Dify – 开源的LLM应用开发平台

Dify

简单易用的开源 LLMOps 平台，定义你的 AI 原生应用

一、Dify的定义

Dify是一个开源的LLM应用开发平台，Dify 为开发者提供了健全的应用模版和编排框架，你可以基于它们快速构建大型语言模型驱动的生成式 AI 应用，将创意变为现实，也可以随时按需无缝扩展，驱动业务增长。

二、Dify的功能特点

1. 工作流构建与测试
   • Dify允许用户在可视化画布上构建和测试强大的AI工作流程。通过这种可视化的操作方式，开发者可以利用平台所提供的各类功能，轻松地将各个模块组合起来，形成完整的工作流，而不需要编写大量复杂的底层代码，这大大降低了开发的难度和复杂度，也同时提高了开发效率。例如在设计一个智能客服的工作流程时，可以快速地设置问题分类、答案生成等模块并进行测试。
2. 广泛的模型支持
   • 它能够与来自数十家推理提供商和自托管解决方案的数百个专有/开源LLM无缝集成，这其中涵盖了GPT、Mistral、Llama3和任何与OpenAI API兼容的模型等。无论开发者需要构建以何种模型为基础的AI应用，几乎都能在Dify平台上得以实现。例如，如果开发者对某个开源的小型LLM的性能感兴趣，想构建一款专门利用其特性的AI文本生成应用，Dify就能很好地满足这一需求。
3. 直观的界面功能
   • 提供了直观的界面用于制作提示（Prompt），这对于AI应用的准确性和有效性至关重要。通过精心制作提示词，能让模型更好地理解任务要求并给出相应的回答。同时还能用于比较不同模型的性能，这有助于开发者在众多可用模型中选择最适合自己应用场景需求的模型。在基于聊天的应用程序中，Dify的界面还可以添加文本转语音等附加功能，从而进一步丰富了用户的交互体验。
4. 丰富的RAG功能
   • 文档处理覆盖全面：Dify的RAG（检索 – 生成）功能广泛，涵盖从文档摄取到检索的所有内容。它能够支持从PDF、PPT和其他常见文档格式中提取文本，将这些文本提取处理后转换为可供模型使用的知识源，为语言模型提供更多的真实信息来源，使得生成的回答更有依据。
   • 改善作答准确性：在问答场景下，如果用户的问题与特定文档内容相关，RAG功能可以利用文档中的信息来辅助模型回答问题，从而提高回答的准确性，而不是仅仅依赖模型已有的训练数据。
5. 智能代理（Agent）功能强大
   • 用户可以基于LLM函数调用或ReAct定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify为AI代理提供了50多种内置工具，像谷歌搜索、DELL·E、稳定扩散（StableDiffusion）和WolframAlpha等。这意味着在构建智能代理类的AI应用时，开发者可以利用这些丰富的工具来扩展代理的能力。例如构建一个智能信息搜集代理，就可以使用谷歌搜索工具来获取最新的网络信息，并且利用其他工具对获取的信息进行处理和分析。
6. 可观测性和性能优化
   • 随着时间的推移，Dify允许用户监控和分析应用程序日志和性能。基于对生产数据和注释的分析，开发者可以不断改进提示（Prompt）、数据集和所使用的模型。例如，如果发现某个应用在回答某类问题时准确率不高，可以通过查看日志分析是提示词问题、模型选择问题还是数据集缺陷，从而有针对性地进行改进。
7. 低代码/无代码开发
   • 通过可视化的方式允许开发者轻松定义Prompt、上下文和插件等，无需深入底层技术细节。这种特性使得没有深厚编程背景的人员，如一些业务领域的专家，也能够参与到AI应用的开发中来，只要他们了解业务需求和逻辑，就能利用Dify快速搭建起相关的AI应用。
8. 后端即服务（Back – as – Service）功能
   • Dify的所有产品都附带了相应的API，这使得用户可以轻松地将Dify集成到自己的业务逻辑中。无论是将Dify开发的AI应用嵌入到现有的网站或系统中，还是与其他业务模块进行数据交互，都可以方便地实现。
9. 模块化设计
   • 采用模块化的设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。这种模块化的设计思想，让开发过程更加灵活，可以根据不同的应用场景对模块进行组合。比如针对只需要文本生成功能的简单应用，可以仅使用文本生成相关的模块，不需要加载其他不必要的功能模块，从而提高应用的运行效率并减少资源占用。

三、Dify的应用场景

1. 聊天和客服应用
   • Dify的对话应用具有会话持久化的特点，能够将之前的聊天记录作为上下文进行回答，这使得对话更加连贯和自然。在客服场景中，例如在线零售业的客服，用户可能会咨询一系列关于产品的问题，如产品的规格、使用方法、售后等。Dify可以基于之前的交流内容提供更准确和有针对性的回答，而不是孤立地处理每次的询问。即使是面对用户复杂的、多轮次的问题咨询，也可以轻松应对，从而为顾客提供更好的服务体验，帮助企业提高客户满意度和忠诚度。
2. 文本生成任务
   • 其文本生成应用具有高效和高质量的优势，适用于多种文本生成任务。像在翻译工作中，能够准确地将一种语言转换为另一种语言，同时还能在一定程度上保持原文的意思和风格。在新闻报道方面，根据给定的话题或事件要素，可以快速生成结构合理、内容丰富的新闻稿件。对于广告文案创作，能够依据产品的特点和目标受众，创作出富有吸引力的广告语。在市场营销领域，也可以基于市场趋势和产品卖点生成推广文案等，为相关行业提供了高效、快速的文本生成服务，降低人力成本并提高生产效率。
3. 个性化对话机器人
   • Dify个性化对话机器人可以通过对用户的历史交互数据进行分析和学习，理解用户的个性化需求和偏好，从而为用户提供专属的服务和回答。例如在娱乐消费场景下，根据用户的历史观影记录或者音乐收听喜好，为用户提供个性化的电影或音乐推荐。在产品推荐方面，如果是电商平台与Dify结合，能够根据用户浏览和购买历史进行个性化的商品推荐。它还能够根据用户的情绪和语气，给予相应的安慰或鼓励；针对特定领域，如金融领域为用户提供个性化的理财建议，或者医疗领域根据用户的健康状况提供相应的健康管理建议等。
4. 智能客服在多领域的应用
   • 在金融服务领域，可为客户提供在线咨询、账户管理和财务建议，同时还能够识别防范欺诈行为。比如当用户询问账户余额变动或者某种金融产品的投资风险时，Dify智能客服可以及时准确地回答。在医疗健康领域，能为患者提供预约挂号、医疗咨询和药品建议，甚至进行初步诊断引导。例如患者描述自己的症状后，Dify智能客服可以根据预先生成的医学知识问答库，给出初步的诊断建议和应该挂号的科室。在教育行业，为学生提供课程咨询、作业辅导和学习建议，制定个性化学习计划。例如学生询问关于某一学科的学习资料或课程安排时，Dify智能客服能够给出合理的建议。在汽车行业，为车主提供预约维修、故障排查和保养建议等。
5. 基于专业知识的文本生成
   • 在法律领域，能够生成准确的法律文书、案例分析和法律建议。例如律师可以利用Dify根据案件事实快速生成法律文件的初稿，或者进行类似案件的分析参考。在医学领域，可生成详细的病历报告、诊断说明和治疗方案。如医生在撰写病历或者与同行交流病例时，可以借助Dify提高效率。在科技领域，能撰写技术文档、研究报告和创新方案等。科研人员可以将相关的实验数据和研究思路输入Dify，获取相关技术文档的构架或者创新性的方案建议等。
6. 企业级应用集成（LLM网关）
   • 一些银行和大型互联网公司正在将Dify部署为企业内的LLM网关。这有助于加速GenAI技术在企业内的推广，比如企业内部有众多的业务部门需要使用LLM技术，Dify可以作为统一的网关进行管理和调度。通过这个网关实现对LLM资源的合理分配，同时能够实现中心化的监管，确保数据安全、合规性以及模型使用符合企业内部的政策和标准等需求。

四、Dify与其他类似产品的比较

1. 与FastGPT的比较
   • 流程编排侧重点：Dify是一款开源的大语言模型应用开发平台，流程编排注重全面性和综合性，旨在满足多样化的应用开发需求。而FastGPT是一个基于大语言模型的知识库问答系统，在流程编排方面更侧重于精准和高效的问答处理，为特定场景提供了专业的解决方案。
   • 功能多样性：FastGPT提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，并且专注于知识库问答方面的一些优势，例如内部知识管理功能可帮助企业整合内部文档和专家知识，提高信息获取效率，还有市场调研功能用于快速分析和回应市场趋势以支持决策制定。Dify除了类似的模型接入功能外，在可视化工作流上功能更全面，在诸如智能代理方面有突出表现，它支持定义各种智能代理以扩展应用的功能范围，还提供了包括AI工作流、RAG管道、模型管理、可观察性等在内的多种功能的综合平台。
   • 应用场景适应性：如果您需要接入多种大模型，并且重视操作的简便性，Dify可能是更好的选择。但如果您的主要需求是构建专业的知识库问答系统，FastGPT的专业功能可能更符合您的要求。对于需要高度定制化的复杂问答场景，FastGPT的灵活工作流编排可能更有优势；而如果您需要开发多样化的LLM应用，Dify的全面功能支持可能更适合您的需求。
2. 与Coze的比较
   • 模型接入方面：Dify在模型接入方面表现良好，支持多种模型类型，但运行效率相对较低。Coze模型接入功能较为基础，支持的模型类型有限，运行效率一般。
   • 应用发布上：Coze应用发布功能较为基础，发布流程简单但功能选项较少，适合初学者。而Dify的应用构建功能较为全面，但操作复杂度较高，更适合有一定技术背景的用户。
   • 应用构建能力：Coze应用构建功能较为基础，适合初学者和有简单需求的用户。Dify应用构建功能较为全面，包括从数据摄取到智能代理工具的使用等一系列复杂功能，但操作复杂度较高，需要使用者有一定的技术能力。在知识库方面，Coze知识库功能较为基础，适合有简单知识管理需求的用户，而Dify虽然没有特别强调在知识库功能上对比Coze有绝对优势，但从其整体的功能范围来看，可以进行丰富的数据摄取用于各种应用场景的构造，其中也会涉及到知识库相关内容。在工作流编排方面，Dify工作流编排功能较为全面，但操作复杂度较高，适合有一定技术背景的用户，Coze工作流编排功能较为基础，适合初学者和有简单需求的用户。
3. 与LangChain的比较
   • 编程方式区别：LangChain是较为注重以Python代码来构建的方式，Dify则是API + App – oriented（以API结合面向应用的方式），这使得Dify相对更加易用，不需要编写大量的底层代码就可以构建AI应用。对于一些不擅长编程但了解业务逻辑的人来说，Dify的这种方式降低了开发门槛。
   • RAG功能方面：两者都具备RAG功能，但Dify在可视化操作上更有优势，在从文档摄取到检索等一系列操作上通过可视化的界面让开发者更方便操作。例如在将PDF文档导入并转化为可用于AI回答依据的知识源时，Dify的可视化操作步骤相对更简单直观。
   • 代理（Agent）功能：Dify在代理功能上为开发者提供了50多种内置工具，例如谷歌搜索、DELL·E、稳定扩散和WolframAlpha等，这使得构建具有复杂功能的智能代理变得更加容易。LangChain在这方面虽然也有构建代理的能力，但在提供预构建工具的丰富性上不如Dify。
   • 工作流与可观测性：Dify具有强大的工作流和可观测性两个方面的能力，在可视化画布上可以构建和测试工作流程，并且随着时间推移可以监控和分析应用程序日志和性能，以不断优化应用。而LangChain在这两方面相对较弱。