在使用过程中，主要遇到了两个主要问题：

• 并发限制：由于需要同时调用多个模型，BrillAI和Dify的并发限制导致部分分析任务被拒绝处理，只有最早提交的请求能够返回结果。而后续的请求则因为超出并发限制而失败。

• 传参问题：Dify在知识库功能中使用自动分段并调用LLM（大型语言模型）进行分析时，模型的调用是隐式的，导致我们无法配置某些关键参数。例如，max_tokens（最大生成长度）限制了生成结果的字数，导致部分分析任务无法按预期输出完整内容，特别是在处理大段输入时。

这两个问题的根源在于：

• 并发限制：BrillAI和Dify的免费用户在并发处理和速率限制上存在较大限制，导致在调用多个模型时同时发生的请求被拒绝。

• 传参问题：Dify在调用LLM时存在默认的参数设置，特别是max_tokens参数。由于调用是隐式的，开发者无法自定义分段规则或调整max_tokens参数，这影响了某些任务的结果。例如：Dify将max_tokens硬编码为2000，无法通过常规配置进行更改。

为了应对并发问题，我通过升级为BrillAI的付费用户，成功将并发限制从3并发提高到1000并发，并且请求处理速率从18RPM（每分钟请求次数）提升至3000RPM。这使得我能够同时处理更多的分析任务，解决了由于并发受限导致的任务被拒问题。

对于传参问题，虽然我无法直接修改Dify的隐式调用参数，但通过与Dify开发团队的沟通，我了解了他们的模型调用机制，并调整了其他相关的配置，使得在使用BrillAI进行文档分析时能够更好地配合Dify的默认参数设置。

在整个过程中，可以发现，AI工具的强大功能固然令人惊叹，但其背后复杂的模型调用机制和参数配置也可能带来挑战。对于开发者来说，理解并掌控工具的调用细节至关重要。在这个案例中，BrillAI与Dify的结合极大提升了我的工作效率，但同时也要求开发者具备一定的技术敏感度和应对能力。BrillAI的实验中心（Lab）集成了对话、图像、声音、Embedding等多种模态和模型，让我能够根据不同的需求灵活切换，这为文档分析和资料整理提供了强大的支持，而通过解决并发限制和参数配置问题，我也能够更好地发挥其潜力。