BorisPolonsky/dify-helm

解决的问题

本项目提供一个 Helm 图表，可简化在 Kubernetes 集群上部署 Dify（基于 LLM 的聊天机器人应用）的过程。它处理了在大规模运行平台时所需的多个后端服务、数据库和代理的复杂编排。

工作原理

使用 Helm 自动化部署由多个关键组件组成的全面网络架构：

• 核心服务：部署 API 服务器、Web UI 前端、后台工作进程（Celery）和周期性任务调度器（Beat）。
• 执行环境：设置用于代码执行的安全沙箱和用于代理 shell 执行的本地沙箱。
• 代理与插件基础设施：编排代理后端以进行运行编排，并管理插件守护进程以执行插件。
• 流量管理：使用 Nginx 代理在 Web 前端、API 端点和插件服务之间路由流量。
• 数据层：与多种数据库（PostgreSQL、MySQL）、缓存（Redis）以及向量数据库（如 Weaviate、Qdrant、Milvus 或 PGVector）集成。
• 存储：支持本地 PVC 或外部对象存储，如 AWS S3、Azure Blob 和 Google Cloud Storage。

适用人群

希望在 Kubernetes 上部署和管理 Dify 以确保高可用性和可扩展性的 DevOps 工程师和平台团队。

主要亮点

• 全面的编排：管理包括 API、Web、Worker 和沙箱组件在内的整个 Dify 堆栈。
• 灵活的数据存储：支持广泛的外部数据库、向量数据库和对象存储提供商。
• 企业级网络：包含 SSRF 安全代理和 Nginx 反向代理，实现安全且可外部访问的流量路由。
• 原生 Kubernetes：专为 Kubernetes 1.23+ 和 Helm 3.12+ 构建。