress	启用/禁用 Ingress 资源，选择主机名，TLS 设置
服务类型	nginx 代理的 `ClusterIP`、`LoadBalancer` 或 `NodePort`
外部依赖	指向现有 PostgreSQL/MySQL、Redis、向量数据库或对象存储端点，而非部署内置版本
资源限制	每个 Pod 的 CPU/内存请求与限制
持久化	PostgreSQL、Redis 和文件存储的 PVC 大小
功能开关	启用/禁用沙箱、代理栈或插件守护进程

所有这些选项均在图表自身的 README.md 中有详细文档说明（可通过仓库链接访问）。

使用场景

自托管 LLM 聊天机器人 – 为内部团队或客户部署私有的 Dify 实例。
生产级 AI 服务 – 利用 Kubernetes 的扩展性、滚动更新和可观测性功能。
向量存储实验 – 无需更改应用代码即可在 Weaviate、Qdrant、Milvus 等之间切换。
安全代码执行 – 使用沙箱和 SSRF 代理安全地运行用户提供的 Python/JS 片段。

限制 / 注意事项

该图表仅打包部署，您仍需通过 Dify 配置提供自己的 LLM 模型端点（如 OpenAI、Azure OpenAI 或自托管模型）。
某些可选组件（如外部向量数据库）需要手动配置网络或凭据。
README 中未包含健康检查或监控指南；如需，您需自行添加 Prometheus/Alertmanager。

贡献者

仓库显示由 contrib.rocks 生成的贡献者徽章，表明社区参与。

总结 – dify‑helm 是一个真正的、面向生产环境的 Helm 图表，将 Dify LLM 聊天机器人平台的所有组件打包在一起，使熟悉 Helm 的任何人能够轻松在 Kubernetes 上部署。