为什么选择 Dify？

AI 落地方法

人工智能的导入，业界已形成共识，基础模型、企业知识库、智能体（Agent）以及与业务流程的融合这四大要素是成功的关键。Dify 提供了整合这些要素的全面解决方案，加速企业的 AI 转型。

基础模型

作为 AI 的基石，高性能的模型能提升企业 AI 能力的下限，并拓宽其上限。

• 作用：所有 AI 的基础

企业知识库

使 AI 能够高效复用企业知识，为智能体的开发和模型再训练提供数据和业务支持。

• 作用：数据基础

智能体 (Agent)

将 AI 与知识库根据具体场景相结合，使其能够执行单个或多个企业内部业务。

• 作用：场景实现

与业务流程融合

将 AI 基础模型和智能体融入企业业务流程，替代人力，提升效率。

• 作用：价值创造

参考资料：火山引擎相关会议、360-周鸿祎演讲等

Dify 提供的价值

Dify 是一个为企业实现大规模语言模型（LLM）实用化而打造的集成式开发平台。它完整覆盖以下四大流程，大幅提升开发效率，简化 AI 的实际部署。

1. 基础模型：灵活的模型整合能力

• 多样化的模型支持：
  • 商业模型：支持 OpenAI (GPT-4/3.5)、Google Gemini、Anthropic Claude、通义千问、文心一言等国内外主流模型。
  • 开源模型：支持 Llama 2、ChatGLM、Qwen 等在本地或云端运行。
  • 自定义模型：可集成使用企业自有数据微调的模型。
• 模型管理功能：
  • 性能比较：可视化比较不同模型的响应速度、精度和成本。
  • 负载均衡：在流量高峰期自动在模型间分配负载。
  • 安全措施：强化 API 密钥管理、数据加密和访问控制。

2. 企业知识库：高效的数据利用

• 数据来源的多样性：
  • 文件格式：可直接上传 PDF、Word、Excel、Markdown、CSV 等文件。
  • 外部集成：可与 Confluence、Jira、Notion、网站等外部系统连接，自动同步数据。
• 高级搜索功能：
  • 语义搜索：针对自然语言提问，高精度搜索数据库内的相关文档。
  • 上下文管理：基于过去的对话历史和搜索结果生成回应。
  • 多语言支持：支持英语、日语、中文等 20 多种语言。
• 安全措施：
  • 数据加密：在数据存储和传输过程中进行加密。
  • 访问控制：通过基于角色的访问控制（RBAC）细粒度管理数据的查看和编辑权限。

3. 智能体：直观的工作流编排

• 可视化工具：
  • 无代码开发：通过拖拽方式创建 AI 智能体的工作流。
  • 任务分解：将复杂任务分解为步骤，并设置每个步骤的处理内容。
• 高级功能支持：
  • 工具集成：与 Google 搜索、Slack、Salesforce 等外部工具集成，自动获取和操作数据。
  • 推理引擎：根据模型的推理结果自动判断下一步操作。
  • 错误处理：发生错误时自动重试或执行替代处理。

4. 与业务流程融合：加速实用化进程

• 低代码集成：
  • API 网关：利用 Dify 的 API 与现有业务系统集成。
  • 部署工具：支持 Docker、Kubernetes 等容器化工具，实现可扩展部署。
• 成功案例：
  • 客户支持：自动回答 FAQ，由 AI 处理客户咨询，将响应时间缩短 50%。
  • 销售支持：分析客户数据，辅助销售预测和目标客户识别。
  • 供应链管理：预测库存状况和交货延迟，并提出适当的应对措施。

Dify 的主要优势

项目	Dify 的优势	传统方法的挑战
开发效率	使用无代码工具可在数小时内创建 AI 智能体。	需要手动编码，开发周期长。
成本节约	通过模型选择和负载均衡，可将 API 使用成本降低 30% 以上。	仅使用昂贵的商业模型，成本高昂。
安全性	统一管理数据加密、访问控制和审计日志。	需要对各个服务进行单独的安全配置。
扩展性	易于添加或修改工作流，快速响应业务需求变化。	系统改造需要高昂的成本和时间。

总结

Dify 是一个覆盖 AI 实际应用中模型选择、数据利用、智能体开发和业务集成所有环节的集成平台。对于希望利用 AI 实现差异化竞争的企业而言，Dify 是一个不可或缺的工具。

参考网站：Dify 官网、GitHub 仓库