什么是Dify？开源大模型应用开发平台入门指南

一、方案概览：三步构建专属 AI 问答助手

使用 Dify 配置一个专属 AI 问答助手，只需要 3 步：

1. 安装组件：先通过容器服务创建集群，并安装 ack-dify 组件
2. 添加 AI 问答助手：访问 Dify 服务，实现在网站中引入一个 AI 问答助手
3. 定制 AI 问答助手：通过准备专属知识库，让 AI 问答助手回答原本无法准确回答的问题，协助你更好地应对专业问题的咨询

Dify 定制化 AI 应用样本	网页整合 AI 应用样本

Dify 服务和容器集群的交互流程如下图所示：

二、Dify 简介与技术架构

Dify 是什么

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，使开发人员可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使您是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

同时，Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，这为开发人员节省了许多重复造轮子的时间，使其可以更加专注于创新和业务需求上。

Dify 的技术架构

Dify 的技术架构包括以下关键部分：

1. 核心技术组件支撑：Dify 整合了创建 LLM 应用程序的核心技术组件，涵盖了对众多模型的兼容支持、方便使用的 Prompt 设计界面、高性能的 RAG（检索增强生成）系统，以及可自定义的 Agent 架构。

2. 可视化编排和运营：Dify 通过其直观的界面，实现了 Prompt 的可视化编排、运营流程及数据集的高效管理，极大地加速了 AI 应用程序的开发进程，使开发人员能够在短时间内完成部署，或迅速将 LLM 融入现有系统中，并支持持续性的运营优化。

3. 应用模板和编排架构：Dify 为开发人员配备了开箱即用的应用模板和编排架构，使得开发人员能够依托这些资源迅速开发出基于大语言模型的生成式 AI 应用程序。此外，该平台还支持随业务需求变化实时、平滑地进行扩容，从而有力推动业务发展。

通过这些技术架构的关键组成部分，Dify 为开发人员提供了一个全面、灵活且便于使用的平台，以支持生成式 AI 应用的快速开发和部署。

三、Dify 的六大核心功能

下表归纳总结了 Dify 具备的核心功能，你可以根据个人或企业场景来选择使用：

Dify 核心功能	说明
全面的 LLMOps	对于已部署的 AI 应用，Dify 提供完善的运营支持，包括实时监控应用日志和性能指标，以及基于生产数据和用户反馈持续优化提示词、数据集和模型。
RAG 引擎	Dify 提供端到端的 RAG 管道，支持从文档摄入到信息检索的全流程，能够直接处理 PDF、PPT 等常见文档格式，简化数据准备工作。
Agent	Dify 允许开发人员基于 LLM 函数调用或 ReAct 范式定义 Agent，并为其添加预构建或自定义工具，平台内置 50 多种工具。
工作流编排	Dify 提供了一个可视化的画布，允许开发人员通过拖拽和连接不同的组件，快速构建复杂的 AI 工作流程，无需深入复杂的代码编写，大大降低了开发门槛。
可观测性	提供了对 LLM 应用程序的质量和成本的跟踪和评估能力，通过其监控仪表板，您可以轻松配置和启用这些功能，以增强 LLM 应用程序的可观测性。
企业功能（SSO/访问控制）	企业组织可降低信息泄露和数据损害的风险，确保信息安全和业务连续。

四、快速上手：搭建你的第一个 AI 问答助手

步骤 1：安装 ack-dify 组件

如果您是首次使用容器集群、不了解集群的创建流程，可以使用一键部署方式，通过 Helm 低成本快速部署单实例版 Dify 应用，满足开发与测试需求。部署完成后，登录容器服务管理控制台，查看目标集群是否已正常安装 ack-dify 组件资源。

步骤 2：添加 AI 问答助手

1. 访问 Dify 服务：为 ack-dify 服务开启公网访问功能，将外部 IP 地址输入浏览器地址栏即可访问 Dify 服务。生产环境建议开启访问控制功能。
2. 注册账号：根据页面提示设置管理员账户（邮箱地址、用户名和密码），注册 Dify 平台。
3. 添加并配置 AI 模型：以通义千问为例，在”模型供应商”中安装并配置插件，从阿里云获取 API Key 并保存。千问提供的免费额度消耗完后按 Token 计费，相比自主部署大模型可以显著降低初期的投入成本。
4. 创建 AI 问答助手：依次单击”工作室 > 创建空白应用”，为 AI 问答助手输入名称和描述即可。

步骤 3：定制 AI 问答助手（配置知识库）

前面创建的通用型聊天机器人只能进行简单对话，如果你想让它像专业人士一样回答专业问题，还需要配置专属语料知识库：

1. 创建知识库：依次单击”知识库 > 创建知识库 > 导入已有文本 > 选择文件”，支持 TXT、HTML、Markdown、PDF 格式。知识库会自动为上传的文档进行清洗、分段并建立索引，以便后续 AI 问答助手在回答时检索参考。
2. 添加上下文知识库：单击”上下文”区域的”添加”，为 AI 问答助手配置专属知识库，使其获得精准且专业回答问题的能力。
3. 发布生效：在页面右上方单击”发布 > 更新”手动保存配置信息，使 Dify 服务的配置生效。

配置了专属知识库的 AI 助手，通过整合相关领域的知识库，能够提供更加专业、准确的信息和建议。

五、将 AI 应用应用到生产环境

如果你想把开发的 AI 问答助手引入到企业或个人的生产环境，可以通过以下四种方式：

1. 公开分享的网站：使用 Dify 创建 AI 应用并发布为一个可在互联网上公开访问的 Web 应用，该应用将根据你的 Prompt 和编排设置进行工作。

2. 基于 API 接口调用：Dify 基于”后端即服务”理念为所有应用提供了 API，开发人员可以直接在前端应用中获取大语言模型的强大能力，而无需关注复杂的后端架构和部署过程。

3. 基于前端组件再开发：如果你是从头开发新产品或在产品原型设计阶段，可以使用 Dify 快速发布 AI 网站。

4. 嵌入到企业或个人网站：Dify 支持将你的 AI 应用嵌入到业务网站中，你可以使用该能力在几分钟内制作具有业务数据的官网 AI 客服、业务知识问答等应用——这对独立站运营者来说尤其实用，相当于给网站装上一个”懂你产品库的 AI 客服”。

六、常见问题解答（FAQ）

Q1：Dify 和直接用 ChatGPT 有什么区别？

直接使用 ChatGPT 等通用对话模型，AI 只能回答训练数据里的通用知识；而 Dify 可以接入你的专属知识库（产品文档、FAQ、行业资料），让 AI 基于你的业务数据回答问题。它解决的是”通用 AI 不懂你的业务”这个问题——这是独立站 AI 客服、企业内部知识问答等场景的核心需求。

Q2：不懂编程的人能用 Dify 吗？

可以。Dify 提供了可视化的编排界面，通过拖拽和连接组件就能构建 AI 工作流程，无需深入复杂的代码编写。非技术人员可以参与 AI 应用的定义和数据运营，包括创建知识库、配置 Prompt、测试问答效果等。

Q3：Dify 支持哪些大模型？

Dify 兼容众多主流大模型，包括通义千问、OpenAI、Claude、Gemini 等，还支持通过兼容 API 接入更多模型服务。在”模型供应商”中安装对应插件并配置 API Key 即可使用，方便你根据成本、效果和合规需求选择最合适的模型。

Q4：独立站运营者可以用 Dify 做什么？

最有价值的用法是搭建”懂你产品的 AI 客服”：把产品资料、FAQ、售后政策整理成知识库导入 Dify，生成一个嵌入到独立站的 AI 问答助手，24 小时回答访客关于产品参数、物流、售后的咨询。此外还可以用于内部提效——把 SEO 操作规范、业务文档做成团队知识问答助手。需要提醒的是，独立站接入 AI 客服时要注意与 GEO 策略结合，让 AI 回答的内容符合你的品牌表达和 SEO 关键词布局。

七、总结

Dify 的出现，把”构建大模型应用”这件事的门槛大幅拉低：开发者用它节省重复造轮子的时间，非技术人员通过可视化界面也能参与 AI 应用的构建和运营。

对于独立站运营者、跨境从业者和 SEO 从业者来说，Dify 的核心价值在于：它让”专属 AI 助手”从概念变成了几小时就能落地的现实——把知识库交给 Dify，它就能给你一个真正懂业务、能嵌入网站的 AI 问答系统。

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