liang14658foxDify概述，AI应用开发框架
Dify 是一款专为开发 AI 应用设计的开发框架。类似于 Java 中的 Spring Boot，后者被广泛应用于 Web 应用开发。使用开发框架的核心目标是提高开发效率，而 Dify 正是为此而生。
什么是生成式？
生成式 AI 是指通过 AI 技术生成各种形式的内容，例如文字、图片、音频或视频。这种生成能力是 AI 应用的核心特性。
开放与灵活性
Dify 的社区版是开源的，代码托管在 GitHub 上，体现了其开放性。此外，Dify 既支持在线云服务访问，也支持私有化部署，这使其在满足不同场景需求时具备高度的灵活性。
Dify 能做什么？
作为一个 AI 应用开发框架，Dify 当前支持以下四种主要应用类型：
- 聊天助手：基于大语言模型（LLM）构建对话式交互的智能助手。
- 文本生成：适用于撰写故事、文本分类、翻译等任务。
- Agent：能够进行任务分解、逻辑推理和工具调用的智能助手。
- 工作流：通过流程编排定义灵活的 LLM 工作流。
为什么需要开发聊天助手？
虽然市场上已有 ChatGPT 和文心一言等聊天助手，但开发自有聊天助手仍然具有以下必要性：
- 定制化需求 如果需要在自己的网站或应用中集成聊天助手，仅嵌入现有产品页面（OpenAI官方的ChatGPT、文心一言等）并不现实，尤其当登录体系和现有系统不一致时。
- 嵌入公司知识库 通用聊天助手无法回答特定领域或公司内容。例如，你需要一个能解答公司产品说明书的助手，而现有助手并未接受相关培训。这时，定制开发显得尤为必要。通过Dify提供的知识库即可实现（在Dify中，知识库是一些文档的集合，可以被整体集成至一个应用中作为检索上下文使用）。
为什么选择 Dify？
简单且快速 是选择 Dify 的关键原因。
- 非程序员友好
即使没有编程经验，也可以通过零代码和可视化方式快速构建 AI 应用。
- 程序员效率提升
与 LangChain 等库相比，Dify 提供了更贴近生产需求的完整解决方案，经过精心设计和测试，相当于一套高效的脚手架。
Dify 的发布方式
Dify 允许用户完全通过零代码的方式可视化搭建 AI 应用，最终生成一个可嵌入网页或 App 的链接。此外，Dify 应用还支持 API 访问，方便灵活集成。例如，你可以开发一个自定义界面的 App，通过访问 Dify 的 API 赋予应用 AI 能力。
为了保护敏感数据，Dify 支持私有化部署，是确保数据安全的最佳选择。
Dify、Coze、FastGPT对比
| FastGPT | Dify | Coze | |
|---|---|---|---|
| 简介 | Dify是一个开源的平台，支持本地私有部署 | FastGPT是一个开源的平台，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力 | 字节跳动旗下的产品，Coze提供了丰富的插件系统和易用性 |
| 开源 | Dify的开源社区活跃，提供了丰富的资源 | 开源 | 不开源 |
| 定制性 | 用户可以根据自己需求进行高度定制， | 可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂问答场景 | 相比Dify，定制性有限制 |
| 大模型支持 | 并且可以在自己的服务器上进行部署， | 通过One API支持常见的大模型 | 支持少数的在线模型 |
| 便捷性 | 从而更好的控制数据安全和隐私 | 操作便捷 | 操作便捷 |
| 功能支持 | 支持多种大语言模型，如OpenAI、Claude3等，也支持开源的本地模型 | 擅长支持RAG场景,支持工作流 | RAG场景支持较弱,Agent功能丰富,支持工作流 |
| 面向用户 | 操作便捷,更加容易上手,可以通过零代码和可视化方式快速构建 AI 应用 | 企业用户,程序员 | C端用户 |
使用Dify平台对比直接使用 ChatGPT
| 角度 | Dify | OpenAI 直接使用 ChatGPT |
|---|---|---|
| 数据隐私 | Dify 支持本地私有化部署，支持调用本地训练的大模型，但是如果调用OpenAI的APIkey同样有数据泄露风险，安全性上不如国产AI百川大模型 | 数据处理全部托管在 OpenAI 云端，可能带来隐私和合规风险，尤其是在涉及严格数据保护法规的地区，部分外企有控诉过OpenAI使用泄露数据进行训练 |
| 定制化 | 可以根据具体业务场景进行模型调优、参数调整和功能扩展（workflow），能够满足复杂、个性化的需求。 | 默认模型提供通用化服务，适合大多数标准场景。虽然开箱即用，但灵活性和定制化能力相对有限，无法满足特定需求场景的优化。 |
| 成本 | Dify官方价格：https://dify.ai/pricing，或者采用开源方案（调用OpenAI的API或者本地大模型），长期来看可以降低成本，特别是对高频使用的企业。然而，初始部署需要一定的硬件投入和技术团队支持 | 按需付费模式，初期无硬件投入，适合快速上线和临时使用的场景。然而，如果长期使用或调用频率较高，可能会导致成本累积增加。 |
| 便捷性 | 目前工作台同样依赖于网络环境，需要进项简单配置 | 无需部署，直接通过 API 或者注册即可使用，初期投入少且易于上手，适合技术能力较弱的团队或需要快速实现产品功能的企业。但其依赖于网络环境，可能对使用场景有一定限制。 |
| 性能 | 取决于调用的模型性能 | ChatGPT-4 是 OpenAI 开发的第四代大语言模型，在自然语言处理领域处于领先地位 |