今天，dify 正式适配阿里云 Tablestore 向量索引能力，并依托阿里云计算巢提供一键部署体验。企业无需重构现有架构，就能获得更轻的运维负担、更灵活的按需计费，以及面向百亿级数据增长的扩展能力，让生产级 RAG 更容易落地。
挑战：Dify 用户在构建生产级 RAG 时，常需额外部署和维护独立向量数据库，面临高昂内存成本、百亿级扩展困难、多系统数据同步复杂等难题，严重制约应用规模化落地。
开源成果：Dify 正式集成阿里云 Tablestore 向量索引能力，并通过计算巢提供开箱即用方案，显著降低向量存储使用门槛。
集成方案：Tablestore 以 Serverless 架构统一存储向量与标量属性，结合 Dify 对 MySQL 元数据的兼容，实现高性能、低成本、可扩展至百亿级的混合检索。
体验路径：通过阿里云计算巢一键部署 Dify 社区版/Dify 企业版，自动配置 Tablestore 实例，5 分钟即可体验生产级 RAG 能力。
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被向量库拖垮的 RAG 项目
近两年，大模型、Agentic RAG 和 Agent 的热度居高不下，越来越多团队开始接入 LLM 做知识问答、客服、运营支持、内部助手等，在落地层面，Dify 将搭建门槛拉得很低：依靠拖拽编排、一键发布、多模型切换，做出一个能跑的 Demo 往往很快。
但真正的挑战通常出现在“规模开始增长之后”。
当你的知识库从几千份文档增长到百万、千万，甚至要为百亿级数据做准备时，一个隐藏瓶颈会慢慢浮出来：向量数据库
你可能已经历过这些场景
团队花两周时间调通开源向量数据库，却在压测时发现仅能支撑几十万文档。
业务问“能不能覆盖全公司十年资料”，你只能回答“架构得重做”。
深夜收到告警：向量写入失败，知识库一半内容检索不到，排查问题从应用一路追到索引与存储。
今天，我们带来一种新选择：不用换架构，也能扛住百亿级增长量。
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向量数据库的三大困局：成本、规模、召回稳定性
尽管市面上向量数据库选择众多，但在真实生产场景中，常见困难往往集中在三点。
成本高：内存投入是最大拦路虎
主流 HNSW 算法需将整个向量索引全量加载至内存。对于百亿级向量，这意味着数十 TB 内存投入，且无法弹性释放。即便采用聚类算法降低计算开销，多次更新后的索引维护成本依然高昂。高昂的固定资源开销，让许多团队望而却步。
规模受限：单机止步千万，分布式运维复杂
不管是传统关系型数据库还是传统检索引擎，其向量实现均重度依赖内存，难以突破亿级规模。新晋的分布式向量数据库方案虽可扩展，却要求团队具备 K8s、分片、负载均衡等专业能力——“能跑起来”不等于“能稳跑百亿”。
召回率不稳定：参数敏感，效果波动大
图索引方案在数据分布不均或查询参数设置不当时，易陷入局部最优；聚类方案则对中心点选择高度敏感。高召回率无法稳定复现，直接影响 RAG 效果可靠性。
有没有一种方案，既能面向百亿级增长，又能实现 HNSW 级召回表现，同时把成本和运维压下来？
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Tablestore 为 Dify 打造的云原生向量底座
阿里云 Tablestore 是一款 Serverless、分布式、按量付费的结构化数据存储服务。它原生支持向量字段与索引能力，同时支持标量过滤等查询条件。
对 RAG 来说，一个很关键的价值是：向量和业务属性可以统一存到一张表里，更便于做“向量 + 过滤”的混合检索。
在 Dify 的集成方案中，你可以把它理解为：
Dify 负责应用编排、知识库构建、RAG 流程。
Tablestore 提供向量索引与混合检索的底层能力。
计算巢把部署与配置流程打包，减少“搭环境”成本。
按需付费：真正“用多少，付多少”
无请求 = 零费用：无需为低流量期预留计算资源。
无硬件绑定：免去 GPU 或高配内存服务器投入。
免运维成本：自动扩缩容、备份与故障切换。
相比自建开源数据库集群动辄数万元/月的固定开销，Tablestore 可将向量检索使用成本降低 50% 以上，尤其适合初创团队与 POC 验证。
百亿级索引：PB 级无缝扩展，架构零重构
当数据从 1 万增长到 1000 万，再到更大规模，很多团队最怕的是：每上一个量级就要换存储、换架构、重建链路。
Tablestore 作为分布式服务的一大优势是：你可以在统一的体系下持续扩展，尽量避免频繁迁移带来的工程成本和风险，同时基于优化 DiskANN 算法，仅需 10% 内存 即达 HNSW 全内存图索引级的召回率，支持百亿级向量、万亿级标量、10PB 级单索引数据存储与检索。
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极低运维：Serverless 让开发者专注业务创新
Tablestore 的 Serverless 特性大幅降低向量存储的使用门槛：
免部署：无需安装、配置、调优向量数据库。
免扩容：数据量增长时自动扩展存储与计算资源。
高可用、高可靠：默认 同城三可用区（3AZ）容灾，数据可靠性高达 11个9。
免监控告警：集成阿里云监控产品，异常自动通知。
开发者只需通过 Dify 插件配置 Tablestore 实例地址，即可启用向量检索能力。后端完全“即用即走”，真正实现全链路 Serverless。
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什么场景可以毫不犹豫选择 Tablestore？
数据规模会持续增长：两年内知识库可能突破亿级，或者需要为更大规模提前做准备。
成本敏感：不希望背长期固定成本，想让费用跟实际使用更贴近。
不想频繁迁移架构：从 MVP 到生产，希望尽量沿用同一套存储与检索体系。
对稳定性要求高：需要企业级的可靠性、容灾与云服务保障。
追求快速上线：希望当天完成部署，快速验证 RAG 效果并进入迭代。
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客户实践案例
企业级钉钉会话智能场景：基于 Tablestore（OTS）统一存储多轮对话长文本及其向量表示，支撑低延迟、个性化的 AI 助手服务，并高效提供对话记录查询与智能摘要生成能力。
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快速体验：通过阿里云计算巢一键部署
为了让开发者更低门槛上手，Dify 社区版已上线阿里云计算巢托管方案。
部署步骤（5 分钟完成）
进入阿里云市场搜索“Dify”
社区版：如果你想尝尝鲜，请直接部署 Dify 社区版。
企业版：如果已经确定需要购买企业版实现企业级应用搭建，可通过 Dify 企业版 on 阿里云百炼 联系客服，获取 企业版专属支持、SLA 保障与私有化部署方案。
Dify社区版
https://market.aliyun.com/detail/cmgj00068972.html?spm=5176.730005.result.32.dd2b414aXxwyXK&innerSource=search_dify
Dify 企业版 on 阿里云百炼
https://market.aliyun.com/detail/cmgj00069792
一键创建环境
计算巢自动为你开通：
VPC 网络与 ECS 实例。
Tablestore 向量实例（含预建表结构）。
预集成 Dify 最新版 + Tablestore 插件。
启动服务
无需修改代码，系统自动识别。
VECTOR_STORE=tablestore
创建知识库，体验混合检索
导入文档后，向量与元数据自动写入 Tablestore；查询时自动执行高效混合检索。
✅ 有了 OTS，你可以在不频繁折腾架构的前提下，更从容地面对数据增长。
无需 Docker Compose 手动配置，无需 SDK 编码，真正“无代码”体验生产级 RAG。
我们相信，真正的 AI 普惠，始于架构的简化，成于云原生的力量。
END
