行业落地案例分享：Dify在顺丰内部实施AI智能助手

Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，结合了后端即服务（BaaS）和LLMOps的概念，旨在为开发者提供便捷的工具，以快速构建和部署生成式AI应用。

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Dify的核心功能包括：

• 低代码/无代码开发：提供直观的可视化界面，开发者可以通过拖放和配置的方式定义提示词、上下文及插件，无需深入底层技术。
• 模块化设计：采用灵活的模块化架构，开发者可以根据具体需求选择使用不同的模块来构建AI应用。
• 多样的功能组件：
  • AI 工作流：利用可视化画布轻松构建和测试强大的AI工作流。
  • RAG 管道：支持从文档导入到信息检索的完整流程，能够提取常见格式（如PDF、PPT）中的文本内容。
  • Agent 智能体：基于大语言模型（LLM）的推理能力，能够自主规划任务、调用工具来完成复杂的任务。
  • 模型管理：支持多种专有和开源的大语言模型，如GPT、Llama2等，并提供模型性能比较功能。
• 支持多种大语言模型：已经集成主流模型供应商，包括OpenAI的GPT系列和Claude3等。
• 数据集管理：提供强大的数据集管理功能，允许用户上传和管理文本以及结构化数据。

Dify 现存缺陷

任何技术产品都难以做到完美，Dify也面临一些局限性。深入了解这些不足之处，有助于用户在实际使用中更好地衡量优缺点，最大化其优势，同时避免可能出现的问题。

改造 Dify 开发平台

新增MySQL配置项

为了增强Dify的数据库兼容性，我们引入了MySQL作为新的数据库选项，并对现有系统进行了相应的调整和优化。

1. 新增MySQL配置支持：在Dify的配置文件中，我们新增了MySQL数据库的连接配置项，允许用户自定义主机地址、端口、用户名、密码及数据库名称。这一改进为用户提供了更大的灵活性，使其能够根据实际需求选择适合的数据库类型。
2. 数据库与表结构调整：针对PostgreSQL和MySQL在语法和数据类型上的差异，我们对Dify的数据库表结构进行了适配性修改。具体包括调整字段类型、重新定义索引以及优化约束条件，以确保系统在MySQL环境下能够稳定运行。
3. SQL语句的兼容性优化：Dify在执行数据操作时依赖大量的SQL语句。为了确保这些语句在MySQL中能够正确执行，我们对所有SQL语句进行了全面审查和修改。这一过程重点关注语法兼容性，以避免因数据库差异导致的运行错误。

通过这些改进，Dify现在能够更好地支持MySQL数据库，同时保持了系统的稳定性和灵活性。

检索增强

为了进一步提升Dify的检索能力和数据处理效率，我们进行了多项功能升级和技术优化，具体如下：

• Dify现已全面兼容Elasticsearch 8，充分利用其强大的全文检索、聚合分析以及实时数据处理能力。这一升级显著提升了系统在处理大规模数据时的性能和灵活性。
• 我们新增了上下文检索（Contextual Retrieval）功能，使系统能够在检索过程中结合查询的上下文背景，从而返回更加精准和符合用户意图的结果。这一功能极大地提升了检索的准确性和用户体验。
• Dify新增了对GraphRAG（图增强检索）和LightRAG（轻量级检索）的支持。GraphRAG通过图结构优化检索结果，适合复杂场景；LightRAG则以轻量高效为特点，适用于快速检索需求。开发者可以根据实际需求灵活选择适合的检索方式。

集成内部服务

落地软件机器人 Agent 场景

Dify作为一款高效的AI开发平台，凭借其卓越的性能和多功能性，在多个领域展现了显著的优势。它不仅大幅提升了开发效率，还在数据处理、智能问答、业务流程自动化以及SQL生成等场景中表现出强大的实用性和灵活性，能够满足多样化的开发需求。

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Dify 实践总结

在采用Dify平台之前，顺丰的开发流程面临诸多瓶颈。开发团队在构建应用前后端、集成和封装大语言模型（LLM）能力时耗费了大量时间和资源，尤其是在前端开发中，常常需要从零开始搭建，效率低下。然而，引入Dify平台后，开发流程得到了显著优化，整体效率大幅提升，有效解决了以往开发中的痛点。

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