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Dify 概述

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概述：Dify🔖

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台：项目地址 82.7k ⭐️（苏州语灵）
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。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。
这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

核心功能：在画布上可视化搭建和测试 AI 工作流

  • 主流模型和 API 兼容，也集成了自托管方案
  • Prompt IDE，支持提示词自定义、模型性能比较
  • RAG Pipeline，支持常见的 PDF、PPT 和其他文档格式
  • Agent 智能体，内置 50+工具，可自定义函数
  • LLMOps，程序日志和性能监控，企业级权限控制
  • 后端即服务（Backend as Service），所有功能都有相应的 API

简介：为什么会有Dify？🔖

近年来大规模语言模型的崛起，带来了一个新兴的概念LLMOps（Large Language Model Operations），LLMOps是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。

LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。

用一句话描述，LLMOps有助于提升大语言模型在实际应用中的效率和表现。
在众多的LLMOps应用中，有一款在Github上拥有54.9K Star的开源项目备受欢迎，这就是Dify。

官方给出的表述如下：

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。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

Dify 一词源自 Define + Modify，意指定义并且持续的改进你的 AI 应用，它是为你而做的（Do it for you）。

Dify是一个开源的LLM应用程序开发平台。
Dify的直观界面结合了AI工作流程、RAG管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，让您快速从原型到生产。
主要编程语言： Python / TypeSript
开源协议： Apache 2.0
https://docs.dify.ai
https://github.com/langgenius/dify
https://github.com/langgenius/dify-docs

使用Dify LLMOps 平台后会有什么效果

步骤未使用LLMOps平台使用Dify LLMOps平台时间差异
开发应用前&后端集成和封装 LLM 能力，花费较多时间开发前端应用直接使用 Dify 的后端服务，可基于 WebApp 脚手架开发-80%
Prompt Engineering仅能通过调用 API 或 Playground 进行结合用户输入数据所见即所得完成调试-25%
数据准备与嵌入编写代码实现长文本数据处理、嵌入在平台上传文本或绑定数据源即可-25%
应用日志与分析编写代码记录日志，访问数据库查看平台提供实时日志与分析-70%
数据分析与微调技术人员进行数据管理和创建微调队列非技术人员可协同，可视化模型调整-60%
AI 插件开发与集成编写代码创建、集成 AI 插件平台提供可视化工具创建、集成插件能力-50%
在使用 LLMOps 平台如 Dify 之前，基于 LLM 开发应用的过程可能会非常繁琐和耗时。
开发者需要自行处理各个阶段的任务，这可能导致效率低下、难以扩展和安全性问题。
引入 Dify 这样的 LLMOps 平台后，基于 LLM 开发应用的过程将变得更加高效、可扩展和安全。

Dify的核心竞争力在哪里🔖

在LLMOps领域，Dify是业界内备受关注的一款产品，作为一款开源项目在Github中拥有56.5K的Star, 那Dify的竞争力究竟在哪里？

  • 工作流 ： Dify 支持在可视化的画布上快速构建出一个可以执行自动化任务的 AI 应用；
  • 支持大多数市面上流行的 AI 模型 ：包括 ChatGPT、Mistral、Llama3 以及通义千问等；
  • 直观简洁的Prompt IDE：可以用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加文本转语音等附加功能；
  • RAG 功能：广泛的RAG功能，涵盖从文档摄取到检索的所有内容，并支持从PDF、PPT和其他常见文档格式中提取文本。
  • 代理功能：Dify 内置了 50 多个工具 ，例如 Google Search、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha，也可以自定义工具。可以基于LLM函数调用或ReAct定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具
  • LLMOps ：支持监控和分析应用程序日志和性能。可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型监控和分析应用程序日志和性能；
  • 后端即服务：Dify 的所有产品 都附带相应的 API ，因此我们也可以很轻松地将 Dify 集成到自己的业务中去。

系统集成与扩展性🔖

除此之外 Dify 还额外提供了三个功能给我们，分别是：

  • 运行 ：会打开一个新的页面，页面 url 地址是 dify 为这个应用生成的一个唯一的 url 链接；
  • 嵌入网站 ：就是提供三种嵌入方式： 以 iframe 的形式将 AI 应用集成到自己的网站中去 、通过 script 脚本的方式将一段代码 copy 到网站代码中以及通过浏览器插件的形式来集成
  • 访问 API ：提供接口的形式，将 AI 应用接入到其他的产品中

核心功能🔖

  • 工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。
  • 全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。
  • Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。
  • RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
  • Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具，如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
  • LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
  • 后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API，因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。

支持的AI模型🔖

  • ollama是一个非常方便的LLM加速/服务化应用，现在大部分人构建私有化大模型应用，模型服务部分几乎用的都是它。
  • 硅基流动
  • OpenAI
  • DeepSeek

原理与架构🔖

Dify的架构采用分层设计，自上而下可分为四层：数据层、开发层、编排层和基础层

  • 数据层：数据层包含Dataset（数据集）和Prompts（提示词）两个输入源，通过ETL进行数据处理，并由RAG Pipeline实现知识检索增强。这一层确保了数据的质量和模型的回答准确性和可靠性。
  • 开发层：开发层提供Prompts IDE和Agent DSL两大开发工具。Prompts IDE用于提示词的编写、测试和版本管理；而Agent DSL则用于构建智能代理，支持感知、规划和行动等能力。
  • 编排层：编排层以Orchestration Studio为核心，负责协调各个组件的运行，并通过Moderation System（审核系统）和Cache System（缓存系统）保障应用质量。这一层提供了可视化的编排工具，极大地加速了AI应用程序的开发进程。
  • 基础层：基础层包括Storage（存储系统）和LLMs（语言模型）两大基础设施，为上层提供支撑。存储系统负责数据的存储和管理，而语言模型则是应用的核心组件。

核心组件功能

  • Dataset ETL：负责数据的提取、转换和加载，确保数据质量。
  • Dify RAG Pipeline：实现检索增强生成，提高模型回答的准确性和可靠性。
  • Dify Prompts IDE：提供提示词的编写、测试和版本管理功能。
  • Dify Agent DSL：支持智能代理的开发，实现感知、规划和行动等能力。
  • Plugins Toolbox：提供丰富的插件工具箱，支持工作流程、社区集成等功能。
  • Dify LLMOps：提供模型运维能力，包括监控、注释和生命周期管理

工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低系统复杂度，减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖，提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能，提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。

Dify 工作流分为两种类型：

  • Chatflow：面向对话类情景，包括客户服务、语义搜索、以及其他需要在构建响应时进行多步逻辑的对话式应用程序。
  • Workflow：面向自动化和批处理情景，适合高质量翻译、数据分析、内容生成、电子邮件自动化等应用程序。

为解决自然语言输入中用户意图识别的复杂性，Chatflow 提供了问题理解类节点。相对于 Workflow 增加了 Chatbot 特性的支持，如：对话历史（Memory）、标注回复、Answer 节点等。

为解决自动化和批处理情景中复杂业务逻辑，工作流提供了丰富的逻辑节点，如代码节点、IF/ELSE 节点、模板转换、迭代节点等，除此之外也将提供定时和事件触发的能力，方便构建自动化流程。

常见案例🔖

  • 客户服务：通过将 LLM 集成到您的客户服务系统中，您可以自动化回答常见问题，减轻支持团队的工作负担。 LLM 可以理解客户查询的上下文和意图，并实时生成有帮助且准确的回答。
  • 内容生成：无论您需要创建博客文章、产品描述还是营销材料，LLM 都可以通过生成高质量内容来帮助您。只需提供一个大纲或主题，LLM将利用其广泛的知识库来制作引人入胜、信息丰富且结构良好的内容。
  • 任务自动化：可以与各种任务管理系统集成，如 Trello、Slack、Lark、以自动化项目和任务管理。通过使用自然语言处理，LLM 可以理解和解释用户输入，创建任务，更新状态和分配优先级，无需手动干预。
  • 数据分析和报告：可以用于分析大型数据集并生成报告或摘要。通过提供相关信息给 LLM，它可以识别趋势、模式和洞察力，将原始数据转化为可操作的智能。对于希望做出数据驱动决策的企业来说，这尤其有价值。
  • 邮件自动化处理：LLM 可以用于起草电子邮件、社交媒体更新和其他形式的沟通。通过提供简要的大纲或关键要点，LLM 可以生成一个结构良好、连贯且与上下文相关的信息。这样可以节省大量时间，并确保您的回复清晰和专业。