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- Dify 平台LLM+Prompt+Wiki+API
Dify 是一个 面向企业与开发者的开源大模型应用（LLM App）开发与运营平台。可以将其理解为：
“用于快速构建、部署和运营 AI 应用（尤其是基于大语言模型的应用）的中台系统”。
一、Dify 的一句话定义
Dify = LLM 应用开发平台 + Prompt 工程平台 + 知识库系统 + API 服务层
适用于：
企业内部 AI 助手
智能客服 / 知识问答
AI Copilot
私有化部署的大模型应用
二、Dify 解决什么问题（为什么要用它）
如果不用 Dify，你通常需要自己解决：
Prompt 管理混乱（写在代码里）
知识库向量化、检索、召回逻辑复杂
多模型（OpenAI / 通义 / Claude / 本地模型）适配成本高
没有应用级权限、审计、限流
无法让非研发人员参与调优
Dify 把这些“AI 基础设施能力”平台化了。
三、核心能力模块（架构视角）
1️⃣ LLM 应用构建（无 / 低代码）
支持 Chat 应用 / Agent / Workflow
可视化配置 Prompt
支持多轮对话上下文管理
非开发人员也可参与
2️⃣ 知识库（RAG 核心）
文档上传：PDF / Word / Markdown / 网页
自动切分 + 向量化
基于向量数据库进行语义检索
RAG（检索增强生成）开箱即用
非常适合：企业 Confluence / Wiki / 制度文档 AI 化
3️⃣ 模型管理（多模型适配）
支持：
OpenAI（GPT-4 / GPT-4o 等）
通义千问
文心一言
Claude
本地模型（LLaMA / Qwen / Yi / vLLM / Ollama）
👉 可随时切换模型，不改业务代码
4️⃣ Prompt 工程与版本管理
Prompt 模板化
变量注入
A/B 测试
Prompt 版本回滚
运行日志与效果评估
5️⃣ API & SDK（工程集成）
每个应用自动生成 API
可直接对接：
Web 前端
企业微信 / 钉钉 / 飞书
后端系统
支持 Token / Key 管控、限流
6️⃣ 企业级能力
多租户
用户与权限
调用日志审计
用量统计
私有化部署（Docker / K8s）
四、Dify 与常见系统的对比
对比对象 Dify 的定位
ChatGPT Dify 是 应用平台，不是聊天机器人
LangChain Dify 是 平台化封装，LangChain 是开发库
Coze Dify 更偏企业私有化与工程化
FastGPT 功能类似，Dify 更偏国际化
Confluence AI Dify 是通用 AI 中台
五、典型使用场景（贴近你背景）
结合你在 测试 / 运维 / DevOps / 知识体系建设 的背景，Dify 非常适合：
✅ 企业知识库 AI
Confluence / 测试规范 / 运维 SOP
自动问答 + 智能检索
✅ 测试 / 运维 Copilot
测试用例生成
日志分析辅助
故障排查问答
✅ 内部 AI 平台
替代“私有 ChatGPT”
支持国产模型、私有数据
六、部署形态
SaaS 版（官方托管）
私有化部署（Docker / K8s）
支持内网、无公网、合规环境
七、一句话总结
Dify 不是一个“模型”，而是一个“把大模型变成企业可用系统的中台平台”。
如果你愿意，我可以下一步直接帮你：
对比 Dify vs FastGPT
给你一套 私有化部署架构图
设计一个 测试/运维 AI Copilot 的落地方案
或直接给你 Docker 一键部署方案
你更想从哪个角度深入？- AI系统测试-大模型评估-知识体系分析
AI 系统测试导学
AI 应用功能测试
AI 应用安全测试
回归、成本与可观测性
Prompt 专项测试
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概念：
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Prompt 是给 AI 模型的输入指令或问题，用来引导模型生成期望输出。
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Prompt 专项测试 指专门测试 不同 Prompt 对 AI 输出效果的影响，确保模型在各种指令下的输出质量、稳定性和安全性。
测试目标
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准确性：模型是否根据 Prompt 生成正确或合理的回答。
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鲁棒性：不同表述方式、同义词或语法变化下，模型输出是否一致且稳定。
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完整性：生成内容是否覆盖 Prompt 要求的关键信息。
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安全性：模型是否避免生成敏感、不当或有害内容。
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性能：Prompt 输入长度、复杂度对模型响应时间和资源占用的影响。
测试内容
测试维度 核心点 说明 正确性 语义匹配、事实准确 输出与 Prompt 目标内容匹配 鲁棒性 同义词替换、语序变化 模型输出的一致性测试 完整性 关键点覆盖率 输出是否包含 Prompt 要求的全部信息 安全性 敏感内容检测 防止生成违规/有害信息 性能 响应时间、资源占用 大批量 Prompt 或长 Prompt 测试延迟和占用
测试方法
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人工设计 Prompt：不同类型、长度、复杂度的 Prompt。
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批量自动化测试：使用脚本批量输入 Prompt，收集输出并自动评估指标。
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A/B 对比：比较不同 Prompt 模板或优化前后的输出差异。
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边界/异常测试：输入模糊、错误或不完整的 Prompt，观察模型行为。
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安全测试：加入敏感、诱导性 Prompt，检查模型是否生成不当内容。
输出指标
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准确率、覆盖率、鲁棒性评分
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输出多样性/一致性指标
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响应时间统计
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安全风险报告
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RAG 专项测试 Retrieval-Augmented Generation
RAG 在企业AI中的地位
RAG 架构拆解
检索层测试目标
召回率 / 精确率定义
相似度阈值影响
Top-K 参数测试
查询改写效果
向量 / 关键词 / 混合检索
检索效率测试
并发检索能力
多模态检索场景
生成层测试目标
无幻觉验证方法
引用一致性测试
MCP 专项测试 Model-Centric Programming
MCP 在AI系统中的角色
MCP 架构与调用流程
工具调用协议
Schema 校验
参数类型安全
工具选择错误场景
多工具串联测试
并行工具调用协调
工具异常处理
工具链中断恢复
MCP权限边界
越权调用风险
数据污染场景
Agent 智能体专项测试
AI 应用合规专项测试
敏感词输出测试
不当建议风险
未成年人保护
可解释性要求
输出依据可追溯
RAG引用解释
数据隐私风险
训练数据脱敏
推理截断隐私保护
国内法规概览
生成式AI管理办法
海外合规要求
LLM 基础能力评估
LLM 部署与健壮性测试
大模型训练过程测试
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