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深入调研Dify，本地搭建实战案例

发布日期：2025-06-10 18:41:03 浏览次数： 3012

作者：一叶而不知秋

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导读：本文调研多个主流智能体框架平台，并通过深度调研dify，了解该平台的优势和不足，供大家在技术栈选型时候参考。

先说结论：

Dify社区版在功能、支持、扩展性、安全及生态等方面均存在明显短板。其功能受限，缺少企业级关键特性，难以适配高合规要求场景；技术支持依赖社区，更新不稳定，易引发稳定性风险；扩展性和性能上，部署优化难度大，资源占用高；安全与合规性方面，基础安全配置不足，数据隔离缺失；生态和工具链上，插件市场不完善，调试工具有限。总体而言，Dify社区版更适合个人开发者或小规模简单项目，对于有高要求的企业级应用则存在诸多挑战。

一、dify与其他主流智能体框架对比（来自dify官方）

核心功能模块包括：

二、本地搭建dify社区版实战

1、依赖的组件较多，有12个

2、模型配置

默认以标准协议对接各个供应商，一个供应商插件安装后，便可使用其内部全部模型。

3、知识库

本地知识库（同时还支持通过api操作知识库）

知识库维护，并支持查看各个分段内容，调整元数据等。

4、召回测试

支持多路召回，并显示召回完整过程

5、支持外部支持库

支持企业自定义知识库，但需遵循API规范，才能解析

三、创建应用

3.2、智能体应用（比普通应用多了个“工具”能力）

http://localhost/chat/Cy1WJkEZopYGbA3X

整个应用实际运行效果，偶尔存在不稳定调用失效，重试后调用成功。

四、支持多轮对话+流程编排

同时发布前支持各类应用级属性自定义配置

执行的每一步支持实时追踪，包括每一步出入参，上下文，耗时等

以上，是完整的基于Dify本地搭建的实践小案例，重点调研了模型配置、知识库(内部/外部）、应用创建（普通应用/智能体应用）、多轮对话+流程编排等纬度。总体而言，Dify社区版更适合个人开发者或小规模简单项目，对于有高要求的企业级应用则存在诸多挑战

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