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在DeepSeek、Qwen3等大语言模型相继火出全网时，快速应用构建需求便应运而生。市面上顿时出现了很多应用构建平台，有开源的dify、RAGFlow和n8n等为代表的优秀平台，也有很多闭源平台，作为个人或者中小企业内部部署模型，开源的当然更香，关键它还很优秀。
Dify的优秀不止一点优秀的快速应用构建能力
借助Dify官方的一段话获取可以更好地解释为什么要选择它。
你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）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。
我们的社区用户对 Dify 的产品评价可以归结为简单、克制、迭代迅速。 ——路宇，Dify.AI CEO
它可以帮助我们快速构建聊天助手、ChatFlow、文本应用、Agent和工作流，同时支持知识库的创建和引用，这些类型的应用生成让我们使用大模型LLM构建应用变得很轻松、很简单，节约了大部分时间。具体的使用将在以后的应用对接中不断更新！
优秀的三方应用集成能力
Dify本着自身的有点已经在市面上占据一席之地，但是其原生更高级的有点是可以提供优秀的三方支持，编排的应用提供灵活的对接方式，不仅有原生页面的三种平滑集成方式，还提供了Api调用功能，让三方集成从可能到完全自主，真正意义上满足了大多数开发者的需求。
三种嵌套集成方式
两种定制化集成方式
详细的Api集成方式
完善的外部接入机制
模型接入更加简洁
大预言模型的接入支持Ollama、vLLM、GPUStack等多种推理引擎，对接大语言模型更加灵活方便
外部知识库引用更加随意
虽然Dify自带了知识库，但是考虑到使用者可能会中意其他知识库管理和召回系统，提供了自定义外部知识库的方式，官方描述如下：
对于内容检索有着更高要求的进阶开发者而言，Dify 平台内置的知识库功能和文本检索和召回机制存在限制，无法轻易变更文本召回结果。
出于对文本检索和召回的精确度有着更高追求，以及对内部资料的管理需求，部分团队选择自主研发 RAG 算法并独立维护文本召回系统、或将内容统一托管至云厂商的知识库服务（例如 AWS Bedrock）。
作为中立的 LLM 应用开发平台，Dify 致力于给予开发者更多选择权。
从上述描述可以看出，Dify的整体设计观念特别人性化，绝对不限制你的自由，构建应用，那Dify几乎是老大哥的存在，你说它知识库有缺陷？好，那就给你选择别家的机会，使用它简直太理想了！
下面是引用外部知识库的方式：
我们正在将RAGFlow构建的知识库系统对接到Dify中，实现一些特定场景下的功能，下一篇准备将其整理成，形成文档总结出来，供大家批评指正！
聊一聊
都说大语言模型出来将会淘汰一批程序员，同时各行各业都将被替代，但是很多带有创造性的工作和人类思维是不可以被替代的，所以，静下心，抬起头，既努力，又看清前方的路，才是我们该做的！
