Dify AI：不懂程式也能打造 AI 應用？這平台到底神在哪

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描述

你有沒有想過，如果打造一個 AI 應用程式，能像畫流程圖一樣簡單直覺？不用寫一堆讓人頭痛的程式碼，點點滑鼠、拉一拉線，就能變出一個聰明的聊天機器人，或是自動處理工作的 AI 小幫手？

聽起來很美好，對吧？老實說，這正是 Dify AI 這個平台想做到的事。

簡單來說，Dify AI 是一個開源的 LLM（大型語言模型）應用程式開發平台。它的目標很明確：就是要讓開發生成式 AI 應用這件事，變得超級簡單。不管你是經驗豐富的開發大神，還是對程式碼一竅不通的創意工作者，Dify 都希望能讓你輕鬆上手。

Dify 是什麼意思？Define + Modify！

這個名字取得很有意思，“Dify” 其實是 “Define”（定義）加上 “Modify”（修改）的組合。這背後藏著一個理念：開發 AI 應用不是一次搞定的事，而是一個不斷定義需求、反覆修改、持續優化的過程。這也反映了 Dify 平台設計的核心思想——鼓勵你在實踐中學習和進步。

有趣的是，在 OpenAI 推出 GPTs 之前，Dify 平台上就已經聚集了超過 6 萬名開發者，打造了他們的第一個 AI 應用。這足以說明它的魅力和易用性，真的不是蓋的。

誰適合用 Dify AI？

Dify 的使用者範圍超級廣：

• 新創公司： 需要快速驗證 AI 點子、打造產品原型？Dify 絕對是加速器。
• 成熟企業： 想把 AI 整合進現有系統，又不想搞得太複雜？Dify 的 API 和管理介面能幫大忙，還能追蹤成本和用量。甚至有些大公司把它當成內部的「LLM 閘道」，統一管理 AI 的應用。
• AI 愛好者/學習者： 想練練手，玩玩提示詞工程（Prompt Engineering）或 AI 代理（Agent）？Dify 提供了一個絕佳的實驗場。

它同時擁抱開源和低程式碼/無程式碼，這代表什麼？代表它既有開源社群的彈性、可以讓你客製化，又降低了技術門檻，讓更多人能加入 AI 開發的行列。

Dify AI 到底有哪些神兵利器？

Okay，說了這麼多，Dify AI 究竟有哪些核心功能，讓它這麼受歡迎呢？

像畫流程圖一樣簡單？視覺化工作流程

這是 Dify 的一大賣點！它提供了一個超直覺的圖形介面，你可以在上面用拖拉拽的方式，把不同的 AI 功能模塊（像是聊天、生成文字、呼叫工具等）組合起來，設計出你的 AI 應用邏輯。

完全不需要寫複雜的程式碼，就像在畫心智圖或流程圖一樣。這讓整個開發過程變得非常視覺化，就算你不是工程師，也能看懂甚至參與設計。Dify 支援多種應用類型，像是：

• 聊天機器人 (Chatbot): 就是常見的對話 AI。
• 文本生成器 (Text Generator): 幫你寫文案、寫報告。
• 代理 (Agent): 可以自主執行任務的 AI。
• 聊天流程 (Chatflow) / 工作流程 (Workflow): 設計更複雜的自動化步驟。

這種視覺化的方式，真的大大降低了門檻，讓「快速開發原型」不再是口號。

讓 AI 不再瞎猜：超強 RAG 引擎

你有沒有遇過 AI 回答文不對題，或是不知道你公司內部資訊的狀況？這就是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）要解決的問題。

簡單說，RAG 就是讓 AI 在回答你之前，先去你指定的「知識庫」裡查資料。想像一下，AI 不只會「創作」，還能先去你的產品文件、公司內部資料庫裡「查證」一番，再給你答案。這樣的回覆，是不是就更準確、更貼合實際情況了？

Dify 內建了強大的 RAG 引擎。你可以輕鬆上傳你的文件（PDF, DOCX, TXT 等等），Dify 會自動幫你處理、建立索引，讓 AI 可以快速找到相關資訊。你還可以選擇不同的索引模式，在速度、準確度和成本之間找到平衡點。對於需要處理大量專業知識或公司內部資訊的應用來說，這功能簡直是福音！

不只是聊天，還能幫你做事：AI 代理來了！

Dify 不只讓你做簡單的聊天機器人，它還提供了一個靈活的 AI 代理（Agent）框架。什麼是代理？你可以把它想像成一個更進階的 AI，它不只能跟你對話，還能使用工具去完成你交辦的任務。

例如，你可以建立一個代理，讓它：

1. 收到你的問題。
2. 使用 Google 搜尋工具查找最新資訊。
3. 使用計算工具進行數據分析。
4. 最後整理成報告回覆給你。

Dify 內建了超過 50 種工具（像是 Google 搜尋、圖片生成 DALL-E、科學計算 WolframAlpha 等），你也可以自己添加客製化的工具（例如連接到你公司的 CRM 系統）。透過設定，你可以打造出能獨立解決複雜問題的企業級自動化 AI 代理。

想用哪種 AI 模型？隨你挑！

現在市面上的大型語言模型（LLM）百花齊放，有 OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini，還有像 Llama、Mistral 這些開源模型。

好消息是，Dify 的模型支援非常廣泛！你可以根據你的預算、需求（例如，某些模型在特定語言或任務上表現更好）和偏好，自由選擇要使用的模型。而且，在不同的應用或提示詞之間切換模型也非常方便。

對於 Hugging Face 上的眾多開源模型，Dify 也提供了整合方式，你可以選擇使用 Hugging Face 官方託管的 API，或是自己部署模型端點。這種靈活性讓你不會被單一廠商綁死，可以隨時選用最適合、最先進的 AI 大腦。

「調教」AI 的秘密武器：提示詞工程 IDE

要讓 AI 輸出你想要的結果，「提示詞」（Prompt）是關鍵。Dify 提供了一個視覺化的提示詞工程 IDE（整合開發環境）。

在這個環境裡，你可以：

• 用類似 Word 的編輯器 (WYSIWYG) 設計你的提示詞。
• 加入變數，讓提示詞更靈活。
• 即時測試不同提示詞的效果。
• 利用除錯工具找出問題。

這就像給了你一個專門「調教」AI 的工作台，讓你更精準地控制 AI 的行為和回應，不用再像以前一樣盲猜或反覆試錯。

把 AI 功能塞進你的 App？沒問題！後端即服務 (BaaS)

如果你已經有自己的網站或 App，想把 Dify 做好的 AI 功能加進去怎麼辦？

Dify 提供了完整的後端 API，這就是所謂的 Backend as a Service (BaaS)。開發者可以透過這些 API，輕鬆地把 Dify 平台上的 AI 能力（像是聊天、RAG 查詢、代理執行等）整合到自己的產品裡，而不需要自己去管底層複雜的 AI 基礎設施。這大大加速了 AI 功能的落地應用。

AI 跑得好不好？隨時監控！

把 AI 應用上線後，事情還沒完。你需要知道它運作得順不順暢？使用者體驗如何？成本有沒有超標？

Dify 提供了可觀察性（Observability）和監控工具。你可以：

• 查看模型的推理過程和日誌。
• 記錄和標註使用者的互動數據。
• 分析應用程式的效能和成本。

這些工具對於維護和持續改進 AI 應用至關重要。Dify 甚至還有一個叫做 “Annotation Reply” 的酷功能：你可以手動編輯、修正過去某次不理想的對話紀錄，當下次 AI 遇到類似問題時，就會優先使用你修正過的完美答案回覆！這不僅能提升機器人品質，還能省下一些模型呼叫的費用呢。

為什麼你該試試 Dify AI？優勢在哪？

講了這麼多功能，總結一下，使用 Dify AI 有哪些讓人心動的優點？

手殘黨也能上手：真的假的？

Dify 最強調的就是易用性。它的視覺化介面和低程式碼特性，讓不懂程式的人也能快速入門，參與到 AI 應用的設計和開發中。這有助於打破技術部門和其他部門之間的隔閡，讓大家都能為 AI 專案貢獻想法。

想法變現實，快到嚇死人！

還在煩惱 AI 專案開發週期太長嗎？Dify 提供了各種應用範本和預設好的框架，加上視覺化的開發方式，可以讓你極快地建立原型（Prototype）並部署上線。這代表你可以更快地驗證市場反應，根據回饋快速迭代，大大縮短產品從概念到上市的時間。

開源就是力量：高度彈性與客製化

Dify 是開源的，這代表什麼？

• 免費： 基本功能可以免費使用，甚至自己部署。
• 透明： 程式碼公開，你可以了解它的運作原理。
• 彈性： 你可以自由修改、擴展平台功能，滿足特殊需求。

此外，Dify 還有外掛系統（Plugin System），你可以開發自己的外掛（像是連接特定資料庫、呼叫特殊 API 等），進一步增強 Dify 的能力。這種開放性和彈性，讓 Dify 可以適應各種千奇百怪的需求。

好朋友多多：整合各種 LLM 和工具

前面提過，Dify 可以連接市面上主流的 LLM 模型。不僅如此，它還能輕鬆整合各種外部工具和 API，像是 Google 搜尋、天氣查詢、資料庫連接、甚至是圖片生成工具 Stable Diffusion 等。這種廣泛的整合能力，讓你不用被困在單一的生態系裡，可以自由搭配組合最強的技術。

不只玩玩，更能上戰場：可擴展且生產就緒

Dify 的設計不只是讓你做些小玩具，它也考慮到了正式生產環境的需求。它的架構具有良好的可擴展性，可以應對不斷增長的業務需求。

更重要的是，Dify 還提供了本地部署(On-premise)的選項。對於注重資料隱私、有嚴格合規要求的金融或醫療等行業來說，可以把整套 Dify 系統部署在自己的伺服器內，確保資料不外流，這點非常關鍵。有人甚至認為 Dify 比起 LangChain 更快達到「生產就緒」的狀態。

所以，Dify 到底能幹嘛？來點實際的！

理論說了這麼多，來看看 Dify 在真實世界中能幫我們解決哪些問題吧！

客服不用愁，機器人來救

這是最常見的應用之一。你可以用 Dify 打造智能聊天機器人：

• 自動回答常見問題 (FAQ)。
• 處理基本的客戶諮詢。
• 整合公司知識庫，提供精準回答。
• 複雜問題自動轉接給真人客服。
• 利用 “Annotation Reply” 功能持續優化回覆品質。

這能大大減輕客服團隊的壓力，提升效率和客戶滿意度。

寫文案、做摘要，通通搞定！

內容創作者的福音來了！Dify 可以變成你的內容生成小助手：

• 快速撰寫行銷文案、廣告詞、產品描述。
• 生成部落格文章、技術文件草稿。
• 自動從長篇報告或會議記錄中提取重點，生成摘要。
• 根據客戶回饋，自動生成情感分析報告。

對於需要大量文字工作的團隊來說，這簡直是生產力神器。

公司文件堆成山？AI 幫你找！

你有沒有在公司的共享硬碟或內部 Wiki 裡找資料找到快抓狂的經驗？Dify 的 RAG 功能可以完美解決這個問題。

你可以把公司政策、產品手冊、專案文件等都丟進 Dify 的知識庫，然後建立一個內部知識管理和搜尋的 AI 助手。員工只需要用自然語言提問，AI 就能快速從龐大的資料中找到答案。這對於新員工入職、查詢特定規範等場景，都能節省大量時間。

把重複工作交給 AI 吧！自動化工作流程

很多日常工作其實充滿了重複性的步驟。Dify 的視覺化工作流程可以幫你把這些流程自動化：

• 客戶支援： 自動分類客戶問題，分配給合適的客服，或觸發標準回覆。
• 數據處理： 自動從不同來源抓取數據，進行初步分析，生成報表。
• 行銷活動： 自動分析社群媒體情緒，草擬回覆，監控活動成效。

把這些瑣碎但耗時的工作交給 AI，讓人力可以專注在更有價值的事情上。

各行各業都能用！

Dify 的應用潛力遠不止於此，它幾乎可以滲透到各個行業：

• 醫療保健： 輔助醫生查詢最新醫學研究、病歷、治療指引。
• 金融業： 用於風險評估、異常交易偵測、法規遵循檢查。
• 教育界： 開發互動式學習工具、個性化教學內容、自動批改作業。
• 電商： 智慧商品推薦、自動化客戶服務、庫存管理預警。

它的多功能性讓不同領域的企業都能找到發揮其價值的空間。

看看別人怎麼用 Dify AI 玩出花樣？

Dify 不只是個概念，已經有很多成功的案例了：

• Dify 自己省大錢： Dify 團隊利用 TiDB Cloud Serverless 技術優化了自家後端，結果基礎設施成本降低了 80%，維運人力也減少了 90%！這證明了 Dify 架構處理大量數據的潛力。
• 社群超活躍： Dify 在 GitHub 上累積了大量的星星（代表開發者關注度），而且已經有超過 10 萬個 AI 應用是基於 Dify 建立的。這顯示它在開發者圈子裡有多受歡迎。
• 新創競技場亮眼： Dify 入選了 TechCrunch Disrupt 2024 的 Startup Battlefield 200，這是對它創新能力的一大肯定。
• 兩天開發出聊天機器人： 有個開發者原本完全沒經驗，聽了一場技術分享認識 Dify 後，只花了兩天就搞定了一個聊天機器人應用。這再次凸顯了 Dify 的易用性和快速開發能力。
• 新創加速器： 許多新創公司都利用 Dify 快速打造產品原型 (MVP)，加速進入市場。

這些實實在在的成果，都證明了 Dify 的價值。

當然，沒有工具是完美的：Dify 的挑戰與限制

說了這麼多好話，也要客觀地看看 Dify 可能存在的一些限制：

• 極端複雜任務： 對於需要非常複雜的自訂程式碼邏輯，或是需要極高運算資源的任務（例如訓練大型模型），Dify 這種偏向視覺化和內建組件的方式，可能不如像 LangChain 或 AutoGen 這種更底層、更偏程式碼的框架來得靈活和強大。
• 客製化深度： 雖然有外掛系統，但視覺化工具的本質，可能還是會限制某些追求極致客製化的開發者的需求。
• 本地部署門檻： 自己架設 Dify 需要熟悉 Docker。雖然官方有教學，但對於完全不熟容器技術的人來說，可能需要一點學習時間。（當然，你也可以直接用他們方便的雲端版本）
• 知識庫請求限制： 不同的 Dify 方案（包括免費版）對於 RAG 知識庫的呼叫頻率有限制。如果你的應用需要在短時間內瘋狂查詢知識庫，可能需要注意這點或選擇更高級的方案。
• API 金鑰管理： Dify 需要連接外部服務（如 OpenAI API），你需要妥善保管好你的 API 金鑰。
• 社群與文件成熟度： 相較於發展更久、社群更龐大的 LangChain，Dify 的社群資源、教學文件可能還在快速成長階段，遇到冷門問題時可能需要多花點時間尋找答案。

這些限制不代表 Dify 不好，而是提醒我們，選擇工具時要根據自己的實際需求和場景來評估。

跟別人比起來呢？Dify AI vs. 其他工具

市面上類似的工具不少，Dify 跟它們比起來有什麼特色？

Dify vs. LangChain

這大概是最常被比較的組合了。

• 核心差異： Dify 是低程式碼/視覺化平台，像個整合好的工作台；LangChain 是程式碼為主的 Python/JS 函式庫，像個靈活的工具箱。
• 易用性： Dify 對新手、非技術人員更友善；LangChain 需要你有程式基礎。
• 開發速度： Dify 通常能更快開發出原型並投入使用；LangChain 提供更大彈性，但可能需要更多開發時間。
• 完整性： Dify 提供更「開箱即用」的體驗；LangChain 更像框架，很多周邊需要自己整合。

Dify vs. Hugging Face Transformers

這兩個目標不太一樣。

• Hugging Face Transformers： 主要是一個模型庫和工具集，專注在提供預訓練模型和 NLP 工具。
• Dify AI： 是一個應用程式開發平台，整合了模型、RAG、工作流程、代理等多種能力，目標是簡化整個 AI 應用的開發部署流程。
• 關係： Dify 可以使用來自 Hugging Face 的模型，但 Hugging Face 本身不提供像 Dify 這樣完整的應用開發介面。

Dify vs. Flowise

這兩個比較像，都是低程式碼、視覺化的 LLM 應用建構工具。

• 相似處： 都提供拖拉拽的介面，易於上手。
• 可能差異： Flowise 在模組化和自訂選項上可能更細緻一些；Dify 的使用者體驗和介面設計可能更現代簡潔。有人認為 Flowise 在企業級擴展性上可能稍好，而 Dify 更適合中小型應用。

Dify vs. CrewAI

• CrewAI： 主要專注在多代理（Multi-Agent）自動化，讓你設計不同角色的 AI 代理協同工作。
• Dify AI： 也提供 AI 代理功能，但範圍更廣，不限於多代理系統。
• 目標用戶： CrewAI 更偏向開發者，與 LangChain 整合緊密；Dify 的視覺化介面更適合混合技術背景的團隊。

功能快速比較

功能	Dify AI	LangChain	Hugging Face Transformers	Flowise	CrewAI
開發方式	低程式碼/視覺化	Python/JS 程式碼	Python 程式碼	低程式碼/視覺化	程式碼為主/部分無程式碼
易用性	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常友善)	⭐⭐⭐ (需要程式基礎)	⭐⭐⭐ (需要程式基礎)	⭐⭐⭐⭐⭐ (非常友善)	⭐⭐⭐ (需要程式基礎)
RAG 引擎	✅ 內建	🧩 需要整合	❌ 不直接支援	✅ 內建	🧩 需要整合
AI 代理能力	✅ 基本到進階	✅ 非常進階	❌ (非核心)	✅ 基本	✅ 專注多代理，非常進階
工作流程編排	視覺化	程式碼為主	無	視覺化	程式碼為主
模型支援	廣泛	廣泛	廣泛 (核心)	廣泛	廣泛
部署選項	雲端 / 本地部署	主要本地 (需 Langserve)	雲端 / 本地部署	雲端	本地部署
社群支援	🚀 成長中	⭐⭐⭐⭐⭐ (成熟)	⭐⭐⭐⭐⭐ (成熟)	🚀 成長中	🚀 成長中
主要關注點	AI 應用開發平台	LLM 應用程式框架	NLP 模型與工具	LLM 工作流程建構	多代理自動化系統

總結：Dify AI，AI 開發的「民主化」推手？

所以說到底，Dify AI 在這個熱鬧的 LLM 工具市場裡，扮演了什麼樣的角色？

它最大的亮點，就是把易用性和快速開發擺在了非常重要的位置。透過視覺化的介面、內建的 RAG 和代理功能、以及對多種模型的支援，Dify 大大降低了開發生成式 AI 應用的門檻。

這讓它特別適合：

• 想快速驗證想法、推出產品原型的新創團隊。
• 希望讓非技術人員也能參與 AI 專案的企業。
• 需要快速將 AI 功能整合到現有系統，又不想處理底層複雜性的開發者。
• 注重資料隱私，需要本地部署方案的組織。
• 剛入門 AI 應用開發，想找個友善工具練手的學習者。

當然，如果你需要極致的客製化、要處理超高運算量的任務，或者你的團隊成員都是資深 Python 大神，那 LangChain 這樣的框架可能更適合你。

但對於廣大的、希望更輕鬆、更快速地擁抱生成式 AI 力量的個人和團隊來說，Dify AI 提供了一個非常有吸引力的選擇。它就像一個 AI 應用的「民主化」工具，讓更多人有機會把腦中的酷點子，變成真正能解決問題的 AI 應用。

如果你正考慮開發自己的 AI 應用，那 Dify AI 絕對值得你花點時間去試試看！搞不好，你的下一個爆款 AI 應用，就從這裡誕生了呢？

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