Dify

面向生产落地的大模型应用开发平台：Dify 可视化 Agent 与 RAG 框架

当越来越多团队开始尝试将大模型能力引入真实业务时，一个普遍的问题随之出现：Prompt 写好了，但应用如何上线、如何管理、如何持续优化？Dify 正是为解决这一问题而出现的平台。它并不局限于单一的 Agent 框架，而是将 Backend-as-a-Service（BaaS）与 LLMOps 的理念融合在一起，帮助用户把零散的 Prompt，逐步演化为可运营、可维护、可扩展的 AI 应用。通过 Dify，开发者和产品团队无需从零搭建复杂后端，就能更专注于业务逻辑与模型能力本身。

Dify 是什么？

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，定位于“从 Prompt 到生产应用”的完整解决方案。它集成了 Agent 编排、Prompt 管理、知识库 RAG、应用运行与运营监控等关键能力，目标是降低 AI 应用的工程门槛。与只关注模型调用的工具不同，Dify 更强调应用生命周期管理，适合需要长期运行、持续优化的大模型产品与内部系统。

核心功能

整体来看，Dify 面向的是希望快速交付 AI 应用、但又不想重复造后端轮子的团队。它通过可视化与模块化设计，将复杂能力封装为可配置组件。

• 可视化 Prompt 编排——通过界面配置 Prompt 结构与变量
• Agent 流程设计——拖拽节点定义多步骤逻辑与工具调用
• 知识库 RAG 集成——自动完成文档解析、分段与向量化
• 应用运行环境——内置后端服务，直接对外提供 API
• 运营管理能力——支持日志、调用统计与效果观察
• 模型与供应商管理——灵活切换不同大模型服务
• 权限与配置管理——适合团队与企业级使用场景

使用场景

Dify 更适合“需要上线并长期使用”的 AI 应用，而非一次性实验。不同角色在不同任务中，都能通过平台化能力减少工程负担。

操作指南

Dify 的设计目标之一是“新手可快速上手”。一般情况下，几分钟即可完成一个基础应用的搭建。

1. 部署或使用现成的 Dify 服务
2. 选择或配置可用的大模型
3. 在控制台创建新应用
4. 使用可视化界面编排 Prompt 或 Agent 流程
5. 如需知识库，上传文档并完成索引
6. 配置输入输出参数与权限
7. 发布应用并获取 API 或前端入口
   （注意：生产环境建议关注模型调用成本与访问控制）

支持平台

Dify 主要以 Web 平台和 API 服务形式提供能力，支持在本地、服务器或云环境中部署。通过标准接口，可与 Web 应用、内部系统或第三方服务进行集成，适合桌面与服务器场景使用。由于核心能力集中在后台与控制台层面，目前并未提供独立的移动端应用。

产品定价

Dify 作为开源项目，本体 免费 使用。实际成本主要来自所选用的大模型服务、向量数据库或云资源。对于个人和小团队，可通过较低配置运行；对于企业用户，则可根据规模灵活扩展。

常见问题

Q：Dify 是否一定要会写代码？
A：基础使用不强制要求编写后端代码，但理解模型与流程逻辑会有帮助。

Q：知识库数据是否安全？
A：数据存储与安全性取决于部署方式，自托管可完全掌控数据。

Q：是否适合直接用于生产环境？
A：平台设计已覆盖运行与管理能力，是否上线取决于具体配置与测试情况。