Le problème de beaucoup d'équipes n'est pas « pas de modèle », mais plutôt l'absence d'une plateforme de travail capable de relier l'agent, la récupération de connaissances et les applications de processus. Dify est pour résoudre cette couche.

# Fonctionnalités et capacités de base

• La page d'accueil du site Web répertorie directement les agents autonomes et les pipelines RAG comme compétences de base.
• Le produit couvre les trois segments de développement, de déploiement et de gestion, et ne s'arrête pas seulement au stade de prototypage.
• Le site fournit simultanément un marché, des documents et un portail cloud, et l'écologie est relativement complète.
• Le positionnement est très clair, c'est le constructeur de flux de travail agent au niveau de l'équipe.

# est approprié pour être utilisé dans quelle scène

Convient à la création d'assistants d'IA, de questions et de réponses de base de connaissances, d'applications d'automatisation de processus et de services d'IA internes.

# Pour la population

Idéal pour les équipes de développement d'applications d'IA, les équipes de plateforme, les directeurs techniques et les entreprises qui ont besoin de construire rapidement des flux de travail d'IA.

# Limiter les limites et les précautions

Il peut accélérer la mise en place, mais le lancement réel nécessite encore des questions telles que les autorisations, la gouvernance des données, les journaux et l'accès aux services.

# Recommandations d'inclusion et d'utilisation

Lors de l'inclusion, Dify devrait être écrit comme un flux de travail d'IA et une plate-forme d'agent, en se concentrant sur RAG, l'agent et le déploiement, et ne pas être écrit comme un site Web de chatbot ordinaire.

# Déterminer s'il convient d'essayer maintenant

Si vous avez déjà des tâches explicites telles que organiser des réunions, générer des diagrammes architecturaux, construire des flux de travail d'IA, exécuter des publicités, rédiger des brouillons de chansons, faire de la sensibilisation, analyser l'historique des soumissions, générer des vidéos, organiser une base de connaissances ou organiser des repas, de tels outils peuvent être plus facilement utiles que si vous ne regardez que la page d'accueil ; si vous parcourez simplement sans matériel et objectifs réels, il est souvent difficile de dire s'il convient vraiment à une utilisation à long terme.

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Une méthode plus efficace d'essai consiste à vérifier directement avec un matériel réel, comme un enregistrement de conférence, un document de connaissances, un morceau de paroles, un entrepôt de code, un ensemble d'exigences publicitaires, une image ou un arrangement de dîner hebdomadaire, plutôt que de cliquer sur la page d'accueil pour une présentation. Ce n'est qu ' en mettant l'outil dans une tâche réelle que vous pouvez voir clairement ses limites, la qualité de sa sortie et s'il vaut la peine d'entrer dans un flux de travail à long terme.

# Questions fréquentes

• Qu ' est-ce que Dify fait le mieux ? *

Idéal pour les applications d'IA basées sur des agents et la récupération de connaissances, ainsi que pour l'orchestration de flux de travail au niveau de l'équipe.

• Dify n'est-il qu 'une interface pour invoquer le modèle ? *

Non, le site Web met l'accent sur le développement, le déploiement et la gestion de flux de travail complets.

• Dify est-il adapté à un individu ou à un groupe ? *

Les individus peuvent également essayer, mais il est nettement plus orienté vers les scénarios d'équipe et de livraison d'applications.