你是不是曾经听说过“AI开发”这个词，却觉得这东西离自己很远？毕竟，开发 AI 好像总是需要一堆编程技术和复杂的数学公式。但其实，现在这个情况正在悄悄改变。今天我们聊的 Dify，就是一个让 AI 开发门槛大幅降低的工具。不管你是有技术背景的开发者，还是只是对 AI 感兴趣的小白，Dify 都能帮你轻松入门，甚至可以让你在几分钟内构建出一个属于自己的 AI 应用。
现在是不是有点好奇？别急，接下来咱们一步步来看看 Dify 究竟是个什么东西，为什么它能在 AI 开发领域掀起这么大波澜。
1. Dify 如何简化 AI 开发？
Dify 的核心亮点就是——简化。传统的 AI 开发，你需要掌握编程、算法、数据处理等复杂技能。但是使用 Dify，你只需要简单几步就能启动一个 AI 应用。打个比方，传统的 AI 开发就像是你自己动手盖一栋房子，不但需要砖头、瓦片，还得有设计图纸；而 Dify 更像是搭积木，你只需选好模块，几块拼起来，房子就能立刻成型。
图为 dify 和其他工具的选型对比
Dify 通过可视化的界面、现成的模板和内置的 API，减少了开发者的工作量。你不需要自己写大量代码，只需要拖拉拽一些预设模块，就能让 AI 应用跑起来。比如说，你可以选择一个聊天机器人模板，直接套用，不需要再自己设计复杂的对话逻辑。
2. 对小白也很友好：零代码开发
是不是听起来有点神奇？别急，这里就是 Dify 最牛的地方了——它让 AI 开发变得不再需要“写代码”。你没看错，零代码开发。想象一下，如果你曾经搭建过一个网站，可能接触过“所见即所得”的网页编辑器，Dify 的零代码开发就是这种理念的升级版。对于那些没有编程背景的人来说，这个工具无疑是个巨大的福音。通过简单的界面操作，你就能创建出各种 AI 应用，无论是智能客服、自动化数据分析，还是个性化推荐系统，Dify 都能让你轻松搞定。
简单的AI应用，如对话，绘图
集成企业知识库，做智能客服，智能销售助理
3. 适合开发者：灵活的扩展性
当然，如果你本身是个技术流，那么 Dify 也不会让你失望。Dify 提供了非常强大的扩展性，你可以通过编写自定义代码、接入外部 API 来进一步优化你的 AI 应用。说白了，Dify 既能满足零基础小白，也能为进阶开发者提供足够的发挥空间。比如说，你想要让 AI 模型对某些特定领域的数据有更好的理解能力？没问题，Dify 支持你接入自己的数据集进行训练，还可以定制特定领域的 AI 模型。
这就好比你买了一辆车，车子本身性能已经很好，但你还可以根据自己的需求对车子进行改装，比如换个发动机、加装新设备，而 Dify 就是这台车的改装平台。
4. 简单上手，Dify 为谁而生？
那么问题来了，Dify 到底适合哪些人呢？如果你是个初创企业主，Dify 是个让你快速上手 AI 技术的好帮手。无需庞大的开发团队，也不需要高昂的开发成本，你自己就能用 Dify 生成一个实用的 AI 解决方案。对于那些预算有限的公司，Dify 简直就是雪中送炭。
简单上传并管理企业知识库
另一方面，如果你是个技术开发者，Dify 可以大幅提升你的开发效率。尤其是当你需要快速原型设计时，Dify 让你能够迅速迭代应用，而不用从零开始构建复杂的模型和算法。因为他很轻松接入开源的大模型。并且因为其支持私有化部署，从而你根本不用担心数据泄露问题，数据安全性保障极佳！ 其支持的模型参考这里：
https://docs.dify.ai/getting-started/readme/model-providers
不用看，几乎所有被网友证明能用的，勉强能用的都在其列。
其部署方式，也是简单的一匹：
https://docs.dify.ai/getting-started/install-self-hosted/docker-compose
直接买一台服务器，把代码clone 下来。
就这么搞定了，就问你简单不简单。
5. Dify 未来的潜力：AI 开发的新方向
再来看一下未来，Dify 不仅仅是现在的一时之选，它很可能会引领 AI 开发的未来方向。随着 AI 技术的不断进化，低代码、零代码开发平台将成为主流，Dify 无疑在这一领域占据了重要位置。想象一下，不久的将来，越来越多的企业会通过 Dify 这样的工具，直接从业务需求出发开发 AI 应用，省去了中间的复杂步骤。
比如说，你是一家电商企业，想通过 AI 来进行用户画像分析和个性化推荐。传统的做法可能需要一个专业的开发团队花费几个月时间，但有了 Dify，或许几天内你就能看到成效。
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
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- 提示工程的意义和核心思想
- prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- prompt 攻击和防范
- …
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 Javascript 程序员。
- 为什么要做 RAG
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- 什么是向量表示（Embeddings）
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- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
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- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
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- …
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
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- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。