近年来，人工智能领域的低代码和模块化开发越来越受欢迎。这一趋势旨在让更多人能够开发人工智能，而不仅仅是经验丰富的程序员。Dify就是这一趋势的一个例子，每个人都有自己独特的方法。理解 LLM 和 多模态（LMM）干掉程序员。

    Dify是一个开源、用户友好且低代码的平台，旨在简化 AI 应用程序的创建。它已在其云服务上促成了超过 130,000 个 AI 应用程序的创建。凭借GitHub 上令人印象深刻的 38k 颗星，对于 AI 开发新手或寻求快速原型设计的人来说，这是一个绝佳的选择。Dify 的拖放界面允许用户以可视化方式构建 AI 工作流，连接预构建的组件以执行自然语言处理、图像生成或数据分析等任务。

看看官方case

Dify 的主要优势包括：

• 工作流程：在可视化画布上构建和测试强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能及其他功能。

• 全面的模型支持：与数十家推理提供商和自托管解决方案的数百个专有/开源 LLM 无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 和任何兼容 OpenAI API 的模型。支持的模型提供商的完整列表可在此处找到

  

• Prompt IDE：直观的界面，用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加文本转语音等附加功能。

• RAG Pipeline：广泛的 RAG 功能涵盖从文档提取到检索的所有内容，并提供从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用支持。

• 代理能力：您可以基于 LLM Function Calling 或 ReAct 定义代理，并为代理添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI 代理提供了 50+ 内置工具，例如 Google Search、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha。

• LLMOps：监控和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和注释不断改进提示、数据集和模型。

• 后端即服务：Dify 的所有产品都配有相应的 API，因此您可以毫不费力地将 Dify 集成到您自己的业务逻辑中。

    你或许可以把 LangChain 这类的开发库，想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。重要的是，Dify 是开源的，它由一个专业的全职团队和社区共同打造。你可以基于任何模型自部署类似 Assistants API 和 GPTs 的能力，在灵活和安全的基础上，同时保持对数据的完全控制。总之 Do It For You 

    Langchain 是一个灵活的 Python 库，它使开发人员能够对其 AI 应用程序进行细粒度控制。它非常适合那些具有编码经验并需要高度定制的 AI 解决方案的人。Langchain 充当工具包，提供构建块来创建涉及语言模型、代理、链和内存组件的复杂 AI 工作流。白话就是需要程序写一堆代码，就是个胶水，需要接通 LLM，agent（代理），prompt，存储。看这个AI 快速工程构建落地与科普 。

Dify 与 Langchain 差异

Dify 的可视化应用程序构建

LangChain 的 Prompt IDE

    LangChain 提供了一个Prompt IDE以及一个 API，可帮助创建和管理提示，这些提示是给 AI 模型的指令。突出一个粗糙。这些提示使与不同模型的交互和集成变得更加容易。LangChain 的 Prompt IDE 促进了提示的制作、测试和完善过程，确保 AI 模型提供准确且相关的响应。此工具对于专注于自然语言处理任务的开发人员特别有益，因为它简化了复杂工作流程的创建并增强了与多种语言模型的交互。

Dify 的云和自托管选项

    Dify 主要专注于自托管，在 GitHub 上提供开源社区版。这允许完全控制您的部署并确保数据隐私。然而，Dify 也承认基于云的部署的潜在需求，并为那些寻求托管体验的人提供使用Railway或Fly.io等平台的指导。

• 自托管（社区版）：非常适合优先考虑控制、自定义和数据隐私的用户。需要技术专业知识来进行设置和维护。
• 云部署（间接）：为那些不太熟悉服务器管理的用户提供托管体验。需要一些技术知识才能与第三方云平台集成。

LangChain 通过 Langserve 进行本地部署

Dify 使用