探索Dify：开启大语言模型应用开发新时代

摘要：在AI技术迅速发展的背景下，Dify作为一款开源的大语言模型应用开发平台，为开发者提供了便捷高效的解决方案。Dify支持多种主流大语言模型，如GPT、Mistral、Llama3等，并通过低代码/无代码开发方式，降低了开发门槛。其核心特性包括多模型支持、丰富的功能组件和灵活的应用编排，适用于智能客服、内容生成、数据分析等多个应用场景。Dify通过可视化的界面和强大的RAG引擎，帮助开发者快速构建和优化AI应用，显著提高了开发效率和应用质量。与同类产品相比，Dify在API优先、灵活应用编排和插件生态方面具有显著优势，适合不同技术背景的开发者使用。未来，Dify有望在AI应用开发领域发挥更大的作用，推动AI技术的普及和创新。

一、引言

在当今科技飞速发展的时代，AI 技术的迅猛发展令人瞩目。从最初简单的图像识别，到如今复杂的自然语言处理，AI 正以前所未有的速度融入我们的生活和工作。大语言模型作为 AI 领域的重要突破，更是成为了众多开发者关注的焦点。它能够理解和生成自然语言，为智能客服、内容创作、智能问答等应用场景提供了强大的支持。

然而，开发基于大语言模型的应用并非易事。从模型的选择、训练，到应用的部署、优化，每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。这时候，Dify 这一强大的大语言模型应用开发平台应运而生，为开发者们提供了便捷高效的解决方案。它将复杂的技术细节封装起来，让开发者能够专注于业务逻辑的实现，大大降低了开发门槛，提高了开发效率。接下来，就让我们一起深入了解 Dify 的魅力所在吧。官网地址：https://dify.ai/

二、Dify 是什么

Dify 是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，它融合了后端即服务（Backend as a Service）和 LLMOps 的理念，让开发者能够快速搭建生产级的生成式 AI 应用 。其设计旨在打破技术壁垒，让非技术背景的用户也能轻松参与至 AI 应用的构思与数据运营之中。Dify 一词源自 Define + Modify，寓意着定义并且持续改进 AI 应用，强调了其为用户提供的灵活定制和持续优化的能力。

Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，为开发者提供了全面的支持。在模型支持方面，它能与数百种专有 / 开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖了如 GPT、Mistral、Llama3 等热门模型，以及任何与 OpenAI API 兼容的模型，赋予开发者丰富的选择空间，使其可以根据项目需求和预算，挑选最合适的模型，为应用奠定强大的语言处理基础。

在 Prompt 编排上，Dify 提供了直观的 Prompt IDE 界面。开发者通过这个界面，能轻松制作提示、比较不同模型在相同提示下的性能表现，还能为基于聊天的应用程序添加如文本转语音等实用功能。通过简单的操作，就能调整提示词，优化模型的输出效果，无需复杂的编程知识，降低了开发门槛。

Dify 的检索增强生成（RAG）引擎也是一大亮点。它具备广泛的 RAG 功能，从文档摄入到检索的整个流程都处理得非常出色，并且支持直接从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本。企业在构建智能客服、文档问答系统时，可将大量的业务文档、常见问题解答等资料导入 Dify，利用 RAG 引擎，让模型在回答用户问题时，能结合这些文档中的信息，生成更准确、更贴合实际业务的答案，有效减少模型 “幻觉”，提升回答的可靠性 。

基于 LLM 函数调用或 ReAct，Dify 允许用户定义 Agent，并为其添加预构建或自定义工具。目前，Dify 为 AI Agent 提供了 50 多种内置工具，像谷歌搜索、DALL・E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。以电商场景为例，可创建一个 Agent，当用户询问某商品信息时，Agent 能调用谷歌搜索获取商品的最新市场动态，调用 DALL・E 生成商品相关的创意图片，辅助用户更好地了解商品，极大地拓展了模型的应用能力。

Dify 还提供了灵活的流程编排功能。通过可视化的 Dify Orchestration Studio，用户能在画布上自由构建和测试强大的 AI 工作流程，将不同的功能模块、模型、工具等，按照业务逻辑进行组合和配置，实现复杂的业务流程自动化。例如，在内容创作领域，可以编排一个工作流，先由模型生成文章大纲，再调用知识库中的资料进行内容填充，最后进行语法检查和风格优化，一站式完成高质量内容的创作。

三、Dify 的核心特性

（一）多模型支持

Dify 支持多种主流的大语言模型，为开发者提供了丰富的选择。无论是 OpenAI 的 GPT 系列，还是 Anthropic 的 Claude 系列，亦或是 Llama、Mistral 等开源模型 ，Dify 都能无缝集成。这意味着开发者可以根据项目的具体需求和预算，灵活选择最合适的模型。在对文本生成质量要求极高的创意写作项目中，开发者可以选择 GPT-4，利用其强大的语言生成能力，创作出富有灵感和深度的内容；而在对成本较为敏感，且对模型性能要求不是特别苛刻的一般性文本处理任务中，像 Llama 这样的开源模型则是性价比极高的选择，既能满足基本需求，又能有效控制成本。这种多模型支持的特性，让开发者摆脱了对单一模型的依赖，能够充分发挥不同模型的优势，为用户提供更加优质、个性化的 AI 应用服务。

（二）低代码 / 无代码开发

Dify 提供了直观的可视化界面，通过拖拽和配置的方式，即可快速搭建 AI 应用，无需编写大量代码 。这一特性极大地降低了 AI 应用开发的门槛，使得没有深厚编程背景的非技术人员也能参与到 AI 应用的开发中来。比如，市场营销人员想要创建一个智能客服机器人，用于解答客户关于产品的常见问题。在 Dify 平台上，他们只需通过简单的拖拽操作，将 “问题识别”“知识库检索”“答案生成” 等功能模块进行组合，并配置相应的参数，如选择合适的知识库、设置答案生成的模板等，就能轻松构建出一个功能完备的智能客服系统，而无需掌握复杂的编程知识。这不仅提高了开发效率，还能让更多的人参与到 AI 创新中来，推动 AI 技术在各个领域的广泛应用。

（三）丰富的功能组件

Dify 内置了一系列丰富的功能组件，涵盖了 AI 应用开发的各个环节。AI 工作流组件允许开发者将复杂的任务分解为多个简单的步骤，并通过可视化的方式进行编排，实现复杂业务逻辑的自动化。在一个智能办公场景中，开发者可以通过 AI 工作流组件，创建一个从文件处理到数据分析，再到报告生成的完整工作流程。当收到一份销售数据文件时，系统自动进行数据提取和清洗，然后运用数据分析模型进行深入分析，最后根据预设的报告模板生成详细的销售报告，大大提高了办公效率。

RAG 管道组件则专注于检索增强生成，它能够从大量的文档中快速检索相关信息，并将其融入到模型的生成过程中，有效提升模型回答的准确性和可靠性。在企业知识管理系统中，员工提出问题时，RAG 管道组件会从企业的知识库中检索相关的文档和资料，为模型提供准确的上下文信息，使模型能够给出更加专业、贴合企业实际情况的答案。

Agent 组件赋予了 AI 应用更强大的智能交互能力，它能够理解复杂的指令，通过调用各种工具和 API，完成一系列复杂的任务。比如在一个智能旅行规划场景中，用户提出 “规划一次去云南的 7 天旅行，预算 1 万元，包含景点、美食和住宿推荐” 的需求，Agent 组件可以调用地图 API 获取云南的热门景点信息，调用美食推荐平台获取当地特色美食，调用酒店预订平台查询符合预算的住宿，并将这些信息整合起来，为用户生成一份详细的旅行规划。

模型管理组件则方便开发者对各种模型进行统一管理和配置，包括模型的接入、参数调整、版本管理等。开发者可以在一个界面中轻松管理多个模型，根据不同的业务场景和需求，灵活切换和配置模型，提高模型的使用效率和管理便利性。

（四）灵活的应用编排

Dify 允许开发者将不同的模型、工具和数据源进行自由组合，通过可视化的 Dify Orchestration Studio，在画布上轻松构建和测试强大的 AI 工作流程 。这使得开发者能够根据具体的业务需求，实现复杂的应用逻辑开发。在一个电商智能推荐系统中，开发者可以将用户行为数据作为数据源，结合数据分析工具进行用户偏好分析，然后根据分析结果选择合适的推荐模型，如协同过滤算法或深度学习模型，为用户推荐个性化的商品。同时，还可以调用图片生成工具，为推荐的商品生成吸引人的展示图片，提升用户的购物体验。这种灵活的应用编排能力，让开发者能够充分发挥自己的创意和想象力，构建出功能强大、个性化的 AI 应用，满足不同用户和业务场景的多样化需求。

四、Dify 的应用场景

（一）智能客服系统

在电商行业，智能客服的作用愈发关键。以某大型电商平台为例，借助 Dify 开发智能客服系统，首先需收集整理大量的商品信息、常见问题及解答，将这些数据录入 Dify 的知识库中 。接着，通过 Dify 的可视化界面，设置问题识别规则，让系统能够准确理解用户问题的意图。当用户询问 “某款手机的电池容量是多少” 时，系统能迅速识别出这是关于商品参数的问题，然后从知识库中检索相关信息，并利用 Dify 集成的大语言模型生成准确、清晰的回答，如 “这款手机配备了 5000mAh 的大容量电池，能够满足您一整天的正常使用需求”。

在实际应用中，该电商平台的智能客服系统成功处理了大量的日常咨询，有效减轻了人工客服的工作压力，客服响应时间从原来的平均 5 分钟缩短至 1 分钟以内，客户满意度也从 70% 提升到了 85%，显著提高了客服效率和质量，为企业节省了大量的人力成本，同时提升了用户购物体验。

（二）内容生成与创作

在新媒体领域，内容创作的效率和质量至关重要。许多自媒体创作者利用 Dify 生成各类文本内容。当创作者需要撰写一篇关于科技产品评测的文章时，只需在 Dify 中输入产品名称、主要特点以及创作要求，如文章风格、字数限制等信息。Dify 会根据这些输入，结合其强大的语言生成能力和丰富的知识库，快速生成文章初稿 。创作者可以在此基础上进行修改和完善，大大节省了创作时间。原来需要花费数小时构思和撰写的文章，现在借助 Dify，仅需几十分钟就能完成初稿，创作效率大幅提高。而且，由于 Dify 生成的内容逻辑清晰、语言流畅，还能为创作者提供新的思路和观点，使得最终生成的文章质量也得到了显著提升。

（三）数据分析与自动化

在金融领域，数据分析对于企业的决策至关重要。某银行利用 Dify 进行数据分析与自动化处理。当银行需要对客户的信用风险进行评估时，首先将客户的各类数据，如收入情况、还款记录、消费行为等导入 Dify 。Dify 能够理解这些复杂的数据，并运用内置的数据分析工具和算法，对数据进行深入分析。它可以快速生成可视化报告，直观地展示客户信用风险的分布情况、主要影响因素等信息。同时，Dify 还能自动化一些业务流程，如根据分析结果自动对客户进行信用评级分类，将高风险客户标记出来，以便银行工作人员进行重点关注和处理。通过使用 Dify，银行的数据分析效率提高了数倍，决策的准确性和及时性也得到了显著提升，有效降低了信用风险，提高了业务运营效率。

（四）个性化推荐与营销

在互联网内容平台，个性化推荐是提升用户粘性和活跃度的关键手段。以某视频平台为例，它通过收集用户的观看历史、点赞、评论等行为数据，构建详细的用户画像 。然后，结合 Dify 的强大语言处理能力和推荐算法，根据用户画像生成个性化的视频推荐内容。当一位用户经常观看科幻类视频时，Dify 会分析其兴趣偏好，从海量的视频库中筛选出相关的科幻新片、经典科幻剧集等推荐给用户。同时，在进行营销活动时，Dify 可以根据不同用户群体的特点，生成针对性的营销文案和推广策略，实现精准推送。通过这种方式，该视频平台的用户观看时长平均增加了 30%，用户留存率提高了 20%，大大提升了营销效果，增强了平台的竞争力。

五、Dify 与同类产品对比

（一）功能对比

在大语言模型应用开发平台领域，除了 Dify，还有 Coze、FastGPT、MaxKB 等同类产品，它们各自具有独特的特点和优势，在不同的维度上满足着用户多样化的需求 。下面我们将从多个维度对 Dify 与这些同类产品进行详细对比。

从定位上看，Dify 是一款开源的 LLM 应用开发平台，强调以自然语言交互的方式定义和编排 LLM 应用，致力于为开发者提供灵活、高效的开发环境，使其能够快速搭建生产级的生成式 AI 应用 。Coze 则是字节跳动推出的新一代 AI Bot 开发平台，主打无需编码即可快速创建各种类型的 AI 机器人，更侧重于满足非技术用户对于快速搭建 AI 应用的需求，帮助他们轻松实现创意想法。FastGPT 是一款基于 LLM 的知识库问答系统，专注于构建智能问答机器人，其核心目标是提高问答系统的准确性和效率，为企业和用户提供精准的知识检索和回答服务。MaxKB 是一款基于大模型的开源知识库问答系统，目标是提升企业的知识管理和服务水平，通过强大的知识库管理和智能问答功能，帮助企业更好地组织和利用内部知识资源。

在操作方式上，Dify 采用自然语言交互定义和 API 优先的方式，开发者可以通过自然语言描述自己的需求，结合 API 进行深度定制和集成，具有较高的灵活性，但对于非技术人员来说，可能需要一定的学习成本 。Coze 提供了高度可视化的界面，用户通过简单的拖拽和配置操作，就能轻松完成机器人的搭建，操作简单直观，非常适合没有编程基础的普通用户快速上手。FastGPT 的操作界面简单易用，用户可以快速搭建知识库并进行问答，即使是初次接触的用户也能迅速熟悉并使用其基本功能，专注于知识库问答功能的快速实现。MaxKB 同样采用 Web 界面进行操作，提供了相对简洁明了的交互方式，方便用户进行知识库的构建和管理，以及智能问答的配置和使用。

在知识库管理方面，Coze 的知识库管理功能强大，支持多种数据源接入，包括上传文档、网页抓取等，还能与工作流进行集成，为 AI 机器人提供丰富的知识来源，满足不同场景下的知识需求 。Dify 的知识库管理功能相对基础，主要服务于 Prompt 增强，通过优化提示词，利用知识库中的信息来提升模型的回答质量和相关性。FastGPT 在知识库管理上表现出色，支持多种文档格式上传，并能自动进行切分和向量化处理，方便知识的导入和管理，大大提高了知识库的构建效率和使用效果。MaxKB 同样支持多种格式的文档上传，还能进行在线文档爬取、文本自动拆分和向量化，具备灵活且强大的知识库构建能力，满足企业多样化的知识管理需求。

从应用编排能力来看，Coze 拥有强大的可视化工作流，用户可以通过直观的可视化界面，自由设计复杂逻辑的自定义工作流，以满足不同的应用场景，无论是简单的任务流程还是复杂的业务逻辑，都能轻松应对 。Dify 支持灵活的 Prompt 和工具编排，能够将不同的 LLM 模型、工具和数据源组合成复杂的应用流程，开发者可以根据具体需求，自由定制和优化应用的工作流程，实现高度个性化的应用开发。FastGPT 的工作流引擎相对简单，主要围绕知识库问答展开，更侧重于快速搭建和实现基本的问答功能，在应用编排的灵活性和复杂性上相对较弱。MaxKB 具备强大的工作流和 MCP 工具调用能力，能够编排 AI 工作流程，满足复杂业务场景下的需求，通过灵活的工作流设计和工具调用，为企业提供高效的智能问答解决方案。

在模型支持方面，Dify 兼容多种主流的 LLM 模型，涵盖了 GPT、Mistral、Llama3 等，以及任何与 OpenAI API 兼容的模型，为开发者提供了丰富的模型选择，使其可以根据项目需求和预算，灵活挑选最合适的模型 。Coze 对模型的支持也较为广泛，能够满足不同用户对于模型能力和应用场景的需求，无论是基础的语言处理任务还是复杂的多模态应用，都能找到合适的模型支持。FastGPT 可以对接不同的 LLM 模型，在模型选择上具有一定的灵活性，用户可以根据自己的需求选择合适的模型来搭建知识库问答系统，以实现更好的问答效果。MaxKB 支持对接多种国内外主流 LLM 模型，无论是开源模型还是商用模型，都能很好地兼容，为企业提供了丰富的模型资源，满足企业在不同业务场景下对模型的需求。

在生态系统方面，Coze 内置了多种功能组件，如知识库、工作流、多模态能力等，还拥有可扩展的插件生态，方便用户快速集成各种能力，丰富了 AI 机器人的功能和应用场景 。Dify 拥有不断增长的插件生态系统，开发者可以通过安装和使用各种插件，扩展平台的功能，满足不同的业务需求，同时也鼓励开发者贡献自己的插件，进一步丰富生态系统。FastGPT 的生态系统相对较小，但也在不断发展中，随着平台的发展和用户的增加，其生态系统有望不断完善和丰富，为用户提供更多的功能和服务。MaxKB 的生态系统同样处于发展阶段，通过不断拓展与其他系统和工具的集成，以及吸引更多开发者参与，其生态系统正在逐渐壮大，为用户提供更多的应用可能性。

综合来看，Dify 在 API 优先、灵活应用编排、多模型支持和插件生态方面具有显著优势，非常适合有一定技术基础，追求灵活定制和高效开发的开发者；Coze 则以其易用性和强大的可视化工作流，成为非技术用户快速搭建 AI 机器人并部署到多平台的首选；FastGPT 凭借高效的知识库管理和准确的问答能力，在专注于构建知识库问答系统的场景中表现出色；MaxKB 则凭借开源免费、企业级功能和多渠道接入等特点，更适合中小企业进行知识管理和智能客服等应用场景。开发者在选择时，应根据自身的技术能力、业务需求、预算等因素，综合考虑，选择最适合自己的平台 。

（二）代码案例

1. 环境准备

   • 文章提到了安装 Docker 和 Docker Compose 的步骤，其中包含了一些命令行代码。这些命令用于在 Ubuntu 系统上安装 Docker 和 Docker Compose，以便为安装 Dify 做准备。

   • 示例代码

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install docker.io
     sudo systemctl start docker
     sudo systemctl enable docker
     sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
     sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

   • 解析：这些命令用于更新系统包列表、安装 Docker，以及下载和配置 Docker Compose，从而为运行容器化应用（如 Dify）提供支持。

2. 安装 Dify

   • 文章中提供了通过 Git 克隆 Dify 仓库并使用 Docker Compose 启动服务的代码。

   • 示例代码

     git clone https://github.com/langgenius/dify.git
     cd dify
     cp .env.example .env
     docker-compose up -d

   • 解析：这些命令用于从 GitHub 克隆 Dify 项目仓库，进入项目目录，复制环境配置文件，并使用 Docker Compose 启动 Dify 服务。

3. 创建应用

   • 虽然文章没有提供具体的代码示例，但它描述了通过 Dify 的用户界面创建应用的过程，包括基于模板、空白应用和 DSL 文件创建应用的方式。

六、使用 Dify 搭建应用的实战步骤

（一）环境准备

在安装 Dify 之前，需要确保系统满足以下要求：

• 操作系统：推荐使用 Linux 或 macOS 系统，Windows 系统也可以通过 WSL（Windows Subsystem for Linux）进行安装。不同操作系统在软件安装和环境配置上可能存在一些差异，但都能顺利完成 Dify 的部署。Linux 系统以其开源、稳定和高效的特性，在开发领域广泛应用；macOS 系统基于 Unix，拥有良好的开发环境和用户体验。

• Docker：需要安装 Docker 和 Docker Compose。Docker 是一种容器化平台，它可以将应用及其依赖项打包成一个独立的容器，实现环境的隔离和快速部署。Docker Compose 则是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具，通过一个 YAML 文件，就能轻松配置和管理多个相关的 Docker 容器。

• Python：版本需为 3.8 或更高。Python 作为一种高级编程语言，具有简洁、易读、功能强大等特点，被广泛应用于数据科学、人工智能、Web 开发等领域。Dify 的部分功能依赖于 Python 环境，确保 Python 版本符合要求，才能保证 Dify 的正常运行。

如果还没有安装 Docker 和 Docker Compose，可以参考以下步骤：

• 在 Ubuntu 上安装 Docker：

sudo apt-get update

sudo apt-get install docker.io

sudo systemctl start docker

sudo systemctl enable docker

• 安装 Docker Compose：

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

（二）安装 Dify

1. 克隆 Dify 仓库，然后进入到/dify/docker/目录下面：

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

cd dify

cd docker

2.配置环境变量：在 /dify/docker/ 目录下创建一个.env 文件，并配置必要的环境变量。可以参考.env.example 文件进行配置。

cp .env.example .env

然后使用文本编辑器打开.env 文件，设置数据库、API 密钥等配置。例如，如果使用 OpenAI 的模型，需要设置 OPENAI_API_KEY。这些配置信息对于 Dify 的正常运行至关重要，数据库配置决定了数据的存储和管理方式，API 密钥则用于验证和授权对外部服务的访问。

3. 启动 Dify：使用 Docker Compose 启动 Dify，执行以下命令：

docker-compose up -d

该命令会在后台启动 Dify 的所有服务，包括前端、后端和数据库。启动过程中，Docker 会自动下载所需的镜像，并根据配置文件启动相应的容器。如下图所示，443端口冲突了，要先去修改后再继续执行 docker-compose up -d

修改端口冲突方法（要么改这里的443端口为其他端口，要么改服务器上另外应用端口）：

修改继续执行：docker-compose up -d

等待一段时间后，当看到所有服务都成功启动，就表示 Dify 安装完成。此时，Dify 的前端可以通过http://localhost:3000访问，后端可以通过http://localhost:5000访问。在浏览器中输入这些地址，就能进入 Dify 的操作界面，开始创建和管理 AI 应用。

（三）创建应用

Dify 提供了丰富的应用类型，满足不同的业务需求。在 Dify 平台创建应用的流程如下：

1. 选择创建方式：

• 基于应用模板创建：这是新手推荐的方式。Dify 团队的提示词工程师创建了多场景、高质量的应用模板，涵盖了智能客服、内容创作、数据分析等多个领域。用户只需在模板列表中选择感兴趣的模板，点击 “使用该模板” 按钮，然后选择应用图标，填写应用名称和描述，即可将模板添加至工作区。以创建智能客服应用为例，选择相应模板后，系统会自动配置好基本的对话流程和提示词，用户只需根据实际业务需求进行微调，就能快速搭建一个可用的智能客服系统。
• 创建空白应用：当用户对 Dify 的使用比较熟悉，想要完全自定义应用时，可以选择创建空白应用。点击 “创建空白应用” 按钮后，会跳转到创建页面，用户可以选择应用类型，填写应用名称和头像，然后开始设计自己的应用。Dify 提供了聊天助手、文本生成、Agent、工作流程等多种应用类型，每种类型都有其独特的功能和适用场景。
• 通过 DSL 文件创建应用：Dify DSL 是由 Dify.AI 所定义的 AI 应用工程文件标准，文件格式为 YML。该标准涵盖应用在 Dify 内的基本描述、模型参数、编排配置等信息。用户可以从社区或其他人处获得应用模版（DSL 文件），然后在工作室选择 “导入 DSL 文件”，将文件上传或输入文件的 URL，即可导入应用。导入时，系统会校对文件版本号，如果版本号差异较大，可能会出现兼容性问题。

2.选择应用类型：

• 聊天助手：通过简单的配置，快速搭建一个基于 LLM 的对话机器人，适用于客户服务、在线教育等领域。用户可以在提示词中插入自定义变量，如 {{input}}，提示词中的变量值会替换成用户填写的值。还可以添加对话开场白，如 “你好，{{name}}。我是你的客服，很高兴为你服务！”，增强与用户的交互体验。
• 文本生成：构建面向文本生成类任务的助手，例如撰写故事、文本分类、翻译等。在创建文本生成应用时，用户可以设置生成文本的格式、长度、风格等参数，让生成的文本更符合需求。
• Agent：能够分解任务、推理思考、调用工具的对话式智能助手。它不仅可以利用内部知识库，还能调用外部工具，如互联网搜索、科学计算、图像创建等，以更广泛地获取和整合信息，完成复杂任务。比如，在创建一个智能写作辅助 Agent 时，它可以根据用户输入的主题，调用搜索引擎获取相关资料，然后利用这些资料生成文章大纲，并进一步协助用户完成文章的撰写。
• 工作流程：基于流程编排的方式定义更加灵活的 LLM 工作流，适用于自动化任务处理、业务流程优化等场景。用户可以在可视化的画布上，将不同的功能模块、模型、工具等按照业务逻辑进行组合和配置，实现复杂业务流程的自动化。例如，在一个电商订单处理工作流中，可以设置当收到新订单时，自动调用库存查询工具检查库存，然后根据库存情况进行订单分配和发货处理。

（四）配置与调试

1. 配置应用参数：在应用创建完成后，需要对应用进行详细的参数配置。对于聊天助手应用，要设置对话前提示词，这些提示词用于约束 AI 给出专业回复，让回应更精确。可以借助内置提示生成器来编写提示词，在生成器中输入提示指令，如 “你是一个专业的客服，回答用户问题时要简洁明了”，右侧内容框将自动生成提示词。还可以在提示词内插入自定义变量，如 {{input}}，提示词中的变量的值会替换成用户填写的值。此外，还可以设置上下文，将 AI 的对话范围局限在特定的知识库内，如企业内的客服话术规范，通过在 “上下文” 内引用知识库来实现。
2. 设置提示词：提示词的质量直接影响 AI 的回答效果。除了使用内置提示生成器，还可以根据实际需求手动调整提示词。在调整时，要注意语言的准确性、简洁性和引导性。如果希望 AI 生成一篇科技类文章，可以设置提示词为 “请以通俗易懂的语言，介绍最新的人工智能技术发展趋势，重点突出 GPT-4 和 Llama 2 的特点和应用场景，字数在 1000 字左右”。这样明确的提示词能够引导 AI 生成更符合要求的内容。
3. 添加工具和知识库：对于 Agent 应用和工作流程应用，可以添加各种内置或自定义工具，以增强应用的功能。内置工具涵盖了互联网搜索、科学计算、图像创建等多种类型，如 Google Search 用于搜索互联网信息，DALL・E 用于生成图像。添加工具时，需要进行授权操作，以 Firecrawl 工具为例，在内置工具页面找到该工具，点击 “去授权” 按钮，填写相关信息后点击保存即可完成授权。同时，还可以添加知识库，为 AI 提供更多的背景知识和信息检索能力。在创建知识库时，支持上传多种文件类型，如 PDF、PPT、Word 文档等，系统会自动对文件进行处理和索引，以便在应用中快速检索和使用。
4. 调试应用：调试是确保应用正常运行和优化性能的重要环节。在 Dify 平台上，可以在右侧填写用户输入项，输入内容进行调试。先输入变量的值，如在面试官应用中，输入 jobName 为 “Java 开发工程师”，然后查看 AI 的回答。如果回答结果不理想，可以调整提示词和底层模型。还可以使用多个模型同步进行调试，搭配出合适的配置。最多支持同时添加 4 个大模型，通过对比不同模型的回答效果，选择最适合应用需求的模型。在使用多模型调试功能时，如果仅看到部分大模型，可能是因为暂未添加其它大模型的 Key，需要及时添加。

（五）发布与部署

1.发布应用：调试好应用后，点击右上角的 “发布” 按钮生成独立的 AI 应用。发布方式有多种：

• 发布为公开 Web 站点：发布一个可供用户在互联网上公开访问的 Web 应用，该应用将根据 Prompt 和编排设置进行工作。自部署的开源版，应用将运行在自己的服务器上；云服务版，应用将托管至网址https://udify.app/。发布后，在应用监测页中，打开访问开关，就可以得到一个能够在互联网上公开分享的网址，用户通过该网址即可访问应用。
• 嵌入网站：Dify 支持将 AI 应用嵌入到业务网站中，可用该能力在几分钟内制作具有业务数据的官网 AI 客服、业务知识问答等应用。提供了三种嵌入方式，以 iframe 的形式将 AI 应用集成到自己的网站中，通过 script 脚本的方式将一段代码复制到网站代码中，以及通过浏览器插件的形式来集成。
• 访问 API：Dify 为应用提供了接口形式，将 AI 应用接入到其他的产品中，方便与其他系统进行集成和交互。开发者可以根据需求，使用 API 进行二次开发，实现更个性化的功能。

2.部署应用的注意事项：在部署应用时，要确保服务器的稳定性和安全性。选择可靠的服务器提供商，保证服务器有足够的带宽和计算资源，以应对可能的高并发访问。同时，要加强服务器的安全防护，设置防火墙、定期更新系统和软件补丁，防止黑客攻击和数据泄露。还要考虑应用的扩展性，随着业务的发展，应用的访问量和数据量可能会不断增加，因此在部署时要预留一定的扩展空间，以便能够轻松应对未来的需求增长。

七、总结与展望

（一）文章总结

Dify 作为一款创新的大语言模型应用开发平台，凭借其多模型支持、低代码 / 无代码开发、丰富的功能组件和灵活的应用编排等核心特性，在智能客服系统、内容生成与创作、数据分析与自动化、个性化推荐与营销等多个领域展现出了巨大的应用潜力 。与同类产品相比，Dify 在 API 优先、灵活应用编排、多模型支持和插件生态方面具有独特的优势，为开发者提供了更加高效、灵活的开发体验。

随着 AI 技术的不断发展和应用场景的日益丰富，Dify 有望在未来发挥更大的作用。它将持续推动 AI 应用开发的普及化和创新化，让更多的企业和个人能够享受到 AI 技术带来的便利和价值。

如果你是一名开发者，无论是 AI 领域的新手还是经验丰富的专家，都不妨尝试使用 Dify 进行 AI 应用开发。相信 Dify 会给你带来全新的开发体验，助力你在 AI 应用开发的道路上取得更多的成果。

（二）关键字解说

1. Dify：一款开源的大语言模型应用开发平台，旨在简化 AI 应用的开发过程。

2. LLM：大语言模型，如 GPT、Mistral 等，是 Dify 支持的核心技术。

3. Backend as a Service (BaaS)：Dify 融合了后端即服务的理念，为开发者提供后端支持。

4. LLMOps：涉及大语言模型的部署、监控和优化的实践，Dify 支持 LLMOps 以确保模型的有效运行。

5. Prompt：在 Dify 中，Prompt 是用来引导模型生成特定类型响应的指令或文本输入。

6. RAG：检索增强生成，Dify 的 RAG 引擎能够从文档中提取信息以增强模型的响应。

7. Agent：在 Dify 中，Agent 是能够执行一系列任务的智能实体，可以调用工具和 API。

8. workflow：指在 Dify 中定义的一系列自动化步骤，用于执行复杂的业务流程。

9. multi-model support：Dify 支持多种大语言模型，允许开发者根据需求选择不同的模型。

10. low-code/no-code：Dify 提供了可视化界面，使得开发 AI 应用无需大量编程。

11. API：应用程序接口，Dify 支持通过 API 进行深度定制和集成。

12. knowledge base：知识库，Dify 可以从多种文档格式中提取文本以构建知识库。

13. deployment：部署，Dify 允许将应用部署为公开 Web 站点或嵌入到现有网站中。

14. debugging：调试，Dify 提供了调试功能以优化应用性能。

15. ecosystem：Dify 拥有不断增长的插件生态系统，支持开发者扩展平台功能。

（三）相关素材

• Dify 官方 GitHub 仓库：GitHub - langgenius/dify: Dify is an open-source LLM app development platform. Dify's intuitive interface combines AI workflow, RAG pipeline, agent capabilities, model management, observability features and more, letting you quickly go from prototype to production.

• Docker 官方网站：提供 Docker 和 Docker Compose 的安装和使用指南。

• Dify 文档和教程：可在 Dify 的 GitHub 仓库或官方网站上找到，提供详细的安装、配置和使用说明。

•  Dify 官网地址：https://dify.ai/