介绍
在前文免费使用满血版DeepSeek-R1的多种方案中已经对大语言模型（LLM）应用开发平台有了相关介绍了，如下：
以 Dify 为代表的生成式 AI 应用平台，具备以下显著特性，为 AI 应用开发带来了新的变革：
- 低代码 / 无代码开发：提供了极为直观的可视化界面，用户无需深入了解复杂的底层技术细节，只需通过简单的拖拽和配置操作，就能快速定义 Prompt、上下文、插件以及工作流。这一特性大大降低了开发门槛，使得非技术人员也能够参与到 AI 应用的构建和迭代过程中，加速了 AI 应用的开发进程。
- 多模型支持与灵活编排：支持 OpenAI、Claude、通义千问、讯飞星火等众多主流大语言模型，同时允许用户通过 API 集成自定义模型，充分满足了不同业务场景的多样化需求。通过模型编排（Agent Design）技术，用户可以将不同的智能体进行组合，将复杂任务进行分解并协同完成，有效突破了单一模型的能力边界。例如，在一个智能问答系统中，一个智能体负责解析用户输入的问题，另一个智能体根据问题生成回答内容，第三个智能体则对生成的回答进行优化，从而为用户提供更准确、更优质的答案。
- 模块化设计与丰富功能组件：采用了先进的模块化架构，提供了包括 RAG（检索增强生成）引擎、Agent 框架、工作流编排、模型管理等一系列丰富的功能组件，全面覆盖了从原型设计到生产部署的整个生命周期。其中，RAG 引擎支持 PDF、PPT、CSV 等多种常见文档格式的文本提取与索引，并且提供了高质量的向量检索模式和经济实惠的关键词索引模式，用户可以根据自身需求和成本预算进行选择，在保证准确性的同时，有效控制成本。
- 企业级功能与 LLMOps 支持：
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- 知识库管理：支持将企业的私有数据进行集成，通过科学合理的分段策略和清洗规则对检索效果进行优化，确保 AI 在回答问题时能够基于准确、专业的知识，为企业提供可靠的智能服务。
- 监控与优化：提供了全面的应用性能监控、交互数据分析以及成本跟踪功能，能够根据生产过程中产生的数据，对应用进行持续的优化和改进，这完全符合 LLMOps 的核心理念，有助于企业不断提升 AI 应用的质量和效率。
- 灵活部署：支持本地化私有部署（如 Docker）和云端托管两种方式，企业可以根据自身对数据安全和合规性的要求，选择最适合的部署方案，确保数据的安全性和业务的合规运营。
- 广泛的应用场景：涵盖了智能客服、内容生成、代码辅助、知识问答等多种常见场景，支持快速构建 MVP（最小可行产品），也可以方便地集成到企业现有的业务系统中。例如，通过 Agent 工具调用外部 API（如 Google 搜索、Stable Diffusion），能够扩展 LLM 的能力，使其能够完成如联网检索、图像生成等复杂任务，为用户提供更强大、更全面的服务。
Dify：dify.ai/zh
作为大语言模型应用开发平台的典型代表，具备上述强大的功能特性。
Github：github.com/langgenius/...
除了dify之外还有：扣子：www.coze.cn/home、硅基流动：cloud.siliconflow.cn/models、无问芯穹：cloud.infini-ai.com/aistudio/da...、阿里云百炼：bailian.console.aliyun.com/、支付宝百宝箱：tbox.alipay.com，等等等。
体验一下
与coze相比dify内置的模版并不多，但是dify使用起来体验很棒，本篇就先跳过coze只讨论dify的使用体验。
这里设置了一个工作流，如下图
先经过问题分类，目前设置了4种：反欺诈、地理编码查询、风控系统、其他问题，
反欺诈和风控系统设置了知识库检索，使用了我上传的两个文档，然后再经过LLM输出；
另外的地理信息配置的是http节点，配置项非常丰富，可以自己体验一下，更重要的整个流程所有变量都可以引用，任意编排。
输入"风控系统介绍"，其工作流及每一步的信息都是非常清晰的。
输入："反欺诈指标计算方法"，如图工作流也是很清晰的。
当然这只是"问题分类+知识库+聊天机器人"的应用，不同于之前AI推出的个人智能体并发布，如果深度挖掘，还有很多很多可能性。
如：具体模型的参数细调，一般人能调整这几个参数也不错了😂
如：知识库的模型和检索设置等等😆
小结
同志任需努力
将AI技术栈类比云计算分层模型
Iaas（Infrastructure as a server，基础设施即服务）：
如同电力系统中的发电厂，大语言模型（如GPT-4、Claude、通义千问）提供最基础的"智能能源"。它们如同GPU集群上的"算力电网"，开发者通过API调取原始推理能力，但需自行处理数据清洗、提示工程、上下文管理等复杂环节。例如直接调用OpenAI API时，开发者需从零搭建完整应用架构。
Paas（Platform as a Server，平台即服务）：
Dify如同智能时代的"AI发电站调度中心"，将分散的大模型能力转化为标准化开发平台。它提供可视化编排工具（如RAG引擎、Agent框架）、预置模板和持续优化系统（LLMOps），让开发者像组装乐高积木般快速构建AI应用。就像通过Kubernetes管理云资源，Dify实现了大模型的动态调度（如成本/性能最优模型选择）和扩展集成（如插件市场），使企业无需从变压器（基础模型）开始搭建整个电力系统（应用生态）。
Saas（Software as a Server，软件即服务）：
基于Dify构建的AI应用如同即插即用的智能家电，例如法律合同助手、电商客服机器人、营销文案生成器等。这些"智能终端"直接面向业务场景，用户无需感知底层是GPT-4还是Claude驱动，就像使用电饭煲时无需了解其电力来自火电还是风电。典型如通过Dify Workflow在30分钟搭建的智能招聘系统，集成了简历解析（模型）、人才库匹配（RAG）、面试题生成（编排）等完整功能。