對話Dify.AI延君晨：如何讓大模型真正成爲生產力

每個人都知道AI有用，但如何真正把AI投入生產，並確保它穩定，現在仍是一個巨大的挑戰。

挑戰在於：首先，企業AI系統的有效部署受制於現有信息孤島與異構系統環境。研究表明，超過60%的企業AI項目在系統對接階段陷入技術泥潭，嚴重延緩價值實現。其次，企業AI應用從原型階段遷移至生產環境時面臨根本性的架構挑戰。根據調研，77%的概念驗證項目無法成功遷移至規模化部署，在性能、穩定性和可維護性方面面臨嚴峻挑戰。其三，AI 領域專業人才稀缺且競爭激烈。

針對這些痛點議題，本站科技等媒體近日與Dify.AI聯合創始人延君晨進行了交流，他認爲AI 正逐步從“內容生成”進化到“複雜推理”、“自主執行”，即AI 未來將不僅限於文本、圖像的內容生成，而是逐步走向執行復雜任務，幫助企業自動化業務流程。

Dify.AI要做的，就是解決AI落地的痛點，讓大模型成爲真正可用的生產力。

這家公司成立於2023年3月，提供了一個開源的AI應用開發平臺，使企業和開發者能夠快速構建、部署、運營和管理大語言模型應用。這個平臺具有用戶友好的界面和強大的功能，降低了AI應用的開發門檻。現階段，他們的企業客戶來自各個行業，主要包括金融、零售和醫療等領域。

Dify.AI聯合創始人延君晨表示：“如今，企業對於生成式AI應用已經不是‘是或否’的問題了，而是考慮如何將生成式AI跟業務做深度集成。”他告訴本站科技，隨着基礎設施的逐漸成熟、模型能力的不斷提升、以及企業業務場景的深度挖掘，企業有望基於生成式AI實現正向的投入產出比，推動商業模式革新。

據介紹，Dify.AI作爲全棧AI應用開發平臺，通過其開放架構、全生命週期管理和民主化設計理念，爲企業提供了一條克服這些挑戰的可行路徑。

在開放架構層面，Dify 採用後端即服務（Backend as a Service, BaaS）的設計理念，構建開放 API 框架和可擴展插件市場。這種架構支持即插即用的各類跨系統集成，實測可將企業AI應用的系統整合週期從平均12周縮短至3-4周，集成效率提升70%，大幅加速從概念到生產的轉化速度。

在全生命週期管理層面，Dify提供完整的AI應用生命週期管理工具鏈，從開發、測試到部署、監控一站式覆蓋，簡化了企業級 AI 應用的運維複雜度，幫助團隊有效識別並解決生產環境中的潛在問題，使 AI 應用穩定性顯著提升。

與此同時，還有效降低了操作門檻，Dify 通過交互友好的可視化界面降低門檻，使業務人員能夠直接參與 AI 應用構建，大幅提升研發人員調試 AI 應用的效率，促進跨職能團隊高效協作。

一個實踐案例是，某世界500強生物技術和醫療器械公司利用 Dify.AI基於亞馬遜雲科技構建的生成式 AI 解決方案，實現多語言工單處理工作流。此解決方案可將客戶服務請求的語音實時轉錄爲文本（支持多語言），結合 LLM 進行語義優化、上下文分析以及智能分類，並實時檢索相關的產品文檔、歷史案例和知識庫，最終生成建議解決方案並交付給支持團隊。工單生成與驗證時間從傳統的10-20分鐘縮短至不到3分鐘，平均每天自動生成約300個工單。以每單節省10分鐘計算，每月約節省60人/天的工時。

延君晨還談到，這些方案的背後，都有亞馬遜雲科技的支持。2023年6月，Dify.AI成爲了亞馬遜雲科技初創網絡成員，獲得了雲計算資源支持，爲早期階段優化成本結構提供了很大幫助。在應用過程中，亞馬遜雲科技工程師還幫助Dify.AI解決了向量數據庫業務主機架構切換問題，實現了超過30%的成本削減。

亞馬遜雲科技從多個維度爲Dify.AI提供了良好的技術服務與全球商業拓展支持。比如，Dify.AI產品原生支持在Amazon Bedrock上調用Claude、Cohere等大型語言模型和嵌入模型，以及Amazon SageMaker微調定製模型，適配不同業務場景，確保模型靈活性與高效推理，從而降低開發和運維成本，提升模型性能與穩定性，同時支持私有化模型的快速上線。

2024年5月，Dify.AI還正式上線亞馬遜雲科技Marketplace（海外區），將新產品迅速導入全球市場。延君晨表示，在未來，Dify.AI還將繼續與亞馬遜雲科技深耕合作，爲開發者與各行各業的企業提供從模型訪問、應用構建到部署的一站式工具鏈，大幅簡化多模型應用開發流程，加速業務創新。（文/定西）

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