Dify

Dify 提供可视化的应用编排、知识库管理、工作流与 API 发布能力，支持接入多家模型服务；项目本身开源，可以用 Docker 部署在自有服务器上，适合对数据位置有要求的团队。

这是什么

Dify 是一个 AI 应用开发平台：用可视化的方式把模型、提示词、知识库与流程编排成一个可用的应用，并且支持自托管。

它的定位介于「写代码」和「用现成产品」之间——不想从零写框架，也不想被 SaaS 锁死的团队会看它。

主要能做什么

• 应用编排：把对话、检索、工具调用串成流程；
• 知识库：上传材料构建检索增强（RAG）应用；
• 多模型接入：可以连接不同厂商的接口，包括第三方与本地模型；
• 自托管：部署在自己的服务器上，数据不出内网；
• 对外提供接口：把编排好的应用变成可调用的服务。

适合谁

• 要做企业内部知识问答、客服助手这类应用的团队；
• 有数据合规要求、需要自托管的组织；
• 希望非工程角色也能参与提示词与流程调整的团队。

怎么开始用

1. 先用云端版本跑通一个最小应用，确认思路可行；
2. 从一个明确场景开始（例如「回答产品文档里的问题」），而不是一上来做通用助手；
3. 知识库质量决定效果——先整理材料，再谈调参；
4. 需要数据不出内网时，按官方文档自托管部署。

价格与额度

云端版本提供免费额度与订阅方案，自托管的开源版本可自行部署，具体功能差异与价格以官方当前页面为准。

限制与要注意的地方

• 不是零门槛：可视化编排降低了写代码的成本，但检索质量、切分策略、评估方法仍需要理解；
• 效果上限取决于材料：知识库里塞进杂乱文档，问答质量不会好；
• 自托管有运维成本：数据库、向量存储、升级都要人管；
• 模型调用的费用另算，与平台本身的费用是两笔。

和同类工具的区别

• 与 LangChain、LlamaIndex：那两个是代码框架，灵活但要写代码；Dify 提供界面与运行时；
• 与 Coze：定位接近，Coze 更偏向平台内的 Bot 生态，Dify 更强调自托管；
• 与直接调用 API：自己写虽然灵活，但知识库、流程与运营界面都要自建。