Dify与传统开发工具,你会选择哪一个?
我曾在一个企业内训知识库问答系统的项目中,分别使用传统开发工具(Python + LangChain + FastAPI)和 Dify 平台进行过开发和验证,二者各有千秋,但在不同阶段满足的需求并不一样。
使用 Dify 的真实体验:
在项目初期,我们团队希望快速验证大语言模型(LLM)对公司文档的问答效果。使用 Dify 后,整个流程几乎是“零代码”完成:
文档上传 + 向量化建库 + 模型调用 + 对话框上线,基本两小时内就能跑通一个 Demo;多模型接入特别方便,像 Moonshot、DeepSeek、OpenAI、阿里的通义千问等都可以无缝切换测试,极大提高了评估效率;Prompt 工程通过可视化流程设置,可以让产品和运营也参与到逻辑设计中,不再是纯技术主导。
这些体验在传统开发流程中往往需要部署多个服务、手动写路由逻辑、调用嵌套 API,开发周期拉长至少3-5天。
但传统开发工具仍有不可替代的地方:
当我们希望实现更复杂的功能,比如基于用户权限的知识库访问隔离、对接公司内部工单系统、数据分析后再调用模型生成答案,Dify 的可编程性就有些捉襟见肘。最后我们还是使用了 FastAPI + LangChain 实现了更完整的逻辑,并用 Vue 做了前端交互。
Dify 更像是一个“原型加速器”或“轻量运营工具”,适合以下场景:
快速验证某个 LLM 能力是否可用;搭建小型客服助手、FAQ 问答;内部低频使用的 AI 工具。
而传统工具更适合做成规模化的产品,特别是:
与数据库、后端业务深度集成;对模型调用、缓存、上下文管理要求高的复杂项目。
我的建议:
可以“先用 Dify 快速验证需求”,确定方向后再决定是否投入更多资源用传统工具做长期产品开发。这种“试错成本极低”的方式,在当下 AI 技术飞速演进的背景下,是非常宝贵的。
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