企业级AI应用落地，为什么越来越多团队选择Dify？

AI技术正以前所未有的速度演进，从惊艳的对话能力到强大的多模态理解，大模型正在重新定义人机协作的边界。

然而，当企业真正尝试将这些先进能力融入业务时，往往会发现一个有趣的现象：拥有强大能力的大模型，在实际应用中却需要更精细的“驾驭”方式——如何让响应更精准？如何让协作更顺畅？如何让每个环节都可控可靠？

这时候，许多团队发现了Dify带来的不同体验。

让我们从一个具体的场景来理解这一选择背后的逻辑：

假设公司决定上线一套AI客服系统，核心目标明确——降本增效。

你手中已整理好了所需的“知识”：公司内部操作手册、历史客服答疑记录、详尽的产品说明文档，接下来便是系统搭建。

如果直接使用大模型，你该怎么做？

显然，不能让用户直接去询问一个对公司内部一无所知的通用模型。此时，一个自然的想法是通过API调用来解决：将企业知识库作为附件参数，连同用户的问题一起提交给模型。

但紧接着，一个现实的问题就会浮现：

把整个知识库作为附件上传，每次提问，模型都需要“通读”所有文档，再结合问题寻找答案。

这种方式听起来合理，但实际运行中，所有上传的文档内容都会计入模型的上下文。这意味着，按Token收费的模型API，会让无效的传输持续产生费用。

即便文档体量不大，成本尚可承受，另一个体验问题也无从避免：当用户只是发送“你好”、“在吗”这样的简单寒暄时，系统仍要机械地“阅读”全部文档后才能回复，显得笨重且低效。

那么，使用Dify会带来怎样的不同？

Dify的核心逻辑在于构建智能工作流。它将大模型仅视为工作流中的一个“节点”，而非全部。你可以像搭积木一样，自由组合各种功能节点，并精确控制大模型在何时、以何种方式被调用。

具体到企业知识库的处理上，Dify提供了更高效的方案：

智能知识库与精准召回：

Dify可以将上传的企业资料进行智能分段处理，即“切碎”成更小的知识单元。当用户提问时，系统只会通过语义检索，召回与问题最相关的一小部分内容，再将其作为上下文提供给大模型。这大幅降低了Token消耗和成本。

意图识别与流程控制：

Dify可以在调用大模型之前，先对用户问题进行意图识别，例如：是寒暄、业务咨询还是操作请求。识别出是简单寒暄后，系统可直接调用预设话术回复，无需触发大模型和知识库检索，进一步节省资源，提升响应效率。

因此，面对上述AI客服场景，使用Dify来构建应用，比直接裸调模型API要从容、经济得多。

此外，Dify支持本地化部署，能更好地满足企业数据安全的要求；其可视化的操作界面，也大幅降低了AI应用开发的门槛。对于非技术背景的团队而言，它确实像一个强大的“AI应用搭积木平台”。

然而，当企业准备将AI应用从试点推向正式投入时，新的挑战也随之而来：

数据安全与合规如何落到实处？

对于金融、医疗、政务等行业，数据不出域、符合安全审计规范是铁律。本地部署只是第一步，如何确保整个部署流程、运维体系满足企业级安全与合规要求？

复杂业务场景如何支撑？

真实的业务场景往往错综复杂。例如，一个智能客服可能需要同时处理文字问答、图片识别、语音对话甚至视频理解。标准化的平台功能能否应对这些多模态、跨流程的复杂需求？

长期运维与持续迭代谁负责？

原型验证可以“跑通即胜利”，但正式上线后，系统的稳定性、性能监控、故障响应、以及随业务发展所需的持续优化，都需要专业的技术力量支持。

从“可用”的工具平台，到“可靠”的生产系统，这关键一步的跨越，需要更深度的服务能力来支撑。

这解释了为什么企业在选择AI落地方案时，不仅评估平台本身的功能，更会关注其背后能否提供完整的、企业级的服务与技术支持。

Dify作为开源AI应用开发平台，其核心价值在于显著降低开发门槛，通过可视化工作流、内置知识库、多模型接入等能力，帮助企业快速构建AI应用原型，验证想法。

而Dify企业版，则在此基础上，聚焦于企业级的安全与集成能力：提供完整的私有化部署方案，确保数据完全自主；提供SOC2、GDPR、ISO 27001:2022认证；支持SSO登录身份提供商SAML、OIDC、OAuth2等企业级身份认证协议。

作为Dify的合作伙伴，明略科技（2718.HK）基于自身在数据智能与企业级大模型领域深厚的积累，充分调用Dify平台的技术能力，为客户提供Dify企业版私有化部署与技术实施支持，整合全面定制化开发和运维服务，实现Agentic AI从底层技术转化为更多垂直场景中可落地、可信任的生产力：

增强的技术能力：

●混合专家模型（MoE）架构：为不同业务场景（如客服对话、知识检索、报告生成）动态调度最专业的模型，实现效果与成本的最优平衡。

● 多模态推理能力：打破单一文本交互限制，实现文本、图像、语音、视频等数据的深度融合理解与推理，打造真正“听得懂、看得见”的AI应用。

● 多智能体协作（MoA）架构：让多个AI智能体像专业团队一样分工协作，以更灵活、强大的方式应对复杂的业务流程与决策场景。

企业级服务与支撑：

●提供从需求分析、方案设计、部署实施到定制开发的全流程技术服务。

●提供从技术培训、运维支持到性能优化、持续迭代的全生命周期运维保障。

●依托在数据安全、隐私计算领域的经验，确保整个系统建设符合行业最高标准的合规与安全要求。

总结而言，Dify是企业快速拥抱AI、构建应用的优秀“启动器”。而当企业需要将AI应用深化为核心生产系统时，明略科技（2718.HK）基于Dify企业版的增强技术能力与全面服务，则能提供从“跑起来”到“跑得稳、跑得好、跑得远”的关键助力。