Dify

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工具介紹:

開源 Dify LLMOps 平台，讓生成式 AI 應用快速打造與營運；整合提示詞管理、RAG、工作流程，支援持續優化與整合。
收錄時間:

2025-10-21
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工具資訊

什麼是 Dify AI

Dify AI 是一個開源的 LLMOps 平台，專為開發者與團隊打造，用於快速構建與運營生成式 AI 應用。它透過可視化的提示工程與流程編排，將提示、資料集、檢索增強生成（RAG）、工具與函數調用、智能體（Agents）、工作流等能力統一到同一介面與管線中，從原型到上線僅需數分鐘。Dify 支援多家主流 LLM 與向量引擎，提供模型抽象與路由、Prompt IDE、觀測與評估、版本管理與權限控管，並可建立基於任何 LLM 的 Assistants API 與類 GPTs 應用。除自部署外，亦提供雲端託管與 BaaS 能力，便於以 API/SDK 輕鬆嵌入既有系統並持續迭代優化，實現穩定的生成式 AI 產品化落地。

Dify AI 主要功能

可視化編排與工作流：以拖拉方式設計多步驟流程，組合提示、工具、檢索、條件與分支，快速搭建複雜 AI 任務。
Prompt IDE 與版本化：集中管理系統提示、少樣本示例、參數與變數，支援版本切換、對照與回滾，降低提示漂移。
RAG 引擎與資料集：內建資料集管理、文本切分與向量化，設定檢索策略與重排序，強化長文檔與知識庫問答品質。
智能體（Agents）與工具調用：支援函數/工具調用，把外部 API、資料庫或內部服務納入決策循環，處理更動態的任務。
多模型抽象與路由：接入多家 LLM 與嵌入模型，依成本、延遲或品質策略做模型切換與容錯。
觀測、評估與回饋：提供調用日誌、成本統計、用戶反饋與標註，支援 A/B 與離線評估，持續改進體驗。
Assistants API 與類 GPTs 應用：將應用以 API 形式發布，或以可配置的「GPTs 風格」體驗分享與嵌入。
安全與治理：團隊協作、RBAC 權限、審計與環境隔離（開發/生產），符合企業級 LLMOps 管理需求。
BaaS 與嵌入：提供會話、上下文、儲存與配額等後端能力，透過 API/SDK/Widget 快速整合到現有產品。

Dify AI 適用人群

Dify AI 適合希望以低門檻搭建生成式 AI 應用的工程師、產品經理、資料科學與數位化團隊；也適用於需要將 LLM 能力融入既有系統的 SaaS 產品方與企業 IT。典型場景包括企業知識庫問答、客服助理與內部 Copilot、內容生成與審校、文件解析與長文檔精讀、資料分析助理、工作流自動化與多工具協作的智能體應用。

Dify AI 使用步驟

註冊雲端帳戶或於本地/雲端完成自部署，建立工作空間與專案。
連接模型供應商與嵌入模型（填入 API Key），必要時配置向量儲存或資料來源。
新建應用（聊天/工作流/智能體），選擇合適的範本或自定流程。
編寫與測試系統提示，導入資料集，設定檢索策略、記憶與溫度等參數。
加入外部工具與插件，配置函數調用、Webhook、節流與錯誤處理。
在沙盒中測試，查看日誌與回饋，迭代提示與流程，必要時進行 A/B。
發布為 API（含 Assistants API）或嵌入元件，接入前端或既有系統。
持續觀測與評估，優化資料切分、RAG 檢索與模型路由，進行版本管理。

Dify AI 行業案例

電商以 RAG 構建商品知識助理，串接庫存與訂單 API，支援導購與售後；SaaS 產品將聊天助理嵌入儀表板，回答使用指南並處理設定操作；金融內部建立合規問答與政策搜索，管控權限與審計；製造業把維修手冊與工單系統接入，讓現場工程師快速定位步驟與零件；研究團隊以工作流批量摘要論文並輸出結構化筆記；營運與客服團隊則以 Assistants API 對接工單平台，實現半自動回覆與工單分類。

Dify AI 收費模式

Dify 提供開源自部署版本，可自由擴充與私有化；同時提供雲端託管方案，通常含免費額度或試用，付費多依使用量（如請求/Token、向量儲存、團隊席次）與所需治理能力而定。企業方案常見支援更完整的安全合規、SSO、SLA 與私有部署選項。實際價格與配額以官方方案為準。

Dify AI 優點和缺點

優點：

開源與可擴充，支援自部署與雲端，易於融入現有基礎設施。
可視化編排與 Prompt IDE 降低上手門檻，原型到生產一體化。
內建 RAG、智能體與多模型路由，覆蓋主流生成式 AI 場景。
完善的觀測、評估與回饋閉環，便於品質迭代與成本管控。
Assistants API 與 BaaS 使整合更簡單，加速落地與規模化。
企業級治理（RBAC、審計、環境隔離）滿足團隊協作需求。

缺點：

依賴外部 LLM 供應商與 Token 成本，需額外做費用與延遲優化。
高複雜度工作流與智能體場景，仍需要工程投入與維運能力。
RAG 效果仰賴資料清洗、切分與檢索調參，前期需要試驗與標註。
自部署需配置與監控資源；對超高併發與低延遲可能需額外架構。
部分進階功能可能僅在特定雲端或企業方案中提供。

Dify AI 熱門問題

問題 1: 是否支援自部署與私有化？
支援。Dify 為開源專案，可於本地或雲端以容器化方式部署，企業可結合內網資源與存儲實現數據不出域。
問題 2: 可以使用哪些大型語言模型（LLM）？
Dify 支援多家主流 LLM 與嵌入模型供應商，亦可透過通用協議接入自有或私有模型，並可在應用中靈活切換與路由。
問題 3: 與 LangChain/LlamaIndex 等框架的關係？
Dify 側重產品化的 LLMOps 與可視化運營，提供工作流、RAG、觀測與治理；也可與上述開源框架搭配，分別承擔底層組件與上層編排。
問題 4: 如何在 Dify 中實現高品質 RAG？
建立資料集後進行適當的文本切分與向量化，配置相似度檢索與重排序，並在工作流中插入檢索節點與答案重寫，搭配標註與 A/B 持續調優。
問題 5: 能否快速嵌入到現有網站或產品？
可以。可透過 HTTP API、Assistants API、Webhook 與前端 Widget/SDK 整合，並以環境變數管理金鑰與配置。
問題 6: 資安與合規如何保障？
Dify 提供團隊權限、審計日誌與環境隔離；若採自部署，可在企業網路內運行並搭配內部模型與儲存，合規依組織策略與供應商條款落實。