Dify AI：完整指南——功能、价格、替代方案与应用场景【2025】

生成式 AI 和大语言模型（LLMs）是当今科技界的热门话题。据估计，到 2025 年，将有约 7.5 亿 应用程序使用 LLM。此外，67% 的组织已经在使用依赖 LLM 的生成式 AI 产品。

随着生成式 AI 和 LLM 的使用日益增加，创建 LLM 应用程序的需求也在不断增长。这正是 Dify AI 发挥作用的地方，它通过提供一个无代码/低代码平台，简化了 LLM 应用的开发。同时，它无需庞大的开发团队即可帮助用户轻松使用先进的 AI 功能。

本指南涵盖了有关 Dify AI 的所有内容，包括其功能、价格、替代方案和应用场景。请继续阅读，了解 Dify AI 如何帮助您开发应用程序。

什么是 Dify AI？概述与主要优势

Dify AI 是一个开源平台，专为构建由大模型（LLMs）驱动的生成式 AI 应用而设计。它通过将检索增强生成（RAG）管道、工作流、可观测性工具和模型管理集成到一个直观的界面中，简化了 AI 应用的创建过程。

Dify 支持多种流行的大语言模型，包括 GPT、Llama2、Qwen 等。其用户友好的可视化界面支持快速原型设计和部署，弥合了先进 AI 研究与实际业务场景之间的差距。

Dify AI 的工作原理

Dify AI 基于模块化架构，包含三个核心组件：

• LLM 编排： 无缝连接和切换主流大语言模型。
• 可视化工作室： 拖放界面，用于设计工作流、训练智能体以及配置 RAG 系统。
• 部署中心： 一键将 AI 应用程序部署为 API、聊天机器人或内部业务工具。

通过集成后端即服务（Backend-as-a-Service）和大模型运维（LLMOps），Dify 提供可视化工作流构建器、提示集成开发环境（Prompt IDE）和检索增强生成（RAG）管道，使用户能够快速构建生产级生成式 AI 应用。

例如，营销团队可以快速创建工作流，用于分析客户情绪、生成回复草稿，并将复杂案例升级到人工智能体——所有这些操作都可以在几分钟内完成。

Dify AI 提供了强大的功能来简化 AI 应用开发，包括：

1. Dify Workflow：可视化工作流构建器

Dify Workflow 是一个可视化管道构建器，旨在无需大量编码即可创建和测试工作流。用户可以通过直观的拖放界面快速自动化复杂流程，例如客户支持路由、数据检索和任务自动化。适用于需要快速部署的企业用户。

2. Dify RAG：检索增强生成引擎

Dify 的 RAG 引擎通过整合来自外部来源的实时数据检索，显著增强了 LLM 的输出效果。与传统 LLM（例如 ChatGPT）不同，Dify RAG 可访问来自文档、数据库或网络来源的最新专有数据，确保响应的准确性和上下文相关性。

例如，医疗服务提供商可以利用 Dify RAG 访问实时临床研究、患者记录和治疗指南，从而提高患者护理质量。

3. Dify Agent：AI 驱动的虚拟助手

Dify Agents 使组织能够部署嵌入特定领域知识的个性化 AI 聊天机器人和虚拟助手。这些智能体可以自主处理 CRM、客户支持、研究等领域的任务，并能够显著提高客户支持效率。

常见的应用场景包括：

• 自动化 FAQ 回复并升级复杂查询。
• 总结竞争对手定价和市场研究。
• 自动化日常任务，如日程安排、邮件撰写和数据录入。
• 从多种数据源生成全面的业务报告。

Dify AI 与竞争对手的全面对比[2025年]

Dify AI 是一个强大的大模型（LLM）应用开发平台，但它并不是市场上唯一的选择。让我们来探讨 Dify AI 与其他领先平台的对比，分析它们的独特优势和理想的使用场景。

Dify 与 GPTBots - 高度定制化的企业级 AI 智能体平台

GPTBots 是行业领先的企业级 AI 智能体平台，专注于提供高度定制化的无代码 AI 智能体解决方案。它在创建定制化企业 AI 智能体方面表现出色，适用于客户支持自动化、企业搜索、数据分析、营销辅助等场景。

GPTBots 是一个无代码 AI 智能体构建平台，集成了包括 Deepseek 在内的主要国际大模型（Deepseek 是一款专注于企业级搜索和数据分析的先进语言模型）。它提供基于 RAG 的知识存储与检索模块、工具定制与调用、以及工作流编排。此外，GPTBots 允许 AI 智能体无缝集成到主流通信平台，如 WhatsApp 和 Telegram，提供全面的端到端 AI 解决方案，帮助企业在 AI 时代脱颖而出。

此外，GPTBots 提供专属专家支持，确保每个 AI 智能体完全符合特定业务目标，从而实现最大的投资回报率（ROI）。

相比之下，Dify AI 提供更广泛的功能，包括工作流编排和检索增强生成（RAG）。虽然 Dify 适用于超越聊天机器人功能的复杂 AI 驱动应用，但对于寻求高度定制化、无代码 AI 智能体并需要专家指导和无缝多平台集成的企业来说，GPTBots 是更优的选择。

GPTBots 和 Dify 的对比表

总结：

• 如果您需要高度定制化的企业级 AI 智能体，拥有高级无代码构建器、无限知识库、多平台集成（WhatsApp、Slack、Telegram 等）、专家支持和强大的企业安全性，您可以选择 GPTBots。
• 如果您仅需一般 AI 应用开发，无需高度定制化、复杂集成或企业级扩展能力，Dify AI 是您的理想选择。

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Dify 与 LangChain

LangChain 是另一个用于构建、运行和管理大模型应用的平台。然而，它是一个面向开发者的框架，需要具备编码技能才能构建大模型应用。

LangChain 是一个基于 Python 的库，用户需投入大量时间学习其概念、模板和教程，并进行应用的编码与调试。相比之下，Dify AI 提供了图形化的拖放式低代码界面，即使是非技术人员也可以快速轻松地开发应用。

在 Dify 和 LangChain 的使用场景对比中，Dify AI 的直观可视化编排工具，非常适合需要快速开发功能性 AI 应用的初创公司和企业。而 LangChain 则完全适合需要构建企业级复杂应用、需要自定义集成和大量开发者参与的开发团队。

Dify 与 Flowise

Flowise 是另一个低代码大模型应用构建平台。与 Dify 类似，它提供了一个开源平台，用于构建定制化的大模型编排流程和 AI 智能体。通过 Flowise，您可以将大模型与记忆模块连接，创建自主智能体，使用 API 进行集成等。

在 Dify 和 Flowise 的对比中，两者都提供拖放式的可视化用户界面，但它们在用户体验（UX）方面有所不同。

Dify 提供了更直观的用户体验，其界面设计简洁现代，便于使用，即使是非技术用户也能快速上手。而 Flowise 更偏向开发者使用，提供了对工作流的高度控制。它提供了广泛的功能来创建模块化工作流，包括链接自定义脚本、预训练模型、API 等组件。

Dify 和 Flowise 的另一个对比点是可扩展性。Dify AI 非常适合中小型工作负载，但在高流量活动期间可能会出现瓶颈。而 Flowise 在企业环境中表现出色，具有卓越的性能和可扩展性。

Dify 与 CrewAI：多智能体自动化工具对比

CrewAI 是一个多智能体自动化平台，用于构建 AI 智能体工作流。开发者可以使用它创建基于角色的智能体，用于客户支持、项目规划和潜在客户挖掘等特定工作流。

CrewAI 提供了基于代码的构建器以及无代码工具/模板来构建多智能体自动化。然而，其用户界面更偏向开发者设计。相比之下，Dify 的无代码工作室更加直观，加快了 AI 工作流的创建过程。

CrewAI 的多智能体自动化和强大的错误处理功能帮助开发者快速编排、定制并迭代复杂的 AI 工作流。而 Dify AI 则使开发者能够构建强大的 NLP 任务智能体应用，例如智能聊天机器人、动态文档摘要和自动化内容生成。

关于 Dify AI 的常见问题

谁适合使用 Dify AI？

Dify AI 非常适合产品经理、市场营销人员、业务分析师以及希望快速构建和部署生成式 AI 应用的团队，无需深入的编码经验。其可视化的无代码界面使非技术用户也能轻松上手，同时其强大的功能也吸引了希望更快原型设计和部署的开发者。

Dify AI 是否需要编码知识或技术技能？

尽管 Dify AI 被设计为一个无代码/低代码平台，不需要广泛的编程经验，但用户应具备一些基本的技术技能。熟悉基本的 AI 概念、逻辑工作流设计、数据管理以及可视化编排工具的使用，将有助于用户高效地创建、管理和部署高级 AI 应用。此外，具备编码能力的开发者可以利用 Dify AI 加速原型设计、定制复杂工作流并简化复杂生成式 AI 解决方案的部署。

使用 Dify AI 可以构建哪些类型的应用？

使用 Dify AI，您可以构建各种生成式 AI 和 LLM 驱动的应用，包括智能聊天机器人、客户支持助手、内容生成工具、知识管理解决方案、内部生产力应用以及自动化业务工作流。其可视化编排工作室和 RAG 引擎使您能够快速原型设计、测试并部署符合业务需求的高级 AI 驱动解决方案。

总结

随着企业将 LLM 和生成式 AI 集成到业务工作流中，Dify AI 正在帮助它们直观地构建和部署 AI 驱动的应用，而无需广泛的编码经验。其无代码可视化构建器结合 RAG 功能和工作流自动化，能够创建复杂的 LLM 应用。然而，Dify 平台的替代方案，如 GPTBots、LangChain 等，也适用于特定的使用场景。因此，本指南的总结是明确您的业务需求，选择最适合的 AI 开发平台，轻松构建和部署 AI 驱动的解决方案。

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