AI技術(shù)正以前所未有的速度演進(jìn)，從驚艷的對話能力到強大的多模態(tài)理解，大模型正在重新定義人機協(xié)作的邊界。
然而，當(dāng)企業(yè)真正嘗試將這些先進(jìn)能力融入業(yè)務(wù)時，往往會發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：擁有強大能力的大模型，在實際應(yīng)用中卻需要更精細(xì)的“駕馭”方式——如何讓響應(yīng)更精準(zhǔn)？如何讓協(xié)作更順暢？如何讓每個環(huán)節(jié)都可控可靠？
這時候，許多團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了Dify帶來的不同體驗。
讓我們從一個具體的場景來理解這一選擇背后的邏輯：
假設(shè)公司決定上線一套AI客服系統(tǒng)，核心目標(biāo)明確——降本增效。
你手中已整理好了所需的“知識”：公司內(nèi)部操作手冊、歷史客服答疑記錄、詳盡的產(chǎn)品說明文檔，接下來便是系統(tǒng)搭建。
如果直接使用大模型，你該怎么做？
顯然，不能讓用戶直接去詢問一個對公司內(nèi)部一無所知的通用模型。此時，一個自然的想法是通過API調(diào)用來解決：將企業(yè)知識庫作為附件參數(shù)，連同用戶的問題一起提交給模型。
但緊接著，一個現(xiàn)實的問題就會浮現(xiàn)：
把整個知識庫作為附件上傳，每次提問，模型都需要“通讀”所有文檔，再結(jié)合問題尋找答案。
這種方式聽起來合理，但實際運行中，所有上傳的文檔內(nèi)容都會計入模型的上下文。這意味著，按Token收費的模型API，會讓無效的傳輸持續(xù)產(chǎn)生費用。
即便文檔體量不大，成本尚可承受，另一個體驗問題也無從避免：當(dāng)用戶只是發(fā)送“你好”、“在嗎”這樣的簡單寒暄時，系統(tǒng)仍要機械地“閱讀”全部文檔后才能回復(fù)，顯得笨重且低效。
那么，使用Dify會帶來怎樣的不同？
Dify的核心邏輯在于構(gòu)建智能工作流。它將大模型僅視為工作流中的一個“節(jié)點”，而非全部。你可以像搭積木一樣，自由組合各種功能節(jié)點，并精確控制大模型在何時、以何種方式被調(diào)用。
具體到企業(yè)知識庫的處理上，Dify提供了更高效的方案：
智能知識庫與精準(zhǔn)召回：
Dify可以將上傳的企業(yè)資料進(jìn)行智能分段處理，即“切碎”成更小的知識單元。當(dāng)用戶提問時，系統(tǒng)只會通過語義檢索，召回與問題最相關(guān)的一小部分內(nèi)容，再將其作為上下文提供給大模型。這大幅降低了Token消耗和成本。
意圖識別與流程控制：
Dify可以在調(diào)用大模型之前，先對用戶問題進(jìn)行意圖識別，例如：是寒暄、業(yè)務(wù)咨詢還是操作請求。識別出是簡單寒暄后，系統(tǒng)可直接調(diào)用預(yù)設(shè)話術(shù)回復(fù)，無需觸發(fā)大模型和知識庫檢索，進(jìn)一步節(jié)省資源，提升響應(yīng)效率。
因此，面對上述AI客服場景，使用Dify來構(gòu)建應(yīng)用，比直接裸調(diào)模型API要從容、經(jīng)濟(jì)得多。
此外，Dify支持本地化部署，能更好地滿足企業(yè)數(shù)據(jù)安全的要求；其可視化的操作界面，也大幅降低了AI應(yīng)用開發(fā)的門檻。對于非技術(shù)背景的團(tuán)隊而言，它確實像一個強大的“AI應(yīng)用搭積木平臺”。
然而，當(dāng)企業(yè)準(zhǔn)備將AI應(yīng)用從試點推向正式投入時，新的挑戰(zhàn)也隨之而來：
數(shù)據(jù)安全與合規(guī)如何落到實處？
對于金融、醫(yī)療、政務(wù)等行業(yè)，數(shù)據(jù)不出域、符合安全審計規(guī)范是鐵律。本地部署只是第一步，如何確保整個部署流程、運維體系滿足企業(yè)級安全與合規(guī)要求？
復(fù)雜業(yè)務(wù)場景如何支撐？
真實的業(yè)務(wù)場景往往錯綜復(fù)雜。例如，一個智能客服可能需要同時處理文字問答、圖片識別、語音對話甚至視頻理解。標(biāo)準(zhǔn)化的平臺功能能否應(yīng)對這些多模態(tài)、跨流程的復(fù)雜需求？
長期運維與持續(xù)迭代誰負(fù)責(zé)？
原型驗證可以“跑通即勝利”，但正式上線后，系統(tǒng)的穩(wěn)定性、性能監(jiān)控、故障響應(yīng)、以及隨業(yè)務(wù)發(fā)展所需的持續(xù)優(yōu)化，都需要專業(yè)的技術(shù)力量支持。
從“可用”的工具平臺，到“可靠”的生產(chǎn)系統(tǒng)，這關(guān)鍵一步的跨越，需要更深度的服務(wù)能力來支撐。
這解釋了為什么企業(yè)在選擇AI落地方案時，不僅評估平臺本身的功能，更會關(guān)注其背后能否提供完整的、企業(yè)級的服務(wù)與技術(shù)支持。
Dify作為開源AI應(yīng)用開發(fā)平臺，其核心價值在于顯著降低開發(fā)門檻，通過可視化工作流、內(nèi)置知識庫、多模型接入等能力，幫助企業(yè)快速構(gòu)建AI應(yīng)用原型，驗證想法。
而Dify企業(yè)版，則在此基礎(chǔ)上，聚焦于企業(yè)級的安全與集成能力：提供完整的私有化部署方案，確保數(shù)據(jù)完全自主；提供SOC2、GDPR、ISO 27001:2022認(rèn)證；支持SSO登錄身份提供商SAML、OIDC、OAuth2等企業(yè)級身份認(rèn)證協(xié)議。
作為Dify的合作伙伴，明略科技（2718.HK）基于自身在數(shù)據(jù)智能與企業(yè)級大模型領(lǐng)域深厚的積累，充分調(diào)用Dify平臺的技術(shù)能力，為客戶提供Dify企業(yè)版私有化部署與技術(shù)實施支持，整合全面定制化開發(fā)和運維服務(wù)，實現(xiàn)Agentic AI從底層技術(shù)轉(zhuǎn)化為更多垂直場景中可落地、可信任的生產(chǎn)力：
增強的技術(shù)能力：
●混合專家模型（MoE）架構(gòu)：為不同業(yè)務(wù)場景（如客服對話、知識檢索、報告生成）動態(tài)調(diào)度最專業(yè)的模型，實現(xiàn)效果與成本的最優(yōu)平衡。
● 多模態(tài)推理能力：打破單一文本交互限制，實現(xiàn)文本、圖像、語音、視頻等數(shù)據(jù)的深度融合理解與推理，打造真正“聽得懂、看得見”的AI應(yīng)用。
● 多智能體協(xié)作（MoA）架構(gòu)：讓多個AI智能體像專業(yè)團(tuán)隊一樣分工協(xié)作，以更靈活、強大的方式應(yīng)對復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程與決策場景。
企業(yè)級服務(wù)與支撐：
●提供從需求分析、方案設(shè)計、部署實施到定制開發(fā)的全流程技術(shù)服務(wù)。
●提供從技術(shù)培訓(xùn)、運維支持到性能優(yōu)化、持續(xù)迭代的全生命周期運維保障。
●依托在數(shù)據(jù)安全、隱私計算領(lǐng)域的經(jīng)驗，確保整個系統(tǒng)建設(shè)符合行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)的合規(guī)與安全要求。
總結(jié)而言，Dify是企業(yè)快速擁抱AI、構(gòu)建應(yīng)用的優(yōu)秀“啟動器”。而當(dāng)企業(yè)需要將AI應(yīng)用深化為核心生產(chǎn)系統(tǒng)時，明略科技（2718.HK）基于Dify企業(yè)版的增強技術(shù)能力與全面服務(wù)，則能提供從“跑起來”到“跑得穩(wěn)、跑得好、跑得遠(yuǎn)”的關(guān)鍵助力。