1. 簡單引言：告別「從零開始」的 AI 開發時代

相信大家都對大型語言模型（LLM）的強大能力感到驚豔，從智能聊天機器人到創意圖像生成器，LLM 為應用開發帶來了無限可能。

但當我們真正想將一個 LLM 概念驗證（PoC）轉化為「可投產、可擴展、且穩定」的企業級 AI 應用時，你會發現開發流程常常充滿挑戰：複雜的後端架構、模型整合、Prompt 迭代和資料管理，光是「搭腳手架」就耗費了大量時間。

今天，我們要來探討一個能讓你告別這些繁瑣環節的利器——Dify。它號稱是 LLM 應用開發領域的「全能工具箱」，將 Backend-as-a-Service (BaaS) 和 LLMOps 的理念融為一體。讓我們一起深入了解，Dify 是如何簡化 AI 開發，讓你的團隊能更專注於創新和業務價值。

2. 核心概念解析：Dify 的定義、原理與應用

Dify（源自 Define + Modify）是一個開源的 LLM 應用開發平台。它提供了一套完整的基礎設施，涵蓋了從應用構思、開發、部署到監控的整個生命週期，旨在幫助團隊打造能夠真正創造價值的 Agentic AI 解決方案。

2.1 Dify 的核心定義與定位

2.2 Dify 的關鍵技術棧與原理

Dify 內建了建立 LLM 應用所需的關鍵技術棧，讓你節省大量「重複造輪子」的時間。

2.2.1 高品質 RAG 引擎 (Retrieval Augmented Generation)

RAG 是將專有資料庫整合到 LLM 對話中的關鍵技術，它能有效解決 LLM 在面對公司特定文件或知識庫時的知識限制。Dify 內建了高品質的 RAG 引擎，並透過最新的升級顯著增強了檢索能力。

• 定義： RAG 透過整合專有資料，為 LLM 提供相關背景資訊，從而生成更準確的回答。

• 原理與技術：

  • 知識庫管理： 允許開發者輕鬆導入和組織大量專業資料。Dify 會將文件分割成文本塊 (text chunks) 並轉化為向量嵌入 (embeddings)，然後儲存到向量資料庫中（例如 MilvusDB）。
  • Hybrid Search (混合搜索)： 結合了向量搜索 (vector search) 和全文搜索 (full-text search) 的優勢。
  • Rerank Model (重排序模型)： 用於增強檢索能力，改善 LLM 的搜索結果。它可以對來自不同技術的搜索結果進行語義重排序，精準定位與用戶查詢最相符的答案。目前已支援 Cohere 和 JinaAI 的 Rerank 模型。
  • Multi-path Retrieval (多路徑檢索)： 專為使用多個資料集的知識庫問答設計，能夠同時考量所有相關資料集，確保從每個資料集中提取最相關的文本片段。

• 技術範例（RAG 實作）：
  想像你要基於一份研究論文（如 Transformer 經典論文《Attention is All You Need》）建立 AI 助理。

  1. 你將 PDF 上傳至 Dify 的「知識」頁面。
  2. 設定文本塊長度、選擇高品質的索引方法 (High Quality)，並選擇 Embedding 模型 (例如 text-embedding-3-small)。
  3. Dify 自動完成分塊、嵌入、並將向量儲存到向量資料庫（例如 Milvus）。
  4. 當用戶提問時，Dify 的 RAG 系統執行向量搜索、重排序，並將最相關的上下文（Context）提供給 LLM，讓 LLM 產生精準的回答。

2.2.2 API 存取 (Backend-as-a-Service)

Dify 提供了「Backend-as-a-Service」API，讓前端應用程式可以直接、安全地存取 LLM 功能，無需複雜的後端開發。

• 優勢：
  • 前端應用程式可以安全地存取 LLM 功能，無需後端開發。
  • 封裝了原始 LLM API，易於使用。
  • 可輕鬆切換 LLM 供應商，並集中管理 API 密鑰。
• 應用類型與 API 呼叫：
  1. 文本生成應用 (Text-generation application)： 用於生成文章、摘要、翻譯等高品質文本。
     • API： 呼叫 completion-messages API。
     • 原理： 生成的文本結果取決於開發者在 Dify Prompt 編排頁面上的模型參數和提示詞模板設定。
     • cURL 範例 (簡化版)：

       curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/completion-messages' \
       --header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' \
       --header 'Content-Type: application/json' \
       --data-raw '{
       "inputs": {},
       "response_mode": "streaming",
       "user": "abc-123"
       }'
       

  2. 對話式應用 (Conversational Applications)： 用於持續的問答對話。
     • API： 呼叫 chat-messages API。
     • 原理： 必須使用 conversation_id 來維持對話流程。
     • 關鍵考量：conversation_id
       • 生成： 開始新對話時，conversation_id 欄位留空，系統會生成並返回一個新的 ID。
       • 維持會話： 在後續的 API 呼叫中，必須包含這個已生成的 conversation_id。當傳入舊的 ID 時，任何新的 inputs 都會被忽略，只處理 query。
     • cURL 範例 (簡化版)：

       curl --location --request POST 'https://api.dify.ai/v1/chat-messages' \
       --header 'Authorization: Bearer ENTER-YOUR-SECRET-KEY' \
       --header 'Content-Type: application/json' \
       --data-raw '{
       "inputs": {},
       "query": "eh",
       "response_mode": "streaming",
       "conversation_id": "1c7e55fb-1ba2-4e10-81b5-30addcea2276",
       "user": "abc-123"
       }'
       

2.3 工作流與 Agentic 工作流

Dify 的工作流功能，旨在透過將複雜任務分解為較小的步驟（節點），來降低系統複雜度，減少對提示詞技術和模型推理能力的依賴。這提高了 LLM 應用在面對複雜任務時的性能、穩定性和容錯性。

• Chatflow (對話流程)： 面向對話類情境，例如客戶服務、語義搜索等，增加了對話歷史 (Memory)、標註回復等 Chatbot 特性支援。
• Workflow (自動化流程)： 面向自動化和批處理情景，適合高品質翻譯、資料分析、內容生成、電子郵件自動化等。提供了豐富的邏輯節點，如程式碼節點、IF/ELSE 節點、模板轉換、迭代節點等。
• Agentic 工作流： Dify 支援構建自主智能體 (Autonomous Agents)，實現自主決策與複雜任務處理。這對於企業打造能投產並創造真正價值 Agentic AI 解決方案至關重要。

3. 深入探討：Dify 在企業級應用中的價值、效能與限制

Dify 不僅僅是一個快速開發的工具，它在企業部署、安全合規以及效能優化方面也提供了完整的解決方案。

3.1 Dify 的 RAG 效能突破：超越 Assistants API

在 AI 應用中，效能和準確性是決定成敗的關鍵。Dify 透過其增強的 RAG 技術，在問答效率上實現了顯著提升。

Dify 進行了廣泛的測試，結果顯示系統性能顯著增強，包括檢索命中率（retrieval hit rate）提高了 20%，並在與 OpenAI 的 Assistants API 的比較中展示出明顯優勢。

RAG 效能指標對比分析

Dify 使用 Ragas 評估框架（專為評估 RAG Pipeline 設計），重點關注以下三個主要指標：

實際案例：
在一個使用「iphone.txt」資料集（包含不同 iPhone 型號的發布日期和性能比較）的測試中，當被問及「when was iPhone 15 announced」時：

• Assistants API 無法 從上下文中提取相關資訊，錯誤地推斷資料集中沒有 iPhone 15 的發布日期。
• Dify 的 RAG 系統則準確地檢索並提供了正確答案：「The iPhone 15 was announced on September 12, 2023.」。

此外，Dify 也宣布支持新推出的 Claude 2.1 模型，該模型擁有 200K token 的上下文能力，能大幅減少回應中的幻覺和不準確性，這對於開發更可靠的 AI 應用至關重要。

3.2 實際應用場景：讓 AI 賦能企業各部門

Dify 助力各行業領導者以自己的方式擁抱 AI，從接入最新的 LLM 到最終掌控 AI。超過一百萬個應用已在全球各行各業及不同部門中廣泛應用。

Dify 的解決方案可以應用於企業的各個部門，實現卓越成效：

3.3 模型限制與潛在風險/企業安全考量

雖然 Dify 提供了極大的便利和強大的功能，但在實際部署和使用中，我們仍需注意其架構特性和潛在的風險點。

潛在風險與技術限制

1. 程式碼客製化限制 (與 LangChain 的取捨)：
   Dify 的優勢在於其視覺化界面和預建構組件，這使得初學者和非程式設計師易於上手。然而，與基於 Python 的 LangChain 相比，Dify 在靈活性和客製化方面會受到預建構組件和視覺工作流程的限制。
   • 取捨： 對於需要高度客製化和複雜 AI 邏輯的開發者來說，LangChain 的精細控制是優勢。但 Dify 仍提供配置、客製化程式碼片段和與外部 API 的集成選項，來提供一定程度的定制性。
2. API 密鑰的安全管理：
   Dify 雖然允許前端應用安全地存取 LLM，但最佳實踐是 API 密鑰應透過後端呼叫，而不是直接在前端程式碼或請求中以純文本形式暴露。
   • 風險： 若密鑰暴露，可能導致應用程式被濫用或受到攻擊。例如，若作為顧問公司的開發者，你向終端用戶提供基於公司私有資料庫的 AI 能力，必須確保資料和 AI 邏輯設計的安全性。
3. 會話隔離：
   Dify 的服務 API 與 WebApp 介面創建的對話是隔離的。透過 API 創建的對話（使用 chat-messages）不會共享 WebApp 界面中創建的對話歷史。這在設計跨平台或不同部署環境的對話應用時，需要特別注意記憶體 (Memory) 的連續性。

企業級安全與合規保障

對於大型企業而言，資料安全、隱私保護和合規性是導入 AI 基礎設施的首要考量。Dify 專為企業安全設計，內建了企業級安全保障和存取控制。

Dify.AI 團隊從產品設計階段就嚴格遵循行業標準，逐步建立了完善的安全與合規管理體系，並正式通過了多項國際領先認證：

• 安全與隱私標準：

  • SOC 2 Type I/II 報告： 評估組織在特定時間點或特定時期內的安全控制措施的設計和實施情況。SOC 2 基於安全性、可用性、處理完整性、機密性和隱私五個信任服務原則。
  • ISO 27001:2022 認證： 國際認可的資訊安全管理體系（ISMS）標準，確保資訊的機密性、完整性和可用性。
  • GDPR 數據處理協議 (DPA)： 確保在處理歐盟居民個人資料時，遵守通用資料保護條例（GDPR）的義務。

• 企業基礎設施特性：
  Dify 為企業提供了穩固可靠的架構和靈活的部署方案。

  • 部署方式： 支援本地部署、公有雲、虛擬私有雲（VPC）等。
  • 資料安全： 端到端加密傳輸、嚴格資料存取控制。
  • 權限管理： 支援多租戶、單點登錄（SSO）和兩步驗證。
  • 無縫集成： 可與企業現有的系統協同工作。

小結：

好了，今天的 Dify 深入探討就到這邊！從我們整理的資料中可以看到，Dify 不僅僅是一個低程式碼平台，它是一套經過實戰檢驗、並且持續快速迭代的 生產級 AI 應用腳手架。

如果你正打算將 LLM 應用整合到現有業務中，或是作為新創團隊需要快速驗證 MVP，Dify 提供的 BaaS API 讓你能夠輕鬆將 Prompt 與業務程式碼解耦，同時透過管理介面追蹤數據、成本和用量，持續改進應用效果。

更厲害的是，Dify 在 LLM 應用中最關鍵的 RAG 技術 上取得了顯著突破，無論是混合搜索、Rerank 模型還是多路徑檢索，都讓問答準確度直線上升，甚至在某些場景中表現優於 OpenAI 的 Assistants API。對於追求高性能、同時又注重企業級安全（SOC 2、ISO 27001）和資料自主控制的團隊來說，Dify 絕對是值得一試的選擇。