低代码革命：用Dify与LangChain构建企业级AI应用，告别996编码

低代码革命：用Dify与LangChain构建企业级AI应用，告别996编码

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你是否还在为开发AI应用而烦恼？团队花3个月搭建的RAG系统，却因文档更新频繁而效果骤降；花重金定制的客服机器人，用户提问稍微复杂就答非所问。现在，这些问题有了新的解决方案。本文将介绍如何使用Dify与LangChain这两款低代码工具，快速构建企业级AI应用，让你无需编写大量代码，就能实现强大的AI功能。

读完本文，你将能够：

• 理解Dify与LangChain的核心优势及适用场景
• 掌握用Dify搭建AI应用界面的方法
• 学会用LangChain构建复杂的AI逻辑流程
• 了解如何将Dify与LangChain结合使用，打造完整的企业级AI应用

Dify：让AI应用开发像搭积木一样简单

Dify是一款从工作流到Agent的一体化平台，在企业落地方面有着丰富的案例。它提供了可视化的界面，让你可以像搭积木一样构建AI应用。无论是简单的问答机器人，还是复杂的多步骤工作流，Dify都能轻松应对。

Dify的核心优势

1. 低代码开发：无需编写大量代码，通过拖拽和配置即可完成AI应用的开发。
2. 丰富的组件库：提供了各种预定义的组件，如文本输入、文本输出、条件判断、循环等，满足不同场景的需求。
3. 强大的集成能力：可以与多种数据源、API和第三方服务集成，如数据库、文件存储、邮件服务等。
4. 灵活的部署方式：支持本地部署和云端部署，满足企业的不同需求。

用Dify搭建AI应用界面

下面以一个简单的客服问答机器人为例，介绍如何用Dify搭建AI应用界面。

1. 登录Dify平台，创建一个新的应用。
2. 在应用编辑器中，拖拽一个"文本输入"组件到画布上，作为用户提问的入口。
3. 拖拽一个"AI回答"组件到画布上，用于显示机器人的回答。
4. 连接"文本输入"组件和"AI回答"组件，设置触发条件为用户输入文本后。
5. 配置"AI回答"组件，选择合适的AI模型和参数。
6. 点击"预览"按钮，查看应用效果。

通过以上步骤，一个简单的客服问答机器人就搭建完成了。你还可以根据需要添加更多的组件，如"知识库检索"组件，让机器人能够回答更专业的问题。

LangChain：构建复杂AI逻辑的利器

LangChain是一个应用框架本体，提供了RAG（检索增强生成）、工具调用、多模型接入等功能。它可以帮助你构建复杂的AI逻辑流程，让AI应用更加智能和强大。

LangChain的核心功能

1. RAG技术：可以将外部知识库与AI模型结合，让AI能够回答基于特定知识的问题。
2. 工具调用：支持调用各种外部工具和API，如计算器、地图服务、天气服务等，扩展AI的能力。
3. 多模型接入：可以同时接入多个AI模型，根据不同的任务选择合适的模型。
4. 流程编排：提供了灵活的流程编排能力，可以定义复杂的AI逻辑流程。

用LangChain构建RAG系统

下面以一个文档问答系统为例，介绍如何用LangChain构建RAG系统。

1. 安装LangChain库：pip install langchain
2. 导入所需的模块：

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.llms import OpenAI

3. 加载文档：

loader = TextLoader("docs/example.txt")
documents = loader.load()

4. 创建向量存储：

embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings)

5. 创建RAG链：

qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=OpenAI(),
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

6. 提问并获取回答：

query = "什么是LangChain？"
result = qa_chain.run(query)
print(result)

通过以上步骤，一个简单的文档问答系统就构建完成了。你可以根据需要调整参数和流程，提高系统的性能和准确性。

Dify与LangChain的结合：打造企业级AI应用

Dify和LangChain各有优势，将它们结合起来可以打造更加强大的企业级AI应用。Dify负责构建用户界面和简单的工作流，LangChain负责处理复杂的AI逻辑和知识检索。

结合方式

1. Dify作为前端界面：用Dify搭建用户友好的界面，接收用户的输入和展示AI的输出。
2. LangChain作为后端逻辑：将LangChain构建的AI逻辑封装成API，通过Dify的"API调用"组件调用。
3. 数据流转：用户在Dify界面输入文本，Dify将文本发送给LangChain API，LangChain处理后返回结果，Dify将结果展示给用户。

应用案例：智能客户服务系统

下面以一个智能客户服务系统为例，介绍Dify与LangChain的结合应用。

1. 用Dify搭建客服界面，包括文本输入框、问题分类选择器等。
2. 用LangChain构建RAG系统，整合企业的产品文档、常见问题等知识库。
3. 在Dify中添加"API调用"组件，调用LangChain的RAG API。
4. 设置流程：用户输入问题后，Dify将问题发送给LangChain API，LangChain检索知识库并生成回答，Dify将回答展示给用户。
5. 还可以添加"意图识别"组件，根据用户的问题分类，调用不同的LangChain流程，提供更精准的回答。

通过这种方式，构建的智能客户服务系统不仅界面友好，而且能够准确回答用户的问题，提高客户满意度。

总结与展望

Dify和LangChain是两款非常优秀的低代码AI开发工具，它们的出现大大降低了AI应用的开发门槛。通过Dify的可视化界面和LangChain的强大逻辑处理能力，企业可以快速构建出满足自身需求的AI应用。

未来，随着AI技术的不断发展，低代码开发工具将会越来越成熟，为企业带来更多的机遇和挑战。我们期待看到更多基于Dify和LangChain的创新应用，推动AI技术在各个领域的广泛应用。

如果你对Dify和LangChain感兴趣，可以通过以下方式获取更多信息：

• Dify官方文档：Dify
• LangChain官方文档：LangChain

希望本文能够帮助你了解如何用Dify与LangChain构建企业级AI应用，祝你开发顺利！别忘了点赞、收藏、关注，获取更多AI开发相关的知识和技巧。下期我们将介绍如何优化AI应用的性能，敬请期待！

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