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Dify与阿里云Tablestore强强联手,为企业提供百亿级向量检索的轻量级解决方案,5分钟即可部署生产级RAG应用。核心内容:1. 当前生产级RAG面临的三大痛点:高成本、规模受限、召回不稳定2. Dify集成阿里云Tablestore的创新方案:Serverless架构统一存储向量与标量数据3. 通过计算巢实现一键部署,5分钟快速体验百亿级数据处理能力
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。
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如果你喜欢 Dify,欢迎:
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贡献代码,和我们一起打造更强大的 Dify:你的每一行代码都能让 Dify 更加完美。
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我们正在招聘,简历请投至 joinus@dify.ai。
职位详情见:
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