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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 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。
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，註冊帳號並登錄。然後創建一個 AI 應用，進入到 AI 對話界面。
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。
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。
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）
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
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”。
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。你可以通過一些在線的 Token 計算工具來估算成本。
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》，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。
首先創建知識庫，上傳知識文檔：
然後對文本進行切分，可以自己設置分塊的規則：
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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：
然後可以去 MCP 大全網站 找到我們需要的 MCP 服務，比如查詢當前時間。
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。
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 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 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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