去年在Dify還是0.x版本時，我曾用過一段時間。但就像很多技術(shù)愛好者一樣，因為工作變動不得不暫時擱置。最近收到不少讀者咨詢："Dify現(xiàn)在發(fā)展到什么程度了？還值得投入學(xué)習(xí)嗎？"

帶著這些疑問，我重新審視了Dify，發(fā)現(xiàn)其已經(jīng)發(fā)展到 1.x版本，從一個"有趣玩具"開始轉(zhuǎn)變成"生產(chǎn)級工具"。我準備深入研究一下它，并計劃寫一個系列文章，從基礎(chǔ)使用到核心原理，再到個性化定制開發(fā)。今天先為大家?guī)鞤ify的全面介紹，后續(xù)會持續(xù)更新深度內(nèi)容，歡迎關(guān)注追更！

dify 簡介

Dify 是一個面向生成式AI應(yīng)用開發(fā)的開源平臺，致力于降低大語言模型技術(shù)的使用門檻。該平臺創(chuàng)新性地結(jié)合了云原生架構(gòu)與AI工程化實踐，為開發(fā)者提供從模型接入到應(yīng)用部署的一站式解決方案。

作為新一代LLM開發(fā)工具，Dify 的獨特價值在于：

1. 技術(shù)整合：平臺預(yù)置了多模態(tài)模型支持體系、可視化Prompt設(shè)計器、智能檢索增強生成系統(tǒng)等核心組件
2. 全棧能力：同時提供面向開發(fā)者的SDK和管理控制臺，支持從原型設(shè)計到規(guī)?；\營的全生命周期管理
3. 協(xié)作特性：通過直觀的交互界面，讓業(yè)務(wù)專家也能參與AI能力調(diào)優(yōu)和數(shù)據(jù)治理

為什么用dify

你可以把 LangChain 這類開發(fā)庫比作散裝的五金工具——雖然靈活，但需要開發(fā)者自行組裝。而 Dify 更像一個預(yù)制的智能建造系統(tǒng)，不僅提供標準化構(gòu)件，還包含經(jīng)過驗證的施工方案。

作為開源領(lǐng)域的工程化實踐者，Dify 展現(xiàn)出三大差異化優(yōu)勢：

1. 生產(chǎn)就緒性：預(yù)置企業(yè)級功能如多租戶隔離、審計日志、性能監(jiān)控等開箱即用
2. 架構(gòu)完整性：從模型網(wǎng)關(guān)、業(yè)務(wù)邏輯層到用戶界面形成閉環(huán)系統(tǒng)
3. 可控性保障：支持私有化部署的同時，保持與最新AI技術(shù)的同步演進

從創(chuàng)建應(yīng)用開始

Dify 平臺提供四種不同層級的 AI 應(yīng)用構(gòu)建模式，滿足從入門到高階的開發(fā)需求：

1. 對話助手（Chatbot）入門級解決方案，讓開發(fā)者快速搭建智能對話系統(tǒng)。通過可視化界面配置對話邏輯和知識庫，無需編碼即可創(chuàng)建具備基礎(chǔ)問答能力的 AI 助手，是探索大語言模型應(yīng)用的理想起點。
2. 智能代理（Agent）進階型應(yīng)用框架，賦予 AI 自主決策與執(zhí)行能力。系統(tǒng)可基于用戶意圖進行動態(tài)推理，智能調(diào)用 API 工具鏈完成復(fù)雜操作，如實時數(shù)據(jù)查詢、事務(wù)處理等，實現(xiàn)從"回答問題"到"解決問題"的跨越。
3. 對話流程（Chatflow）支持上下文記憶的多輪交互系統(tǒng)。通過狀態(tài)機機制管理對話進程，可處理包含分支邏輯的深度會話場景，適用于客戶服務(wù)、教育輔導(dǎo)等需要持續(xù)跟蹤對話上下文的專業(yè)場景。
4. 自動化工作流（Workflow）面向單次任務(wù)的高效處理引擎。采用節(jié)點式編排設(shè)計，支持將大語言模型能力與傳統(tǒng)系統(tǒng)服務(wù)無縫銜接，可快速構(gòu)建數(shù)據(jù)提取、內(nèi)容生成等批處理任務(wù)，顯著提升業(yè)務(wù)自動化水平。

每種模式都提供從開發(fā)調(diào)試到生產(chǎn)部署的全套工具鏈，開發(fā)者可根據(jù)業(yè)務(wù)復(fù)雜度自由選擇，并支持在項目演進過程中平滑升級應(yīng)用架構(gòu)。平臺特有的"漸進式復(fù)雜度"設(shè)計，既降低了入門門檻，又為專業(yè)開發(fā)保留了充分的擴展空間。

DSL文件

DSL 是由 Dify.AI 所定義的 AI 應(yīng)用工程文件標準，文件格式為 YML。該標準涵蓋應(yīng)用在 Dify 內(nèi)的基本描述、模型參數(shù)、編排配置等信息。

如果你從社區(qū)或其它人那里獲得了一個應(yīng)用模版（DSL 文件），可以從工作室選擇 「 導(dǎo)入DSL 文件 」。DSL 文件導(dǎo)入后將直接加載原應(yīng)用的所有配置信息。

工作流節(jié)點

節(jié)點是工作流的重要元素，通過串聯(lián)不同功能的節(jié)點，可以實現(xiàn)工作流的各項操作。這種設(shè)計特別適合自動化和批量處理場景，如高品質(zhì)翻譯、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容創(chuàng)作、電子郵件自動化等應(yīng)用。然而，這類應(yīng)用無法進行生成結(jié)果的多輪對話交互。

起始節(jié)點

"起始"節(jié)點是所有工作流程應(yīng)用（Chatflow / Workflow）的基礎(chǔ)，提供了之后各個節(jié)點以及應(yīng)用運行所需的初始信息，如用戶輸入的文本、上傳的文件等。

大語言模型節(jié)點（LLM節(jié)點）

這個節(jié)點調(diào)用大語言模型（LLM），處理和分析用戶在 "起始" 節(jié)點中輸入的數(shù)據(jù)（包括自然語言、上傳的文件或圖片），并產(chǎn)生有意義的響應(yīng)。

知識檢索節(jié)點

此節(jié)點能從知識庫中尋找與用戶問題相關(guān)的內(nèi)容，這些內(nèi)容可以被下一步的 LLM 節(jié)點用作參考上下文。

問題分類節(jié)點

問題分類節(jié)點通過預(yù)設(shè)的分類規(guī)則，能夠根據(jù)用戶輸入，利用 LLM 進行推理并匹配相應(yīng)的類別，生成分類結(jié)果，為后續(xù)節(jié)點提供更精準的信息。

條件分支節(jié)點

該節(jié)點可以根據(jù)設(shè)定的 If/else/elif 條件將 Chatflow / Workflow 的流程切分為多個分支。

代碼執(zhí)行節(jié)點

代碼節(jié)點支持 Python / NodeJS 代碼的運行，用于在工作流程中進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。它可以簡化你的工作流程，適合進行算術(shù)運算、JSON 變換、文本處理等操作。

模板轉(zhuǎn)換節(jié)點

借助 Jinja2 這種強大的 Python 模板語言，模板節(jié)點可以在工作流中實現(xiàn)靈活且輕量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，適用于處理文本、轉(zhuǎn)換JSON 等。例如，將前面步驟的變量進行格式化和合并，創(chuàng)造出單一的文本輸出，非常適合將多個數(shù)據(jù)源的信息匯總成一個特定格式，以滿足后續(xù)步驟的需求。

文檔提取器節(jié)點

LLM 無法直接讀取或理解文檔內(nèi)容，因此需要借助文檔提取器節(jié)點來解析用戶上傳的文檔，將文件中的信息轉(zhuǎn)換為文本，再傳給 LLM 進行處理。

列表操作節(jié)點

列表操作節(jié)點能夠?qū)ξ募母鞣N屬性（如格式類型、文件名、大小等）進行篩選和提取，將不同格式的文件送到相應(yīng)的處理節(jié)點，實現(xiàn)精準的文件流程控制。

變量聚合節(jié)點

通過變量聚合，可以將問題分類或條件分支等的多路輸出整合為單一輸出，供下游節(jié)點使用和操作，極大地簡化了數(shù)據(jù)流的管理。

變量賦值節(jié)點

你可以利用變量賦值節(jié)點將對話上下文、上傳的文件、用戶輸入的偏好信息等變量寫入會話變量，供后續(xù)對話參考。

迭代節(jié)點

迭代節(jié)點可以對數(shù)組中的每個元素執(zhí)行相同的操作，并產(chǎn)生所有結(jié)果，可以視為批量任務(wù)處理器。通常，迭代節(jié)點會配合數(shù)組變量使用。

參數(shù)提取節(jié)點

這個節(jié)點利用 LLM 從自然語言中推理和提取結(jié)構(gòu)化參數(shù)，以供后續(xù)工具調(diào)用或 HTTP 請求使用。

HTTP 請求節(jié)點

該節(jié)點允許通過 HTTP 協(xié)議向服務(wù)器發(fā)送請求，適用于獲取外部數(shù)據(jù)、webhook、生成圖片、下載文件等操作。你可以向指定的網(wǎng)絡(luò)地址發(fā)送定制化的 HTTP 請求，實現(xiàn)與各種外部服務(wù)的互動。

Agent 節(jié)點

Agent 節(jié)點在Dify Chatflow/Workflow 中負責(zé)自主調(diào)用工具的功能。它通過集成各種 Agent 推理策略，使LLM能夠在運行時動態(tài)選擇并執(zhí)行工具，實現(xiàn)多步推理。

工具節(jié)點

"工具"節(jié)點對工作流提供了強勁的外部功能支持，可分為三個類別：

• 預(yù)裝工具，這些是由Dify直接提供的工具，在使用前可能要先進行授權(quán)。
• 自定義工具，這些工具可以通過 OpenAPI/Swagger 標準格式導(dǎo)入或設(shè)定。如預(yù)裝工具無法滿足你的需求，可在Dify界面導(dǎo)向 -- 工具中構(gòu)建自己的工具。
• 工作流程，你可以設(shè)計一個更加復(fù)雜的工作流，并發(fā)布為工具。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI 博物院 作者：longyunfeigu

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/RDxKHDqdhnTDk7_2mlIaqw???