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Dify 是什么？一文读懂

引言：大模型时代的开发新范式

近年来，以 GPT、Claude、文心一言等为代表的大型语言模型（LLM）以前所未有的能力席卷全球，展现了惊人的文本生成、理解、推理和学习能力。它们不仅是技术领域的突破，更是开启了一个全新的应用时代。人们开始憧憬各种基于大模型的智能应用：能够提供专业咨询的智能助手、自动生成内容的创意工具、个性化学习平台、高效的数据分析工具等等。

然而，将这些强大的大模型能力真正落地到实际应用中并非易事。直接调用模型的 API 只是第一步，要构建一个真正实用、稳定、可扩展的大模型应用，开发者面临着诸多挑战：

1. 复杂的 Prompt Engineering： 如何设计和优化提示词（Prompt）以获得最佳的模型输出？这需要深入理解模型特性，并进行大量的实验和调优。
2. 知识增强（RAG）： 大模型的能力受限于其训练数据。如何让模型获取和利用最新的、私有的或领域特定的知识？检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术应运而生，但其实现涉及数据处理、向量化、向量数据库管理、检索策略等复杂环节。
3. 工具调用（Agent）： 如何赋予大模型使用外部工具的能力，例如搜索网页、执行代码、调用 API，从而突破其自身能力的边界？Agent 技术涉及工具的定义、模型的决策过程、执行流程等。
4. 多步协作与工作流： 实际应用往往需要多个步骤或多个模型协作完成，例如先检索信息，然后总结，再根据总结生成回复。如何编排这些复杂的流程？
5. 用户界面与交互： 如何为最终用户提供友好、直观的交互界面？
6. 部署、监控与运维： 如何将应用部署上线、管理不同模型的调用、监控使用情况和成本、处理错误等？

这些挑战使得构建大模型应用的门槛相对较高，需要开发者具备多方面的知识和技能。正是在这样的背景下，像 Dify 这样的 LLM 应用开发平台应运而生，旨在降低开发门槛，加速应用落地。

Dify 是什么？—— LLM 应用开发的一体化平台

Dify (opens new window) 是一个开源的 LLM 应用开发平台，旨在帮助开发者（甚至是非开发者）更轻松、更快速地构建、部署和运营基于大型语言模型的有用应用。

简单来说，Dify 提供了一套可视化的、全栈的工具链，将构建 LLM 应用所需的关键技术和流程（如 Prompt Engineering、RAG、Agent、工作流编排、数据集管理、模型调用、API 接口等）集成在一个平台中。它将复杂的底层技术抽象化，让用户可以通过拖拽、配置等低代码/无代码的方式构建应用，同时保留了足够的灵活性供开发者进行高级定制。

Dify 的核心理念是：让构建大模型应用像搭建乐高积木一样简单。 它将大模型的能力、外部数据、工具等视为不同的“积木块”，用户可以通过一个直观的界面，自由组合、连接这些积木块，构建出满足特定需求的复杂应用。

Dify 的核心组成部分与功能详解

Dify 作为一个一体化平台，涵盖了 LLM 应用从构思到部署再到运营的各个环节。其主要核心组成部分和功能包括：

1. 可视化编排与工作流 (Flow / Workflow)

这是 Dify 最具代表性的功能之一。不同于简单地调用模型 API 或进行单轮对话，许多实际应用需要更复杂的逻辑流程。例如：

• 一个智能客服机器人可能需要先根据用户问题在知识库中检索信息，如果检索不到，则尝试使用搜索工具，最后结合检索或搜索结果生成回复。
• 一个内容创作工具可能需要先理解用户的意图和关键词，然后调用模型生成初稿，接着调用另一个模型进行风格润色，最后调用一个检查工具进行事实或语法校验。

Dify 的“Flow”功能提供了一个基于节点（Node）的可视化画布，用户可以通过拖拽不同的节点并连接它们来定义复杂的应用逻辑。常见的节点类型包括：

• 起始节点 (Start)： 定义应用的输入参数。
• 结束节点 (End)： 定义应用的输出结果。
• LLM 节点 (LLM)： 调用配置好的大模型，进行文本生成、分类、提取等任务。可以配置不同的模型、Prompt、温度等参数。
• 检索节点 (Retrieve)： 在配置好的数据集中进行相似度检索，获取相关文档片段。
• 工具节点 (Tool)： 调用外部工具（如搜索、计算器、自定义 API 等）执行特定任务。
• 代码节点 (Code)： 执行一段自定义代码（如 Python、Javascript 等），用于数据处理、逻辑判断等。
• 条件节点 (Condition)： 根据输入或前一个节点的输出进行条件分支判断，控制流程走向。
• 循环节点 (Loop)： 对一个列表进行迭代处理。
• 模板节点 (Template): 根据输入变量渲染一个文本模板。
• 子流程节点 (Sub Flow): 允许在主流程中嵌套调用另一个已定义好的流程，提高复用性。

通过这些节点和连接线，用户可以像绘制流程图一样设计应用的执行逻辑。每个节点都可以独立配置和测试，大大降低了构建复杂应用的门槛和调试难度。Flow 功能使得 Dify 从一个简单的 Prompt 管理工具升级为一个强大的应用开发平台。

2. Prompt 工程与应用模式 (Prompt Engineering / App Types)

Dify 提供了友好的界面来管理和优化 Prompt。它支持多种应用模式，以满足不同的应用需求：

• 对话型应用 (Chatbot)： 构建一个具有多轮对话能力的智能聊天机器人。Dify 支持管理对话历史、设置角色、配置开场白、Few-shot examples（少量示例）等，帮助模型更好地理解上下文并进行连贯交流。
• 文本生成型应用 (Text Generation)： 构建一个用于生成特定类型文本的应用，例如文章、报告、邮件、摘要、翻译等。用户可以定义输入变量、Prompt 模板，并通过表单形式接收用户输入，然后调用模型生成结果。
• Agent 型应用 (Agent): 构建一个能够根据用户指令自主规划并调用工具来完成任务的应用。这是 Dify 中实现工具调用的主要方式。

在这些应用模式下，Dify 提供了可视化的 Prompt 编辑器，用户可以清晰地看到系统 Prompt、用户输入、Few-shot Examples 等组成部分，并通过预览功能快速测试 Prompt 效果。Dify 还支持 Prompt 变量，允许将用户输入或其他动态信息嵌入到 Prompt 中，提高了 Prompt 的复用性和灵活性。

3. 知识库与检索增强生成 (Datasets / RAG)

这是 Dify 的另一大核心竞争力。构建一个能利用私有数据回答问题的智能应用（如企业内部知识库问答、文档分析助手）是 LLM 应用的常见需求，而 RAG 是实现这一目标的关键技术。

Dify 提供了一站式的知识库管理功能：

• 数据导入： 支持导入多种格式的数据，包括文档（PDF, DOCX, TXT, MD等）、网页链接、API 数据导入（Beta）等。
• 数据处理： Dify 会自动对导入的数据进行处理，包括文本分段（Chunking）和向量化（Embedding）。用户可以配置分段策略、选择 Embedding 模型等。
• 向量存储： Dify 内置了向量数据库功能（也支持外部向量数据库集成），用于存储文本向量。
• 检索配置： 用户可以选择不同的检索模型和检索策略（如相似度阈值、检索数量等），优化检索效果。
• 可视化管理： 用户可以在 Dify 界面中查看知识库中的文档、分段、元数据，并进行编辑和管理。

在构建应用时，可以将知识库与 LLM 结合，实现 RAG 功能。当用户提问时，Dify 会先在知识库中检索与问题最相关的文档片段，然后将这些片段作为上下文信息与用户问题一起发送给大模型，引导模型基于提供的知识进行回答。这不仅克服了模型的知识盲区，还能显著减少“幻觉”现象，提高回答的准确性和可靠性，并能提供引用来源。

Dify 的 RAG 功能集成度高、易于使用，极大地降低了实现 RAG 应用的技术门槛。

4. Agent 能力与工具调用 (Agent / Tools)

赋予大模型使用工具的能力是 Agent 技术的核心。通过调用外部工具，大模型可以执行计算、搜索、调用第三方服务等任务，从而完成超出其自身文本生成范围的复杂指令。

Dify 支持构建和管理 Agent，并提供了灵活的工具管理机制：

• 内置工具： Dify 提供了一些常用的内置工具，如网页搜索、计算器等。
• 自定义工具： 用户可以方便地创建自定义工具。自定义工具通常是对一个外部服务或 API 的封装。用户只需要定义工具的名称、描述、参数以及如何调用（例如指定 HTTP 请求方法、URL、参数映射等）。Dify 会自动生成工具的描述供大模型理解和使用。
• Plugin Store / 应用商店： Dify 正在构建一个工具/插件生态，未来用户可以从应用商店中发现和安装更多第三方工具。
• Agent 工作流： 在 Flow 模式下，可以通过添加“工具”节点来指定 Agent 可以使用的工具集。在大模型理解用户意图后，如果判断需要使用某个工具，Dify 会驱动模型输出符合工具调用规范的指令，然后 Dify 后端会实际调用该工具，并将工具的执行结果返回给模型，供其进一步处理或生成最终回复。

Agent 功能使得 Dify 构建的应用能够与外部世界互动，极大地扩展了应用的能力边界。

5. 模型管理与集成 (Model Management / Integrations)

Dify 设计为与多种大模型兼容，不绑定特定的模型提供商。它支持集成：

• 主流闭源模型： OpenAI (GPT 系列), Anthropic (Claude 系列), Google (Gemini 系列), Microsoft Azure OpenAI 等。
• 国内主流模型： 百度文心一言, 阿里云通义千问, 科大讯飞星火, 智谱 AI (ChatGLM 系列), 字节跳动豆包等。
• 开源模型： 通过 Ollama, LiteLLM 等工具或直接集成支持 OpenAI API 协议的自部署模型（如 Llama 2, Mistral 等）。

用户可以在 Dify 界面中统一配置和管理不同模型的 API Key，并选择在不同的应用或流程节点中使用特定的模型。这种灵活性使得用户可以根据需求、成本、性能等因素自由选择最合适的模型。

6. 版本控制与发布 (Versioning / Deployment)

构建一个复杂的应用往往需要多次迭代和修改。Dify 支持应用的版本管理，用户可以保存不同版本的应用配置，方便回溯和管理。

完成应用开发后，用户可以一键发布应用。发布后的应用可以以多种方式供外部使用：

• Web 应用界面： Dify 自动生成一个可访问的 Web 页面，用户可以直接在浏览器中与应用交互。
• API 接口： Dify 提供标准的 RESTful API 接口，开发者可以在自己的应用程序中（如移动 App、Web 网站后台、企业系统等）调用 Dify 中构建的应用逻辑，获取模型返回结果。
• SDKs： Dify 提供了 Python, Node.js 等语言的 SDK，进一步简化了开发者在代码中调用 Dify 应用的过程。

这种灵活的部署方式使得 Dify 构建的应用既可以直接面向终端用户，也可以作为后端能力集成到更复杂的系统中。

7. 数据集管理 (Datasets)

除了用于 RAG 的知识库，Dify 还支持其他类型的数据集，例如：

• Few-shot Examples 数据集： 用于存储用于 Few-shot Learning 的问答对示例，提高模型在特定任务上的表现。
• 标注数据集 (Coming Soon): 用于对模型输出进行标注和评估，为后续的模型微调或优化提供数据基础。

统一的数据集管理功能方便用户组织和利用各种数据资源来提升应用的智能水平。

8. 监控与日志 (Monitoring / Logs)

运营一个实际应用需要了解其使用情况和性能。Dify 提供了基本的监控和日志功能：

• 请求日志： 记录每次请求的输入、输出、调用的模型、消耗的时间等详细信息，方便调试和问题排查。
• 使用统计： 提供应用的使用次数、Token 消耗等统计数据，帮助用户了解应用受欢迎程度和成本情况。
• 操作日志： 记录用户在平台上的主要操作，便于管理和审计。

这些功能对于应用的迭代优化和成本控制至关重要。

9. 用户与团队协作 (Users / Team Collaboration)

Dify 支持多用户和团队协作功能。在一个组织内部，不同的成员可以拥有不同的权限，共同管理和开发应用和数据集。这有助于团队高效协同，加速开发进程。

10. 开源与社区 (Open Source / Community)

Dify 是一个开源项目，其代码托管在 GitHub 上。开源带来了许多优势：

• 透明度： 代码公开透明，用户可以了解其内部工作原理。
• 可定制性： 对于有开发能力的团队，可以根据自己的需求进行二次开发和定制。
• 社区支持： 活跃的开源社区贡献者可以帮助修复 Bug、提出新功能、提供技术支持。
• 本地部署： 企业可以选择将 Dify 开源版本部署在自己的服务器上，更好地控制数据安全和隐私。

蓬勃发展的开源社区为 Dify 的持续迭代和生态建设提供了强大的动力。

Dify 如何工作？（简化流程）

为了更形象地理解 Dify 的工作原理，可以将其简化为以下几个步骤：

1. 用户输入： 最终用户通过 Dify 生成的 Web 界面、API 调用或集成到第三方应用中的方式，向 Dify 应用发送请求（例如，一个问题、一个指令、一段需要处理的文本）。
2. Dify 后端接收请求： Dify 后端服务接收到请求。
3. 执行编排逻辑 (Flow / Agent)： 如果应用是基于 Flow 或 Agent 构建的，Dify 会按照预先定义好的流程图或 Agent 的规划逻辑执行相应的节点。这可能包括：
   • 在知识库中检索相关信息 (RAG)。
   • 调用外部工具执行特定任务。
   • 根据条件进行分支判断。
   • 执行自定义代码处理数据。
   • 将前面步骤的结果作为输入，调用 LLM 节点。
4. Prompt 构建与模型调用： 在需要调用 LLM 的节点，Dify 会根据应用类型、Prompt 模板、用户输入、对话历史、RAG 检索结果、工具执行结果等信息，动态构建完整的 Prompt。然后，Dify 调用配置好的大模型 API，发送构建好的 Prompt。
5. 模型返回结果： 大模型处理 Prompt 后，返回生成的文本、结构化数据或其他结果给 Dify 后端。
6. 结果处理与输出： Dify 后端接收到模型返回的结果，如果应用是 Flow，可能会将结果传递给流程中的下一个节点继续处理；如果应用是文本生成或对话，Dify 会格式化最终的输出结果。
7. 返回给用户： Dify 将最终处理后的结果返回给发起请求的用户（通过 Web 界面显示、API 响应等）。

整个过程将底层复杂的交互、数据处理、模型调用、逻辑判断等封装起来，用户只需关注应用的整体逻辑设计。

谁适合使用 Dify？

Dify 的设计目标是降低 LLM 应用开发门槛，因此它适合广泛的用户群体：

• 开发者： 无论是有经验的全栈工程师还是刚刚接触 LLM 的开发者，Dify 都能大幅提高开发效率。开发者可以专注于复杂的业务逻辑和集成，而将 Prompt 管理、RAG、Agent 等通用能力交给 Dify。特别是对于后端或没有前端经验的开发者，Dify 提供的 Web UI 直接可用。
• 产品经理/设计师： 可以快速原型设计和验证 LLM 应用的想法，而无需依赖大量开发资源。通过 Dify 的可视化界面，可以直观地构建用户流程和交互逻辑。
• 研究人员： 可以快速搭建实验环境，测试不同 Prompt、模型、RAG 策略或 Agent 能力的效果。
• 数据科学家/AI 工程师： 可以将训练好的模型（如果支持 API 形式）或 Embedding 模型集成到 Dify 中，利用其应用框架快速构建上层应用。
• 运营/业务人员： 对于一些相对简单的应用需求（如内部知识库问答、内容辅助生成），有一定技术理解能力的业务人员也可以通过 Dify 的无代码/低代码界面独立构建应用。
• 小型企业/团队： 资源有限的情况下，Dify 提供了一种快速构建内部或外部 LLM 应用的经济高效方式。

Dify 的优势

• 可视化与低代码/无代码： 极大地降低了 LLM 应用的开发门槛，非专业开发者也能快速上手。特别是 Flow 功能，让复杂逻辑变得直观可控。
• 一体化平台： 将 Prompt、RAG、Agent、工作流、数据集、模型管理、API 发布等关键功能集成在一起，提供端到端解决方案。
• 内置 RAG 能力： 开箱即用的知识库和检索功能，使得构建基于私有数据的问答应用变得非常便捷，是其核心亮点之一。
• Agent 与工具调用： 提供了构建具备外部交互能力的应用的框架。
• 模型无关性： 支持接入多种主流的闭源和开源大模型，提供了选择的灵活性。
• 开源项目： 活跃的社区支持，代码透明，支持本地化部署，满足企业对数据安全和定制化的需求。
• 快速迭代： 作为新兴项目，Dify 社区和官方团队迭代速度快，功能持续完善。

可能的挑战与局限性

• 平台成熟度： 相较于传统的软件开发平台，Dify 作为一个新兴的 LLM 应用平台，功能和稳定性仍在快速迭代中，某些高级或边缘功能可能仍在完善。
• 学习曲线： 尽管是低代码，但理解 Flow、Agent、RAG 等概念以及如何在 Dify 中恰当配置它们仍然需要一定的学习成本。构建复杂的 Flow 可能需要像编程一样进行逻辑思考。
• 依赖外部服务： Dify 本身不提供 LLM 或 Embedding 模型，用户需要自行获取和管理这些服务的 API Key，并承担相应的费用。
• 定制化限制： 对于极其复杂或高度定制化的需求，完全依赖 Dify 的可视化界面可能会遇到限制，可能需要结合代码节点或通过调用 Dify API 在外部实现。
• 性能与扩展性： 虽然平台本身会优化调用流程，但在面对海量并发请求时，性能和扩展性除了取决于 Dify 的部署方式，更主要取决于所调用的大模型服务本身的性能和稳定性。

如何开始使用 Dify？

使用 Dify 的方式主要有两种：

1. 使用 Dify Cloud (SaaS 版本)： 这是最简单快捷的方式。直接访问 Dify 官网 (dify.ai) 注册账号即可开始使用。Dify Cloud 提供了托管服务，用户无需关心部署和维护。
2. 本地化部署 (Self-hosted)： 用户可以从 GitHub (github.com/dify-ai/dify) 获取开源代码，按照文档指引将其部署在自己的服务器、云主机或本地环境中。这提供了数据的完全控制权，适合对数据安全有较高要求的企业或希望进行深度定制的开发者。部署通常需要 Docker 或 Docker Compose。

无论选择哪种方式，一旦进入 Dify 控制台，就可以开始创建应用、管理知识库、配置模型，并利用可视化界面开始构建自己的 LLM 应用了。

总结与展望

Dify 作为一款开源的 LLM 应用开发平台，成功地将构建大模型应用的关键技术进行了抽象和整合，提供了可视化、低代码/无代码的开发体验。它极大地降低了进入大模型应用开发领域的门槛，让更多的人能够快速将创意转化为实际可用的智能应用。

特别是其内置的 RAG 和 Agent 能力，以及强大的可视化 Flow 编排功能，解决了当前构建复杂 LLM 应用所面临的许多痛点。无论是希望快速验证一个产品想法的产品经理，还是希望提高开发效率的工程师，抑或是希望利用私有数据构建智能应用的企事业单位，Dify 都提供了一个强大而灵活的平台选择。

随着大模型技术的不断发展和应用场景的日益丰富，LLM 应用开发平台将变得越来越重要。Dify 正处在这个领域的前沿，通过其开源的特性和活跃的社区，我们有理由相信它将持续演进，为构建下一代智能应用提供更强大的支持。

如果你对构建基于大模型的应用感兴趣，但苦于底层技术的复杂性，那么 Dify 绝对值得你深入了解和尝试。它提供了一条通往大模型应用开发的“高速公路”，让你的创意更快地变成现实。通过这篇文章，希望你已经对 Dify 有了一个全面而深入的了解。现在，不妨亲自动手，去 Dify 的世界里探索和创造吧！