昨日凌晨，Dify Release 0.7.0 新版发布。

这是我现在一直在用，且配合Ollama实现前端展示的应用，它提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。

本次更新总结来说，Dify在功能、性能和稳定性方面都有了显著的提升。新功能的引入和模型的增加为用户提供了更多的选择和可能性，工具的拓展使Dify能够更好地满足用户的多样化需求。增强功能的实现提高了用户体验和工作效率，问题的修复使系统更加稳定可靠。新贡献者的加入为项目带来了新的活力和创新思路，有助于推动Dify的不断发展和完善。总的来说，这个版本的更新是Dify发展历程中的一个重要里程碑，将为用户带来更好的使用体验和更多的价值。

前期安装教程：

Ubuntu + Ollama + Dify 0.6.16 实现本地大模型及图形化界面绝配。

新功能方面：

• 对话变量与变量赋值器：引入了对话变量（Conversation Variable）和变量赋值器（Variable Assigner Node）。通过开发人员努力，这一功能得以实现。对话变量有助于增强LLM的记忆能力，使对话更加连贯和智能。变量赋值器则可以对这些变量进行赋值和操作，进一步丰富了对话的逻辑和灵活性。

模型支持方面：

• GPT - 4o - 2024 - 08 - 06模型：为用户提供了更强大的语言处理能力和更广泛的应用场景。
• GLM - 4 - Long模型：可在某些特定任务或领域中表现出优异的性能。
• Zhipu Embedding - 3模型：有助于提升文本嵌入和相关任务的处理能力。
• Wenxin Yi - 34b - Chat模型：为用户提供了更多的聊天模型选择。
• HuggingFace TEI Text Embedding和Rerank模型：增强了文本嵌入和重排序的功能。
• Siliconflow LLM和Text Embedding模型：丰富了模型的多样性。
• 360 - Zhinao Provider：可为用户提供了与360 - Zhinao相关的服务或功能。

工具方面：

• D - ID工具：具体功能和应用场景可与身份识别相关操作有关。
• GitLab工具：方便用户与GitLab进行集成和交互。

增强功能方面：

• Elasticsearch矢量数据库支持：提升了数据的存储、检索和分析能力，特别是对于矢量数据的处理。
• 支持ECharts绘图输出：使数据能够以更直观、美观的方式进行展示，增强了数据可视化的效果。
• 工作流交互改进：包括工作流日志支持按运行ID过滤、工作流搜索优化等，提高了工作流的管理和监控效率。
• 其他增强：如对DOCX文档中超链接的解析支持、为其他矢量数据库添加向量字段、对诗歌请求设置超时、更新数据集嵌入模型、为JSON处理工具添加解码选项、支持导出DSL文件中的非英文字符、支持NEXT_TELEMETRY_DISABLED等。

问题修复方面：

• 修复了代码工具在对象中存在空属性时失败的问题。
• 解决了代码块缺失检查的问题。
• 修复了.docx文件中处理表格内图像和跨列表格的问题。
• 修复了代理应用生成提示的问题。
• 修复了重排序模式为空的问题。
• 修复了列表的问题。
• 修复了jina - reranker - v2模型中上下文大小不正确的问题。
• 修复了wenxin llm中的错别字问题。
• 解决了输出数据在工作流工具的json属性中提供的问题。
• 修复了文档中错别字的问题。
• 修复了tooltip - plus组件中禁用支持的问题。
• 修复了代码中未使用的导入和变量的问题。
• 修复了hunyuan assistant_prompt_message的pydantic错误。
• 修复了企业查询链接指向chatflow的问题。
• 修复了工作流中工具参数保持None值的问题。
• 修复了工作流删除节点快捷方式的问题。
• 修复了工作流注释回复为空的问题。
• 修复了聊天页面显示分配为只读属性的问题。
• 修复了账户删除功能和确认问题。
• 修复了工作流日志运行时错误的问题。
• 修复了Wrong cutoff length导致openai兼容嵌入模型输入为空的问题。
• 修复了Workflow "start"粘贴URL不支持s3预签名URL的问题。
• 修复了在NAT网络下app_base_url中端口号不正确的问题。
• 修复了日语翻译的问题。
• 修复了显示notion文档标题不正确的问题。
• 修复了“Message Not Exists.”错误消息应改为“Suggested Questions Is Disabled.”的问题。
• 修复了SQL解析器在MyScale vdb中的错误。

升级指南

Docker compose组合部署

1.备份自定义的docker-compose YAML文件（可选）

cd docker
cp docker-compose.yaml docker-compose.yaml.$(date +%s).bak

2.从主分支获取最新代码

git checkout main
git pull origin main

3.停止服务，命令，请在docker目录下执行

docker compose down

4.备份数据

tar -cvf volumes-$(date +%s).tgz volumes

5.Upgrade services 升级服务

docker compose up -d

源代码部署

1.停止API服务器、Worker和Web前端服务器。

2.从主分支获取最新代码：

git checkout main
git pull origin main

3.更新Python依赖项：

cd api
poetry install

4.然后，让我们运行迁移脚本：

poetry shell
flask db upgrade

5.最后，再次运行API服务器、Worker和Web前端服务器。

最后，感谢所有的贡献者们！