Dify.AI ：基于任何大型语言模型的开源助手API

随着OpenAI最新发布的Assistants API，利用代码解释器、检索和函数调用，开发者可以构建更高级的AI应用。这标志着应用工程范式从硬编码向服务编排的逐步转变。然而，Dify作为先锋，已在这片未知领域探索了六个月，作为开源产品，它提供了更大的开放性和协作性。其自托管部署策略、多模型支持、RAG引擎、API和代码扩展能力，更灵活地应对使用Assistants API在成本、数据安全和模型选择权方面的挑战。

自托管部署

Dify可以在独立部署的服务器上处理数据，提供隐私和安全性。这意味着敏感数据不需要发送到外部服务器，这对于有严格数据治理要求的企业或个人来说尤为重要。用户可以确保遵守当地的数据保护法规，并对其信息有更大的控制权。

Dify有能力在独立部署的服务器上处理数据，确保隐私和安全。这允许敏感数据保留在内部服务器上，这对于具有严格数据治理政策的企业或个人来说是一个基本功能。用户可以从中受益，因为他们能够遵守当地的数据保护法，并对自己的信息保持更多的控制。

多模型支持

Dify与流行的商业和开源模型兼容，如OpenAI、Anthropic和开源Llama2，这些模型可以在本地部署或作为模型即服务访问。这种多功能性使模型之间的切换变得容易，同时考虑到预算、特定用例和语言需求等因素。通过调整开源模型中的参数和训练方法，可以创建专门针对特定业务需求和数据特征的语言模型。

RAG发动机

与助理API相比，Dify的RAG引擎支持与各种向量数据库的集成，如Qdrant、Weaviate和Milvus/Zilliz，允许用户选择最适合其数据需求的存储和检索解决方案。此外，Dify的RAG引擎可以处理各种文本和结构化数据格式，并通过API与外部数据同步。其最大的优势在于其可定制性；用户可以根据业务需求选择和优化不同的索引策略。这包括合并和规范化查询结果，并实施TopK策略以适应模型窗口大小的限制，从而在不进行重大基础设施修改的情况下增强语义相关性。Rerank模型允许在多数据集检索中进行更高质量的召回，而不依赖于模型推理能力或数据集描述，从而提高了复杂查询的搜索和响应能力的精度。

灵活性和可扩展性

Dify的结构和设计原则为其他功能提供了高度的适应性和开放性。该系统允许使用API和代码增强轻松集成新功能或服务。用户可以通过其API轻松地将Dify与现有的工作流程或其他开源系统连接起来，这有助于快速数据共享并自动化工作流程。代码的灵活性还允许开发人员直接更改Dify的代码，增强服务集成并定制用户体验。

团队协作和数据反馈

随着应用程序开发方法的发展，技术和非技术团队成员之间的协作变得越来越容易。像RAG和微调这样的复杂技术现在更容易被非技术人员使用，让团队更专注于他们的业务而不是编码。通过日志和注释的持续数据反馈，团队可以不断改进他们的应用程序和模型，摆脱不明确的操作。

Dify仍然致力于人工智能的包容性、跨学科协作和数据驱动的反馈，鼓励不同的人参与人工智能项目。它提供了必要的工具和框架，以揭开技术复杂性的神秘面纱，促进技术和业务团队之间的合作。它还使用实时数据不断增强人工智能模型和应用程序，确保解决方案始终基于数据和反馈，不断改善用户体验和商业价值。