深入调研Dify,本地搭建实战案例



导读:本文调研多个主流智能体框架平台,并通过深度调研dify,了解该平台的优势和不足,供大家在技术栈选型时候参考。

先说结论:

Dify社区版在功能、支持、扩展性、安全及生态等方面均存在明显短板。其功能受限,缺少企业级关键特性,难以适配高合规要求场景;技术支持依赖社区,更新不稳定,易引发稳定性风险;扩展性和性能上,部署优化难度大,资源占用高;安全与合规性方面,基础安全配置不足,数据隔离缺失;生态和工具链上,插件市场不完善,调试工具有限。总体而言,Dify社区版更适合个人开发者或小规模简单项目,对于有高要求的企业级应用则存在诸多挑战。


一、dify与其他主流智能体框架对比(来自dify官方)

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核心功能模块包括:


二、本地搭建dify社区版实战


1、依赖的组件较多,有12个
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2、模型配置

默认以标准协议对接各个供应商,一个供应商插件安装后,便可使用其内部全部模型。

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3、知识库

本地知识库(同时还支持通过api操作知识库

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知识库维护,并支持查看各个分段内容,调整元数据等。

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4、召回测试
支持多路召回,并显示召回完整过程
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5、支持外部支持库

支持企业自定义知识库,但需遵循API规范,才能解析

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三、创建应用


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3.2、智能体应用(比普通应用多了个“工具”能力)

http://localhost/chat/Cy1WJkEZopYGbA3X

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整个应用实际运行效果,偶尔存在不稳定调用失效,重试后调用成功。
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四、支持多轮对话+流程编排
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同时发布前支持各类应用级属性自定义配置

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执行的每一步支持实时追踪,包括每一步出入参,上下文,耗时等

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以上,是完整的基于Dify本地搭建的实践小案例,重点调研了模型配置、知识库(内部/外部)、应用创建(普通应用/智能体应用)、多轮对话+流程编排等纬度。总体而言,Dify社区版更适合个人开发者或小规模简单项目,对于有高要求的企业级应用则存在诸多挑战

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