很多情况下,我们需要升级 Dify 版本以获得新的功能和性能的提升,同时还能确保系统的安全性、稳定性和兼容性,从而更好地满足用户的需求。
那问题来了,怎么升级 Dify 版本呢?
接下来,我们以 Docker 方式安装 Dify 的升级为例,给大家演示一下升级的流程和注意事项,当然源码安装的升级方式也是类似的,升级思路都相同的,只是具体的操作可能略有不同。
1. 升级前准备工作
数据备份:进入原安装包 docker 目录,备份“volumes”文件夹,此文件夹包含了 Dify 数据库数据:
备份配置文件(.env 和 docker-compose.yml):
cp .env .env.bak && cp docker-compose.yml docker-compose.yml.bak
停止服务
docker-compose down
2. 执行升级
以下是基于 Docker 安装的 Dify 版本升级步骤:
下载最新版本代码(如从 GitHub)并解压。
替换旧版文件:将原来的数据“volumes”文件夹和配置文件 .env 复制到新安装包中。复制过程中出现有些文件不能访问,选择“跳过”就行。
重启服务:
进入Docker目录:cd dify/docker
启动安装:docker-compose up -d
执行结果如下就说明升级已经成功了:

3. 升级后验证
检查容器状态:
docker-compose ps
查看日志:
docker-compose logs -f
访问 Web 界面确认版本号及功能正常。
特殊说明
以上内容来自我的《大模型应用开发》 课程,这门课程为视频+图文版,深入浅出学习了大模型应用开发的各种技术,例如系统学习了 LangChain4j、Spring AI、Dify、Agent 等技术,其中包含:MCP、Function Call、RAG(简单、原生、高级应用)、向量数据库(Milvus、RedisStack)、Prompt工程、多模态、向量数据库、嵌入模型、N种主流LLM对接、3种DeepSeek对接、同时调用多种大模型、连续对话保存到数据库、上万种 MCP 通用服务对接、大模型直接操作数据库等,还有很多 AI 案例,如:数据库 AI 助手、快递 AI 助手等都是手把手带你实现。手把手教你快速、系统掌握大模型应用开发的核心技术。
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