Dify

Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，融合后端即服务与 LLMOps 理念，旨在助力开发者与非技术人员高效搭建生成式 AI 应用。它的核心优势显著，通过可声明式 YAML 文件定义 AI 应用的各个关键要素，如 Prompt、上下文与插件等，同时提供可视化的 Prompt 编排、运营以及数据集管理功能，极大降低开发门槛与复杂度，使非技术人员也能在短时间内完成 AI 应用开发，或轻松将大语言模型集成至现有应用并持续优化。

在技术架构上，Dify 内置构建 LLM 应用的关键技术栈，支持多达数百种模型，包括 GPT、Mistral、Llama 等热门模型，给予开发者丰富的选择空间。其直观的 Prompt 编排界面，方便用户制作提示、对比模型性能；高质量的 RAG 引擎，能高效进行信息检索与处理，还支持常见文档格式的文本提取；灵活的 Agent 框架，可定义基于 LLM 函数调用或 react 的智能体，并配备超 50 种内置工具，如谷歌搜索、DALL・E、Stable Diffusion 和 Wolframalpha 等，用于处理复杂任务。此外，Dify 具备可观测性，能监控和分析应用日志与性能，便于开发者基于生产数据和注释持续完善提示词、数据集与模型。它还提供后端即服务，所有功能皆有对应的 API，方便集成到业务逻辑中。而且，Dify 支持私有化部署，满足企业对数据安全和合规性的严格要求。无论是开发智能客服、个性化推荐引擎，还是内容生成与分析工具，Dify 都能凭借其强大功能与灵活特性，成为构建 AI 应用的得力之选。

关于研发公司介绍

成立背景与时间：由张路宇创立于 2023 年 3 月 23 日。张路宇有着丰富的行业经验，曾创办飞蛾，后被 Coding 收购，又随 Coding 加入腾讯，在开发者工具和服务等领域积累深厚。

核心团队：核心团队来自腾讯，成员之间已磨合多年，具备专业的技术能力和对 AI 领域的深刻理解。

公司理念：致力于让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用，通过降低技术门槛、减少试错成本，帮助用户将时间和精力聚焦到生成式 AI 应用的落地与运营。

产品与成就：2023 年 5 月推出并开源了 Dify.ai，是一个简单易用的开源 LLM 应用开发平台。自上线以来成绩斐然，开源镜像下载数超过 40 万，GitHub Stars 超过 30,000，多次登上 GitHub 全球趋势榜，云端版拥有十多万开发者用户，构建了数十万个应用，还成为安克创新、得到等领先企业的首选 LLM 应用开发平台。

商业模式：采用开源 + SaaS 的模式为全球客户提供服务，满足各类企业与开发者在生成式 AI 领域的创新需求。

发展战略：成立之初就将 “全球化” 作为重要战略方向，2023 年 6 月成为亚马逊云科技初创网络成员，产品上架亚马逊云科技 Marketplace（海外区），并入选亚马逊云科技 “生成式 AI 合作伙伴计划”，借助亚马逊云科技的全球网络加速国际业务拓展。

Dify的功能介绍

Dify 产品功能丰富且强大，涵盖多个关键维度。在数据管理方面，具备上下文、数据集管理及数据分析能力，可助力模型理解与性能评估。部署与集成功能便捷，支持一键部署、丰富 API 集成及多环境适配。可视化与监控功能实现实时监控、详细日志记录及用户反馈收集。提示工程支持涵盖提示优化、少样本学习及模板复用。多模型管理允许模型切换、参数配置及版本管理。安全与权限管理保障数据安全、设置精细权限并支持多种认证授权。团队协作功能提供项目共享、评论讨论及任务分配跟踪，全方位满足不同场景下的 AI 应用开发与管理需求 。

数据管理功能

• 上下文管理：用户能为模型提供额外背景信息、历史对话或特定领域知识作为上下文。在智能客服场景中可提供产品手册、常见问题解答等，帮助模型理解问题背景，给出更准确、针对性回答。
• 数据集管理：支持对数据集进行创建、编辑、删除等操作，方便用户整理和维护用于训练或辅助模型的数据。可上传、标注和管理文本、图像等多种类型数据，为模型训练和优化提供基础。
• 数据分析：对用户输入和模型输出数据深入分析，如分析用户提问频率、类型分布了解用户需求热点；统计模型回答准确率、召回率评估模型性能，找出模型薄弱环节，为提示优化和模型改进提供依据。

部署与集成功能

• 一键部署：用户通过简单操作即可将构建好的 AI 应用部署到生产环境，支持多种部署方式，如本地服务器部署、云平台部署等。无论企业还是个人开发者，都能快速让应用上线，节省部署时间和精力1。
• API 集成：提供丰富 API 接口，方便与现有系统、产品或其他第三方服务集成。可将 Dify 的 AI 功能集成到企业的客户关系管理系统、办公自动化系统等，为现有业务流程注入智能能力。
• 多环境支持：能适配不同的运行环境和基础设施，无论是小型开发环境还是大型企业级分布式系统，都能稳定运行，满足不同规模用户的需求。

可视化与监控功能

• 实时监控：对模型性能和用户交互实时监控，展示模型响应时间、吞吐量等性能指标，以及用户输入、模型输出的实时数据。用户可通过仪表盘、图表等直观方式了解应用运行状态，及时发现问题1。
• 日志管理：详细记录应用运行过程中的各种事件和操作，包括用户请求、模型调用、工具使用等信息。用户可根据日志排查问题、分析应用运行轨迹，为故障诊断和性能优化提供依据。
• 反馈机制：提供用户反馈渠道，如满意度评价、问题反馈表单等。收集用户对模型回答质量、应用功能的意见和建议，用于优化提示、改进模型和完善应用功能。

提示工程支持功能

• 提示优化：提供直观界面和工具，方便用户设计、调整和优化提示。用户可通过可视化操作添加、删除、修改提示内容，设置提示参数，如温度、最大令牌数等，以提高模型输出质量和准确性。
• 少样本学习支持：允许用户通过提供少量示例引导模型更好完成任务。在文本分类任务中，用户提供几个正例和反例，模型可学习示例特征和模式，对新文本进行准确分类，降低对大规模标注数据的依赖。
• 提示模板与复用：预设多种提示模板，涵盖常见任务和场景，如文本生成、问答、翻译等。用户可直接使用模板，也可基于模板修改定制，还能将自己创建的优秀提示保存为模板，方便在其他项目或任务中复用。

多模型管理功能

• 模型切换与比较：用户可在应用开发过程中方便地切换不同模型，对比不同模型在相同任务或数据上的性能表现，如输出质量、响应速度等，从而选择最适合具体业务需求的模型。
• 模型参数配置：针对不同模型，提供详细参数配置选项，用户可根据任务特点和需求，调整模型的各种参数，如调整语言模型的生成策略、推理参数等，以优化模型性能。
• 模型版本管理：支持对模型版本进行管理，记录模型的不同版本及其参数、训练数据等信息。方便用户在模型优化和迭代过程中，回滚到特定版本，或对不同版本进行对比分析。

安全与权限管理功能

• 数据安全：采用数据加密技术，对用户数据在传输和存储过程中进行加密处理，防止数据泄露和篡改。支持数据备份和恢复功能，确保数据的可靠性和可用性。
• 权限管理：提供完善的权限管理系统，管理员可为不同用户或用户组分配不同权限，如创建、编辑、删除应用的权限，访问和管理数据的权限等，保证系统资源的安全访问和使用。
• 认证与授权：支持多种认证方式，如用户名密码认证、单点登录（SSO）等，确保用户身份的合法性。通过授权机制，严格控制用户对系统功能和数据的访问权限，防止非法操作。

团队协作功能

• 项目共享与协作：支持团队成员共同参与 AI 应用开发项目，用户可将创建的应用、工作流、数据集等资源共享给团队成员，方便协作开发和管理。
• 评论与讨论：在应用开发过程中，团队成员可对提示、模型配置、工作流设计等内容进行评论和讨论，方便沟通交流，提高开发效率和质量。
• 任务分配与跟踪：提供任务管理功能，管理员可将开发任务分配给具体成员，并跟踪任务进度，确保项目按时完成。

Dify工作流介绍

Dify 的工作流功能主要包括：用户可在可视化无限画布上，通过拖拽操作进行低代码的工作流编排。工作流节点丰富，有用于初始化的开始节点、执行任务的功能节点如 LLM 节点、知识检索节点等，还有标志结束的节点。支持 DSL 导入导出，方便在不同系统间移动和自定义。具备预览与调试功能，可提前查看效果、检查问题。能将复杂 AI 任务分解，降低开发门槛与系统复杂度，提升开发效率与系统稳定性。

可视化操作与低代码要求

• 直观的画布操作：用户可在无限画布上进行操作，通过简单的拖拽和连接不同节点来构建 AI 工作流，无需复杂的编程知识，降低了开发门槛，即使是非技术人员也能轻松上手。
• 降低系统复杂度：将复杂的 AI 应用开发任务分解为一个个较小的步骤，即节点，每个节点负责完成一个特定的子任务，这样使得整个系统的结构更加清晰，可解释性更强，也提高了系统的稳定性和容错性。

丰富的节点类型

• 基础节点
  • 开始节点：作为工作流的起始点，通常用于初始化变量或设置初始状态，为后续的流程提供基础条件。
  • 结束节点：标志着工作流的完成，代表整个流程的终止。
  • 直接回复节点：可直接向用户返回响应，适用于简单的交互场景，比如一些固定话术的回复等。
• 功能节点
  • LLM 节点：能够调用主流的大型语言模型，如 GPT、Mistral、Llama3 等，进行文本生成或处理等自然语言理解和生成任务，用户还可以定义模型的输入和输出。
  • 知识检索节点：可以从知识库中检索相关信息，为语言模型提供背景知识或数据支持，让模型生成的内容更准确、更有依据。
  • 意图分类器节点：能让 LLM 对用户输入自动分类，根据不同类别进行工作流转，便于系统根据用户意图采取不同的处理路径。
  • 代码执行节点：支持执行自定义的 Python 或 Node.js 代码，适用于需要进行复杂计算、逻辑处理或实现特定业务逻辑的场景。
  • If/Else 块节点：用于定义条件逻辑，创建分支工作流，可根据特定条件决定工作流的执行路径，比如根据用户输入的不同值或系统的不同状态进行不同的处理。

开放性与可扩展性

• DSL 导入导出：支持 DSL（领域特定语言）导入导出功能，用户可将 Workflows 导出为 DSL 文件，并导入到其他工作区，方便在不同系统间移动和再次自定义，促进了社区内的合作、分享，用户可以基于他人的工作成果进行再构建。
• 支持自定义工具：用户不仅可以使用内置工具，还能创建自定义工具来扩展工作流的功能，满足个性化的业务需求，方便与外部系统或服务进行集成。

预览与调试功能

工作流提供了预览与调试节点，允许开发者在工作流运行前进行预览和调试，提前查看工作流的执行效果，检查是否存在逻辑错误或问题，确保工作流的正确性，减少正式运行时的错误和风险。

Dify的代码生成功能

核心原理

Dify 代码生成功能基于其集成的先进大语言模型，如 GPT 系列等。这些模型经过海量代码数据的预训练，学习到了各种编程语言的语法规则、代码模式和常见算法实现。当用户输入特定的需求描述时，Dify 能理解自然语言描述的意图，调用模型将其转化为相应的代码。同时，Dify 结合自身的 Prompt 工程技术，对用户输入进行优化和处理，让模型生成更符合实际需求的代码。

功能特点

• 多语言支持：Dify 支持多种主流编程语言，如 Python、Java、JavaScript、C++ 等。无论用户是进行 Web 开发、数据科学项目，还是移动应用开发，都能借助 Dify 生成所需的代码。
• 可定制化：用户可以根据具体需求，对生成的代码进行定制。例如，指定代码的风格（如驼峰命名法、下划线命名法）、性能要求（如时间复杂度、空间复杂度）、代码结构等，让生成的代码更贴合项目的实际情况。
• 上下文理解：Dify 能够理解代码生成的上下文信息。如果用户在之前的交互中提供了项目的相关信息，如项目的架构、已有代码片段等，Dify 在生成新代码时会考虑这些上下文，生成的代码能更好地与现有代码集成。

应用场景

• 快速原型开发：在项目初期，开发人员可以使用 Dify 快速生成代码原型，验证项目的可行性和基本功能。比如，开发一个简单的 Web 应用，只需描述应用的功能和界面需求，Dify 就能生成相应的前端和后端代码框架，大大缩短了开发周期。
• 代码补全与优化：当开发人员编写代码遇到困难或需要优化代码时，Dify 可以提供帮助。例如，当代码中需要实现一个复杂的算法时，开发人员可以描述算法的功能，Dify 生成相应的代码实现。同时，Dify 还可以对现有的代码进行优化，提高代码的性能和可读性。
• 学习与教学：对于编程初学者来说，Dify 是一个很好的学习工具。初学者可以通过描述问题，让 Dify 生成代码，并学习代码的实现思路和编程技巧。在教学过程中，教师也可以利用 Dify 生成示例代码，帮助学生更好地理解编程概念和算法。

使用流程

• 需求输入：用户通过 Dify 的界面，以自然语言的形式输入代码生成的需求。例如，“生成一个 Python 函数，用于计算两个数的和”。
• 参数设置（可选）：用户可以根据需要设置一些参数，如编程语言、代码风格、性能要求等。
• 代码生成：Dify 根据用户的输入和设置，调用模型生成代码，并将生成的代码展示给用户。
• 代码调整与应用：用户可以对生成的代码进行调整和修改，使其符合实际需求。然后将代码应用到项目中。

与其他功能的协同

• 与工作流集成：Dify 的代码生成功能可以与工作流功能集成。例如，在一个自动化的软件开发工作流中，当某个环节需要生成代码时，可以自动调用 Dify 的代码生成功能，将生成的代码作为工作流的一部分进行后续处理。
• 结合知识检索：如果代码生成需要特定的领域知识或参考资料，Dify 可以结合其知识检索功能，从知识库中获取相关信息，辅助生成更准确、更专业的代码。

Dify 支持的开箱即用的模型

Dify 支持的开箱即用的模型丰富多样，具体如下：

• 系统推理模型：OpenAI 的 GPT 系列、Azure OpenAI Service、Anthropic 的 Claude 系列、Hugging Face Hub、Replicate、Xinference、OpenLLM、讯飞星火、文心一言、通义千问、Minimax、ZHIPU（ChatGLM）。
• Embedding 模型：OpenAI、ZHIPU（ChatGLM）、JinaAI。
• Rerank 模型：Cohere。
• 语音转文字模型：OpenAI。

此外，Dify 还支持与数百种专有和开源 LLMs 无缝集成，涵盖 Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。本地模型推理 Runtime 支持 Xinference、OpenLLM、LocalAI、ChatGLM、Ollama、NVIDIA TIS。

Dify 核心技术

Dify 拥有多元且强大的核心技术。工作流编排技术借助可视化画布与丰富节点，实现节点交互、版本管理及监控调度，支持自定义与复用。RAG 技术确保数据安全传输，融合语义理解与信息，实时更新索引。Prompt 技术通过模板复用、动态生成及评估优化，提升模型输出质量。Agent 技术涵盖行为建模、多 Agent 协作及安全管理。LLMOps 技术实现模型性能优化、数据质量管理与监控告警。后端 BaaS 技术保障 API 安全，优化性能并可与云服务集成，全方位赋能 AI 应用开发 。

工作流编排技术

• 节点交互与协同机制：各个节点在工作流中并非孤立存在，它们之间有着明确的交互和协同机制。比如，当一个知识检索节点获取到信息后，会将其传递给 LLM 节点，作为模型生成内容的依据；意图分类器节点确定用户意图后，会根据意图将工作流导向不同的后续节点，实现针对性的处理。
• 工作流版本管理：支持工作流的版本管理功能，用户可以保存不同版本的工作流，方便进行对比、回滚和迭代开发。对于复杂的 AI 应用项目，不同阶段的工作流可以作为独立版本进行管理，确保开发过程的可追溯性和稳定性。
• 工作流监控与调度：提供工作流监控功能，实时展示工作流的运行状态，包括每个节点的执行时间、输入输出数据等。同时，具备智能调度功能，根据系统资源和任务优先级，合理分配计算资源，确保工作流高效运行。

RAG（检索增强生成）技术

• 数据加密与安全传输：在构建数据通道时，采用先进的加密技术对传输中的数据进行加密处理，确保私有数据在传输过程中的安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。
• 语义理解与信息融合：不仅仅是简单的文本提取和检索，还运用语义理解技术对文档内容进行深度分析，将检索到的信息与语言模型的知识进行更好地融合，使生成的内容更具逻辑性和连贯性。
• 索引更新与优化策略：建立了自动索引更新机制，能够实时或定期对文档数据进行更新和重新索引，确保检索结果的时效性。同时，不断优化索引结构和算法，提高检索速度和准确性。

Prompt 技术

• Prompt 模板与复用：提供丰富的 Prompt 模板库，用户可以根据不同的任务和场景选择合适的模板，也可以将自己创建的优质 Prompt 保存为模板，方便在其他项目中复用，提高开发效率。
• 动态 Prompt 生成：支持根据用户输入、上下文信息或系统状态动态生成 Prompt，使模型能够根据具体情况生成更合适的输出。
• Prompt 评估与优化算法：内置评估算法，对 Prompt 的质量进行评估，如计算 Prompt 与预期输出的匹配度、模型生成结果的多样性等。根据评估结果，提供优化建议，帮助用户不断改进 Prompt。

Agent 技术

• Agent 行为建模与优化：对 Agent 的行为进行精细建模，根据不同的任务和环境，调整 Agent 的决策策略和行为模式。通过强化学习等技术，让 Agent 在与环境的交互中不断学习和优化，提高解决问题的能力。
• 多 Agent 协作机制：支持多个 Agent 之间的协作，不同的 Agent 可以分工合作，共同完成复杂的任务。在多 Agent 系统中，建立了通信和协调机制，确保 Agent 之间能够有效地传递信息和协同工作。
• Agent 安全与权限管理：为 Agent 设置了安全机制和权限管理体系，确保 Agent 在调用工具和访问数据时遵循安全规则和权限限制，防止恶意操作和数据泄露。

LLMOps 技术

• 模型性能优化算法：运用各种性能优化算法，如模型压缩、量化、缓存机制等，提高模型的推理速度和响应性能，降低资源消耗。
• 数据质量管理：对生产数据进行严格的质量管理，包括数据清洗、去重、标注质量评估等。确保用于模型训练和优化的数据具有高质量，从而提高模型的准确性和稳定性。
• 模型监控与告警：实时监控模型的各项性能指标，如准确率、召回率、F1 值等。当指标出现异常波动或低于设定阈值时，及时发出告警通知，让用户能够迅速采取措施进行调整和优化。

后端即服务（BaaS）技术

• API 安全与认证机制：设计了完善的 API 安全体系，采用身份认证、访问控制、数据加密等技术，确保只有授权的用户和应用能够访问 API 接口，保护数据和服务的安全性。
• API 性能优化与扩展：通过负载均衡、缓存策略、异步处理等技术，优化 API 的性能，提高系统的并发处理能力和响应速度。同时，具备良好的扩展性，能够根据业务需求轻松添加新的 API 接口和功能。
• 与云服务的集成：与主流的云服务平台（如 AWS、Azure、阿里云等）进行深度集成，用户可以方便地将 Dify 部署在云环境中，利用云平台的强大计算资源和服务，实现灵活的资源配置和成本控制。

Dify的部分应用场景

Dify 作为开源的 AI 开发平台，具有以下丰富的使用场景及能解决的问题：

智能文档处理

• 场景：在企业办公、学术研究、法律事务等领域，常需处理大量合同、研究报告、学术论文等文档。
• 解决问题：利用 RAG 管道自动提取各类文档文本内容，构建智能文档摄取和检索系统。可快速定位文档关键信息，实现文档内容的智能问答，提高文档查阅和信息提取效率，减轻人工处理负担，降低信息遗漏风险。

智能创意与设计

• 场景：广告、设计、创意等行业，需要进行海报设计、广告视频创意、产品外观创意等工作。
• 解决问题：集成多种 AI 模型和工具，根据设计主题和需求生成创意概念、设计草图、创意文案等，为设计师提供灵感和创意方向，辅助快速产出设计方案，激发创意灵感，提高创意和设计的产出速度与质量。

智能数据分析与洞察

• 场景：市场调研、金融分析、互联网运营等场景中，面对海量数据需进行分析挖掘。
• 解决问题：结合数据分析工具对数据进行处理和分析，自动提取数据中的关键信息和趋势，生成数据洞察报告，帮助分析师和决策制定者快速理解数据，发现潜在问题和机会，提高数据分析效率和准确性，为决策提供有力支持。

智能代码生成与开发辅助

• 场景：软件开发过程中，包括代码编写、功能模块设计、代码审查等环节。
• 解决问题：根据功能需求描述生成基础代码框架和模块，辅助开发人员快速搭建项目基础架构，提高代码编写效率。还可进行代码审查，检查代码规范、潜在漏洞等问题，提升代码质量，减少开发时间和成本，提高软件开发的整体效率和质量。

智能教育培训平台

• 场景：在线教育、职业培训等领域，需要为学生提供个性化学习路径和辅导。
• 解决问题：根据学生学习进度、知识掌握情况生成个性化学习计划和辅导内容，提供智能答疑服务，帮助学生更好地理解知识。还可辅助教师进行作业批改、课程设计等工作，减轻教师工作负担，提高教学效果和学生学习的自主性与积极性。

智能政务服务

• 场景：政府部门的信息咨询、行政审批、政策解读等服务场景。
• 解决问题：构建智能政务客服，为民众提供政策法规咨询、办事流程解答等服务，提高政务服务效率和质量。还可辅助行政审批流程，对申请材料进行智能审核和分析，提高审批效率，减少人工审核的工作量和错误率，提升政务服务的智能化水平和民众满意度。

Dify能辅助开发哪些类型的软件？

Dify 作为一款强大的 AI 应用开发平台，能够辅助开发多种类型的软件，以下为你详细介绍：

企业级软件

• 客户关系管理系统（CRM）
  • 功能生成：借助 Dify 的代码生成功能，能快速构建 CRM 系统中客户信息管理、销售机会跟踪、客户服务与支持等核心功能模块的代码框架。例如，自动生成客户数据录入、查询、修改和删除的代码，以及销售流程自动化的代码逻辑。
  • 智能交互：利用其智能对话能力，为 CRM 系统添加智能客服功能，实现自动回复客户咨询、解决常见问题，提升客户服务效率和质量。
  • 数据分析：结合 Dify 的数据分析与洞察功能，对客户数据进行挖掘和分析，生成销售报表、客户行为分析报告等，为企业决策提供支持。
• 企业资源规划系统（ERP）
  • 模块搭建：可辅助开发 ERP 系统中的财务、采购、生产、库存等各个模块。例如，生成财务记账、成本核算、采购订单管理、生产计划排程等功能的代码。
  • 流程优化：通过工作流编排功能，优化企业内部业务流程，实现各模块之间的数据共享和协同工作，提高企业运营效率。
  • 智能决策：利用 Dify 的 AI 能力，对企业的运营数据进行实时分析和预测，为企业管理层提供决策建议，如库存预警、生产计划调整等。

互联网应用

• 电子商务平台
  • 前端界面开发：帮助生成电商平台的前端页面代码，包括商品展示、购物车、结算页面等，支持多种前端框架和技术，如 React、Vue.js 等。
  • 智能推荐：结合 Dify 的智能推荐系统功能，为电商平台实现个性化的商品推荐，根据用户的浏览历史、购买记录等数据，精准推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户转化率和购买体验。
  • 客服与售后：集成智能客服功能，处理用户的咨询、投诉和售后问题，提高客户满意度和忠诚度。
• 社交媒体应用
  • 功能实现：辅助开发社交媒体应用的核心功能，如用户注册登录、动态发布、好友关系管理、消息推送等。
  • 内容生成与审核：利用 Dify 的内容生成功能，为用户提供创作灵感和辅助写作，同时可以对用户发布的内容进行智能审核，过滤不良信息，维护平台的健康生态。
  • 智能互动：添加智能聊天机器人，与用户进行互动，增强用户参与度和粘性。

移动应用

• iOS 和 Android 应用
  • 跨平台开发：Dify 支持多种移动开发框架，如 Flutter、React Native 等，可辅助开发跨平台的移动应用，减少开发成本和时间。
  • 界面设计与交互：帮助生成移动应用的界面布局和交互逻辑代码，实现流畅的用户体验。例如，生成列表视图、详情页、导航栏等界面元素的代码。
  • 功能扩展：为移动应用添加各种实用功能，如语音识别、图像识别、地理位置服务等，提升应用的竞争力。

工具类软件

• 办公软件
  • 文档处理：辅助开发办公软件中的文档编辑、格式设置、内容排版等功能，提供智能写作助手，帮助用户提高文档撰写效率和质量。
  • 数据处理：生成数据表格处理、数据分析和可视化的代码，实现数据的导入、导出、统计分析和图表展示等功能。
  • 协作功能：为办公软件添加团队协作功能，如实时文档编辑、评论和批注等，方便团队成员之间的沟通和协作。
• 图像和视频处理软件
  • 算法实现：利用 Dify 的代码生成功能，实现图像和视频处理的各种算法，如图像滤波、图像增强、视频剪辑、特效添加等。
  • 用户界面设计：帮助设计图像和视频处理软件的用户界面，提供直观的操作界面和交互方式，方便用户使用。
  • 智能识别：集成图像和视频识别功能，如人脸识别、物体识别、场景识别等，为软件增加智能特性。

游戏软件

• 游戏逻辑开发
  • 规则实现：辅助开发游戏的核心逻辑和规则，如游戏的关卡设计、角色行为、游戏机制等。例如，生成棋牌游戏的出牌规则、角色扮演游戏的角色升级系统等代码。
  • 人工智能对手：利用 Dify 的 AI 能力，为游戏创建智能的对手或 NPC（非玩家角色），使其具有自主决策和行为能力，提高游戏的趣味性和挑战性。
• 游戏界面设计
  • 界面布局：帮助设计游戏的用户界面，包括菜单、按钮、计分板等界面元素的布局和样式，实现美观、易用的游戏界面。
  • 动画效果：生成游戏中的动画效果代码，如角色动画、特效动画等，增强游戏的视觉效果和沉浸感。

适用人群

开发者

专业程序员

• 高效代码生成：Dify 能依据自然语言描述快速生成多种编程语言的代码，帮助程序员在开发过程中迅速搭建项目框架、实现特定功能，节省大量编写基础代码的时间，提高开发效率。例如，在开发一个复杂的 Web 应用时，可快速生成前端页面布局和后端接口代码。
• 多模型支持与优化：支持数百种大语言模型，程序员可根据项目需求灵活选择最适合的模型，并通过平台对模型进行微调优化，以实现更好的性能和效果。
• 集成现有系统：平台提供丰富的 API 接口，方便程序员将 Dify 集成到现有的开发流程和系统中，与其他工具和服务进行无缝对接，进一步拓展项目功能。

数据科学家

• 数据处理与分析：Dify 具备强大的数据管理和分析能力，数据科学家可以利用其对大量数据进行清洗、预处理和分析，挖掘数据中的潜在价值。同时，通过与大语言模型结合，实现对数据的智能洞察和预测。
• 模型训练与评估：平台支持多种模型训练和评估方式，数据科学家可以在 Dify 上进行模型的训练、调优和评估，验证模型的准确性和可靠性，快速迭代优化模型。
• 可视化展示：能够将分析结果以直观的可视化方式展示出来，帮助数据科学家更好地向团队成员和决策者传达数据洞察和结论，辅助决策制定。

企业业务人员

市场营销人员

• 创意内容生成：可根据产品特点和目标受众，快速生成多样化的营销文案，如广告标语、社交媒体推文、产品描述等，为营销活动提供丰富的创意素材，提高营销效率和效果。
• 个性化营销：利用 Dify 的智能推荐和用户画像功能，实现个性化的营销推广，根据不同客户的兴趣和行为，精准推送营销信息，提高客户转化率和忠诚度。
• 客户互动与服务：借助平台搭建智能客服系统，实现与客户的实时互动和高效服务，及时解答客户疑问，处理客户反馈，提升客户满意度。

客服人员

• 智能问答与辅助：Dify 的智能问答功能可以为客服人员提供快速准确的答案，辅助客服人员处理客户咨询，提高服务响应速度和质量。同时，还能自动学习和积累常见问题及答案，不断优化客服服务流程。
• 多渠道支持：支持在多种渠道（如网站、APP、社交媒体等）上部署智能客服，客服人员可以在一个平台上统一管理和处理来自不同渠道的客户咨询，提高工作效率。

项目经理

• 项目快速搭建：能够帮助项目经理快速搭建项目原型，验证项目的可行性和需求，为项目的正式开发提供明确的方向和基础。
• 团队协作与管理：Dify 提供团队协作功能，项目经理可以方便地分配任务、监控项目进度、管理团队成员的权限，促进团队成员之间的沟通和协作，确保项目按时完成。
• 成本控制与优化：通过提高开发效率和减少人力成本，帮助项目经理更好地控制项目成本，同时利用平台的数据分析功能，对项目进行评估和优化，提高项目的整体效益。

创业者

• 降低开发门槛：对于缺乏技术背景的创业者来说，Dify 的低代码甚至无代码开发特性使得他们无需具备专业的编程知识，也能轻松构建 AI 应用，快速将创意转化为实际产品，降低创业的技术门槛和成本。
• 快速迭代与创新：可以快速验证创业想法和商业模式，通过不断迭代和优化产品，根据市场反馈及时调整产品策略，提高创业成功的概率。同时，借助 Dify 的先进技术和功能，为产品注入创新元素，提升产品的竞争力。
• 灵活扩展业务：随着业务的发展，创业者可以根据需求灵活扩展产品功能和服务，Dify 的开放性和可扩展性能够满足创业企业在不同阶段的业务需求，支持企业的持续发展。

科研人员

• 实验辅助与数据处理：在科研过程中，科研人员需要处理大量的数据和进行复杂的实验分析。Dify 可以帮助科研人员快速处理和分析实验数据，提供智能的数据分析工具和算法，辅助科研人员进行数据挖掘和模型建立。
• 文献检索与知识发现：利用平台的知识检索功能，科研人员可以快速检索和筛选相关的科研文献和资料，获取最新的研究成果和信息，为科研工作提供有力的支持。
• 学术写作与成果展示：Dify 的内容生成功能可以辅助科研人员撰写学术论文、报告和研究成果，提供语法检查、内容优化和格式排版等功能，提高学术写作的效率和质量。同时，还能将研究成果以直观的可视化方式展示出来，便于与同行进行交流和分享。

Dify收费模式介绍

Dify 采用了灵活的收费模式，以满足不同用户群体在不同使用场景下的需求，其收费主要围绕云服务版本和开源版本展开，以下是详细介绍：

云服务版本

云服务版本提供了免费计划和不同档次的付费套餐，适合不同规模和需求的用户。

免费计划

• 适用人群：适合个人开发者、学生、创业团队进行项目的初步探索和测试，或是需求较为简单、使用频率较低的用户。
• 资源限制：虽然是免费使用，但在使用资源上有一定限制。每月提供一定额度的请求数，对于大语言模型的调用、工作流的执行等操作次数有限制；同时对存储容量也有一定约束，可存储的数据量相对较小；此外，在使用高级功能时可能会受到限制。

付费套餐

• 套餐类型：分为基础版、专业版和企业版，每个版本在功能、使用资源等方面逐步提升，以满足不同规模企业和项目的需求。
• 计费方式：通常根据使用量进行计费，使用量包括请求数、存储容量、计算资源等。例如，请求数是指用户调用大语言模型、执行工作流等操作的次数；存储容量则是指用户在平台上存储数据所占用的空间；计算资源与模型推理的算力消耗相关。

功能差异

• 基础版：适合小型团队和初创企业，提供了基本的 AI 应用开发功能，如模型调用、简单的工作流编排、数据管理等，在请求数、存储容量等资源使用上有一定的额度，能满足一般规模项目的开发和使用需求。
• 专业版：在基础版的基础上进行了功能扩展和资源提升，增加了一些高级功能，如更复杂的工作流设计、多模型管理、精细的权限控制等，同时提供了更高的请求数、存储容量和计算资源，适合中等规模企业和对功能有更高要求的项目。
• 企业版：为大型企业和对安全性、稳定性、定制化有极高要求的用户提供服务。除了具备专业版的所有功能外，还提供了企业级的安全保障、专属的技术支持、定制化开发等服务，资源使用额度更加灵活和充足，可以根据企业的具体需求进行定制。

开源版本

• 适用人群：开源版本完全免费，适合有一定技术能力、希望自主部署和定制开发的开发者和企业。他们可以根据自身需求对代码进行修改和扩展，实现个性化的功能。
• 使用限制：虽然开源版本可以免费使用，但在使用过程中可能需要自行承担服务器成本、维护成本等。并且，对于一些高级的云服务功能，如云端的监控、管理和技术支持等，开源版本可能无法直接提供，需要用户自行实现或进行二次开发。