# Dify：零代碼 AI 應用開發平台

> 用可視化方式構建你的 AI 應用



你好，我是魚皮。

在前面的文章中，我們學習了零代碼平台，可以用 Bolt.new、百度秒噠快速生成網站和應用。但如果你想做的是 AI 應用，比如智能客服、知識庫問答、AI 助手，該用什麼工具呢？

這篇文章，我會介紹 **Dify**，一個專門用來開發 AI 應用的零代碼平台。通過可視化的方式，你可以快速構建功能強大的 AI 應用，而且完全不需要寫代碼。

讓我通過實際操作，帶你了解 Dify 的使用方法，同時也會順便講解一些 AI 的核心概念。



## 一、什麼是 Dify？

[Dify](https://dify.ai/) 是一個開源的 AI 應用開發平台，可以讓你通過可視化的方式構建 AI 應用。

它和 Bolt.new 的區別是什麼？

Bolt.new 主要用來生成普通的網站和應用，比如個人主頁、電商網站等。而 Dify 專注於 AI 應用，比如：

- 智能客服機器人
- 知識庫問答系統
- AI 寫作助手
- 文檔分析工具
- AI 工作流自動化

Dify 提供了可視化的配置界面，你可以通過拖拽的方式搭建 AI 工作流，配置大模型、設置提示詞、添加知識庫等，不需要寫代碼就能做出功能強大的 AI 應用。

![](https://pic.yupi.icu/1/853427c8123decb5ea3d163ae3bb8ab635d95e92f7ee14a2e51e54df06e94fd8.png)



## 二、快速上手 Dify

讓我通過一個實際例子，帶你快速上手 Dify。



### 1、創建 AI 應用

首先進入 [Dify 平台](https://dify.ai/)，註冊帳號並登入。然後創建一個 AI 應用，進入到 AI 對話界面。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743560753186-1e9452e6-0d38-4070-b369-c674bc418c91.png)



### 2、選擇大模型

首次使用時，我們要選擇 **大模型**（LLM）。

**大模型是 AI 的大腦**，是指具有海量參數的人工智能模型，通過大規模的預訓練獲得廣泛的知識和能力。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743560803824-ab33d9d9-e994-45e5-8190-fc104e679747.png)

不同大模型的參數規模、處理能力、接受的對話長度是不一樣的。比如 Claude Opus 4.5 編程能力很強，Gemini 3 Pro 支持超長上下文，DeepSeek 完全免費。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743560841202-c37cde5b-0b25-4ebb-adff-3ab66af35d75.png)

選擇大模型後，我們可以設置參數來調整大模型的輸出。比如 **溫度** 可以控制模型輸出的隨機性：

- 溫度值越高，模型輸出越隨機多樣（適合創意寫作）
- 溫度值越低，輸出越確定保守（適合專業問答）

![](https://pic.yupi.icu/1/1743560855583-7efaebb7-3552-4a5b-9787-adbb9acaddc6.png)



### 3、設置提示詞

下面我們來和 AI 進行對話。輸入給 AI 的內容我們稱為 **提示詞（Prompt）**，用來引導模型生成特定內容或執行特定任務。

提示詞的質量直接決定了 AI 輸出的準確度。提示詞又可以分為兩種：

- 系統提示詞：整體約束 AI 輸出的內容，需要提前設置
- 用戶提示詞：用戶自主輸入的內容，隨用隨輸

![](https://pic.yupi.icu/1/1743560920031-d86572e4-b09e-46b4-8aa8-c734a96bec44.png)

比如我想做一個編程助手，可以在系統提示詞中設置：

```
你是一位專業的編程助手，擅長 Python、JavaScript、Java 等語言。
回答問題時要簡潔明了，提供代碼示例。
```

然後用戶就可以直接問：「怎麼用 Python 讀取文件？」



### 4、理解 Token

我們進行一次對話後，會發現對話下方展示了「花費 Token」。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561058442-beebd2ac-94a0-4f00-8e56-f819822247e1.png)

看到「花費」很多同學就慌了，啥是 Token 啊？Token 貴不貴啊？

**Token 是大語言模型處理文本的基本單位**，可能是單詞或標點符號。模型的輸入和輸出都是按 Token 計算的，一般 Token 越多，成本越高、並且輸出速度越慢。

不同模型的計費都不太一樣，一般 100 萬 Token 要幾十塊錢。你可以通過一些線上的 Token 計算工具來估算成本。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561097206-472514a9-3d13-4408-b222-2207b00f611a.png)

不過不用太擔心，日常使用的話，成本不會很高。而且很多平台都有免費額度。



### 5、添加知識庫（RAG）

有時，大模型可能缺少了某些信息。比如讓 AI 總結 [魚皮寫的《保姆級寫簡歷指南》](https://www.codefather.cn/course/cv)，它給的信息就不準確，因為它沒有讀過這篇文章。

這時候我們可以開啟知識庫功能，背後是 **RAG（檢索增強生成）** 技術，來利用外部知識庫給 AI 補充知識。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561648847-337df359-2e2a-4e05-bec6-fdff52b3be1d.png)

首先創建知識庫，上傳知識文檔：

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561783744-1ddce7bb-802e-4feb-9e8f-7e0a83b4ad98.png)

然後對文本進行切分，可以自己設置分塊的規則：

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561816205-22494e52-c011-49fe-8537-3b7f0f441a51.png)

接下來利用 **Embedding（嵌入）** 技術，將文本轉換為向量表示，並寫入到向量數據庫中。

用戶向 AI 提問時，會將問題轉換成向量，從知識庫中檢索和問題相關的信息，再將這些信息和問題一起輸入大模型進行處理，使大模型的回答更準確。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561872916-7971c368-14bd-49c2-9bd9-604973f469e3.png)

這樣一來，AI 就能基於你提供的知識庫來回答問題了。



### 6、發布和調用

好，這樣我們的 AI 應用就做完了。可以發布給別人用，也可以通過 **API 接口**，在自己的代碼程序中通過網絡請求來調用。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561915955-ad27735a-c927-4207-b769-03fda32081b6.png)



## 三、AI 智能體和工作流

剛剛我們只是做了個簡單的聊天助手。但實際上，Dify 還支持更強大的功能 —— **AI 智能體**。

智能體是能夠感知環境、進行推理、制定計劃、做出決策並自主採取行動來實現目標的 AI 系統。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743561972671-9c7ad13e-a467-4a08-ba14-711d4640939c.png)

我們可以給智能體提供 **工具**，比如網頁搜索、查詢天氣、調用數據庫等等，讓智能體完成更複雜的任務。

安裝工具後，提供給智能體，它就會在需要的時候使用這個工具。比如從網上檢索到內容，進行總結後再回覆。這樣一來，AI 的應用範圍和能力邊界將會是無限大。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562005435-e5ece3f2-5f4b-4729-b490-a1e51f1f006e.png)

當然，如果你用的 AI 大模型不夠聰明，它可能不會用工具。所以我建議給智能體選用思考能力更強的推理模型。

有些模型會使用 **思維鏈（CoT）** 和 **ReAct** 技術，讓模型先思考問題、推理分析並提出行動計劃，然後再行動，再基於結果進一步推理。並且中間步驟和思考過程是公開可見的，讓我們能夠理解模型是如何得出結論的。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562152661-80fabf5f-07a4-4463-a980-67da980f0ede.png)

有時，單一的智能體並不能完成我們的任務，比如自動生成 100 個短視頻、自動做個遊戲並發布上線。

這時我們可以使用 **智能體工作流**（Agentic Workflow），可以通過規劃和編排，讓智能體自由搭配功能，自動化實現各種複雜的任務。有點像可視化編程。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562195750-57a3b344-4282-4279-bd71-510f60fc17c6.png)



## 四、MCP 服務集成

最後再分享一個很火的概念，叫 **MCP（Model Context Protocol）模型上下文協議**，用於實現 AI 與外部工具或數據的標準化交互。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562215479-a19f8b1c-0190-41b4-8a2f-f508b24e74a7.png)

簡單來說，利用 MCP 服務，我們可以更方便地給 AI 集成不同的工具和數據，增強 AI 應用的功能。

首先安裝 MCP Agent 策略，讓智能體支持調用 MCP：

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562275496-34bcb486-235d-4d97-bc5a-cdf00f59cff7.png)

然後可以去 [MCP 大全網站](https://mcp.so/) 找到我們需要的 MCP 服務，比如查詢當前時間。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562325916-dbef66dc-d0d1-4a60-9bed-68691c462677.png)

再回到智能體工作流中，填寫 MCP 服務器地址、調用 MCP 的指令和查詢條件等信息，AI 就可以在需要的時候向 MCP 發送請求來獲取數據了。

![](https://pic.yupi.icu/1/1743562400230-79c99317-98f1-4579-8884-a5bf53623683.png)



## 五、其他 AI應用開發平台

除了 Dify，還有一些其他的 AI 應用開發平台也值得了解。

### Coze

[Coze](https://www.coze.com/) 是字節跳動推出的 AI 應用開發平台，提供了大量的插件，方便完成應用開發。

Coze 的優勢是零代碼、可視化流程，而且提供了很多預置的插件和模板，上手很快。適合個人和輕量應用。



### 阿里雲百煉

[阿里雲百煉](https://bailian.console.aliyun.com/) 是企業級 AI 應用開發平台，支持 RAG 知識庫、流程編排等功能。

百煉的優勢是企業級能力，提供了可視化的流程編排功能，不用寫代碼就能構建複雜的 AI 工作流。而且和阿里雲的其他服務深度集成，適合企業用戶。



### 怎麼選擇？

如果你是個人開發者或者沒有編程基礎，想快速做個 AI 應用，Dify 和 Coze 都是不錯的選擇。

如果你是企業用戶或者 Java 開發者，需要更強的穩定性和企業級功能，可以考慮阿里雲百煉。

我自己主要用阿里雲百煉，畢竟作為一名以 Java 後端為主的全棧程序員，阿里在國內 Java 生態的地位無可撼動，他們推出的 Spring AI Alibaba 框架和自家 AI 的集成度更高，能快速開發出完整的 AI 應用。



## 六、Dify 實戰技巧

在使用 Dify 的過程中，我總結了一些實用技巧。

1、選擇合適的大模型

不同的任務適合不同的模型。如果是創意寫作，可以選擇 GPT-4 或 Claude；如果是代碼生成，Claude 的編程能力更強；如果預算有限，可以選擇 DeepSeek 或 Gemini Flash。

2、優化提示詞

提示詞的質量直接影響 AI 的輸出。建議：

- 明確角色定位（比如「你是一位專業的……」）
- 清楚說明任務要求
- 提供具體的示例
- 設置輸出格式

3、善用知識庫

如果你的 AI 應用需要基於特定的知識回答問題，一定要使用知識庫功能。把相關的文檔、資料上傳到知識庫，AI 的回答會準確很多。

4、測試和迭代

做好 AI 應用後，一定要多測試。嘗試各種不同的問題，看看 AI 的回答是否符合預期。發現問題就調整提示詞或者知識庫，不斷迭代優化。

5、利用工作流

對於複雜的任務，可以使用工作流功能。把任務拆解成多個步驟，每個步驟完成一個小任務，最後組合起來。這樣更容易控制，也更容易調試。



## 寫在最後

看到這裡，相信你已經對 Dify 和 AI 應用開發有了基本的了解。

**用 Dify 做 AI 應用，真的很簡單。** 不需要寫代碼，只需要配置一下，就能做出功能強大的 AI 應用。

而且在使用 Dify 的過程中，你也會逐漸理解 AI 的核心概念，比如大模型、提示詞、Token、RAG、智能體等。這些概念不僅在 Dify 中有用，在其他 AI 工具中也是通用的。

建議接下來你親自嘗試用 Dify 做一個簡單的 AI 應用，比如一個編程問答助手、一個文檔總結工具、或者一個知識庫問答系統，慢慢你就會發現 AI 應用開發的樂趣。



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