Dify智能应用开发实战

用户6183

2025年8月29日修改

一 Dify平台私有化部署

1.
Dify平台介绍​

什么是Dify

Dify是⼀款开源的⼤语⾔模型(LLM) 应⽤开发平台，它融合了后端即服务 Backend as  Service 和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建⽣产级的⽣成式 AI 应⽤；即使是⾮技术⼈员，也能参与到 AI 应⽤的定义和数据运营过程中来。​

什么是LLMOps

LLMOps（Large Language Model Operations）是⼀个涵盖了⼤型语⾔模型开发、部署、维护和优化的⼀整套实践和流程。⽬的是确保安全、⾼效、可扩展地使⽤这些强⼤的 AI 模型来 构建和运⾏实际应⽤程序。​

Dify 能做什么

Dify 内置了构建 LLM 应⽤所需的关键技术栈，包括对数百个模型的⽀持、直观的 Prompt 编排界⾯、⾼质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了⼀套易⽤的界⾯和 API，这为开发者节省了许多重复造轮⼦的时间，使其可以专注在创新和业务需 求上。我们可以把 LangChain 这类的开发库想象为有着锤⼦、钉⼦的⼯具箱。与之相⽐， Dify 提供了更接近业务需求的全套⽅案，Dify 好⽐是⼀套脚⼿架，并且经过了精良的⼯程设计和软件测试。​

将 LLM 集成⾄已有业务：通过引⼊ LLM 增强现有应⽤的能⼒，接⼊ Dify 的 RESTful  API 从⽽实现 Prompt 与业务代码的解耦，在 Dify 的管理界⾯可实现跟踪数据、成本和⽤量并持续改进应⽤效果 ​

作为企业级 LLM 基础设施：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，加速 Gen AI 技术在企业内的推⼴，并实现中⼼化的监管 ​

探索 LLM 的能⼒边界：通过 Dify 也可以轻松的实践 Prompt ⼯程、RAG、 AI Agent，工作流。​

Dify的优势

在使⽤ LLMOps 平台如 Dify 之前，基于 LLM 开发应⽤的过程可能会⾮常繁琐和耗时。开发者需要⾃⾏处理各个阶段的任务，这可能导致效率低下、难以扩展和安全性问题 ​

1.
数据准备：⼿动收集和预处理数据，可能涉及到复杂的数据清洗和标注⼯作，需要编写较多代码。​

2.
Prompt Engineering：缺乏实时反馈和可视化调试。​

3.
嵌⼊和上下⽂管理：⼿动处理⻓上下⽂的嵌⼊和存储，难以优化和扩展，需要不少编程⼯作，熟悉模型嵌⼊和向量数据库等技术。​

4.
应⽤监控与维护：需要⼿动收集和分析性能数据，可能⽆法实时发现和处理问题。​

5.
模型微调：⾃⾏处理微调数据准备和训练过程，可能导致效率低下，需要编写更多代码。​

6.
系统和运营：需要技术⼈员参与或花费成本开发管理后台，增加开发和维护成本，缺乏多⼈协同和对⾮技术⼈员的友好⽀持。​

引⼊ Dify 这样LLMOps 平台后，基于 LLM 开发应⽤的过程将变得更加安全、⾼效，使⽤ 像 Dify 这样的 LLMOps 进⾏应⽤开发的优势体现在以下⼏个⽅⾯： ​

1.
数据准备：平台提供数据收集和预处理⼯具，简化了数据清洗和标注的⼯作，最⼩化甚⾄消除了编码⼯作。​

2.
Prompt Engineering：所⻅即所得的 Prompt 编辑和调试，可根据⽤户输⼊的数据进⾏实时优化和调整。​

3.
嵌⼊和上下⽂管理：⾃动处理⻓上下⽂的嵌⼊、存储和管理，提⾼效率和扩展性，⽆需编写⼤量代码。​

4.
应⽤监控与维护：实时监控性能数据，快速发现和处理问题，确保应⽤程序的稳定运 ⾏，提供完整的⽇志记录。 ​

5.
微调数据准备：提供⼈⼯标注数据集的批量导出，在应⽤运营过程中收集线上反馈数据 持续改善模型效果。​

6.
系统和运营：易⽤的界⾯，⾮技术⼈员也可参与，⽀持多⼈协同，降低开发和维护成本。与传统开发⽅式相⽐，Dify 提供了更加透明和易于监控的应⽤管理，让团队成员更好地了解应⽤的运⾏情况。​

使用Dify和不使用Dify的开发差别

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Dify的平台

在线的平台：https://cloud.dify.ai/apps

开源离线部署的平台：https://github.com/langgenius/dify

2.
Dify平台私有化部署​

2.1 Dify私有化部署方案设计

Dify智能应用开发实战​

Dify智能应用开发实战