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一、认识Dify

官方定义

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。

BaaS核心理念：提供预构建的、云托管的通用后端功能和服务，让开发者能够专注于构建前端用户界面和应用逻辑，而无需自己搭建和维护底层服务器、数据库、API等基础设施。主要特征：抽象化基础设施、提供通用后端组件。

LLMOps：大模型部署运维，大语言模型应用的生产部署和持续迭代像传统软件运维一样可靠、可观察、可控和高效。核心价值在于管理风险与不确定性（质量、安全、成本）和实现可持续演进（持续改进模型和提示性能）。

二、几个优点

1、技术门槛低

Dify提供简洁易用的界面和丰富的文档，即使是初学者也能快速掌握开发流程，即使无技术背景，也能完成AI应用的开发。

2、企业级LLM基础设施（LLM网关）

Dify作为企业级LLM网关，可以屏蔽不同模型API接口差异，统一模型接口之间认证方式，简化开发流程；实现多模型管理，混合调用灵活调度。

3、方便集成已有业务

Dify支持多种集成方式，可轻松与现有业务系统对接，无需大幅改动原有架构，实现AI能力与业务的深度融合，提升业务智能化水平。

4、开源、数据安全

Dify开源特性使开发者可自主掌控代码，确保数据安全合规，避免数据泄露风险，满足企业对数据安全的严格要求。

三、Dify功能介绍

1、接入大模型

• 系统推理模型
• Embedding模型
• Rerank模型
• 语音模型

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2、[构建Agent应用](构建应用 - Dify Docs)

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3、**搭建LLM工作流**

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4、内嵌知识库，支持RAG

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5、[接入MCP工具](工具 - Dify Docs)

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6、**提供API接口访问**

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四、Dify应用开发

如何开发一个可用、可靠的AI应用？

1、提示词设计

提示词是跟模型交互的最主要方式 模型提示词主要的两个分类：

• 系统提示词
• 用户提示词 提示词信息来源（文本模型，一切可以获取到的文本，皆可成为模型提示词）
• 内置提示词
• 知识库
• 工具

2、编排应用（LLM工作流）

编排应用开发步骤

1. 确定应用场景和功能需求
2. 设计并测试 Prompts 与模型参数
3. 编排 Prompts 与用户输入
4. 发布应用
5. 观测并持续迭代

使用技巧

• 合理的设计与拆分任务

  1. 复杂任务需要分析需求，选择是否并行执行
  2. 可以将部分任务转成工具，嵌入到其他应用中

• 模型选用和提示词调试

  1. 不同模型的擅长领域也有不同，选用合适的模型十分重要
  2. 提示词的调试，直接影响输出效果

• 知识库的增强

• 权限管理与安全认证