dify专题-基础介绍一

        笔者前段时间做了个AI知识库项目，刚开始准备使用langchain进行开发，后来无意中发现dify，初步尝试了下，基本上能够满足项目需求，于是准备写几篇记录文章。

        网上搜索比较了下dify与langchain的优缺点，对比如下：

     

优点

• Dify：

  • 适合非技术用户参与AI应用的定义和数据运营1。
  • 提供一站式的AI应用开发平台，简化了开发流程135。
  • 支持多种大型语言模型，提供了更多的灵活性5。

• LangChain：

  • 提供了高度的可扩展性和灵活性，允许开发者根据特定需求创建自定义组件7。
  • 适合需要完全控制数据和环境的场景，如本地部署或自托管。
  • 拥有活跃的社区和丰富的资源，便于获取支持和帮助7。

缺点

• Dify：

  • 相对于LangChain，可能在本地部署和自托管方面不如后者灵活。
  • 对于需要高度定制化的应用，可能需要更多的工作来适应Dify的框架。

• LangChain：

  • 对于非技术用户或希望快速搭建AI应用的用户来说，可能需要更多的学习和编码工作7。
  • 在模型支持方面，虽然支持多种大型语言模型，但可能不如Dify那样直接提供与多个模型供应商的合作关系。