文擎毕昇和Dify：大模型开发平台模式对比

本文主要是介绍文擎毕昇和Dify：大模型开发平台模式对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

大模型相关目录

大模型，包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容
从0起步，扬帆起航。

1. 大模型应用向开发路径：AI代理工作流
2. 大模型应用开发实用开源项目汇总
3. 大模型问答项目问答性能评估方法
4. 大模型数据侧总结
5. 大模型token等基本概念及参数和内存的关系
6. 大模型应用开发-华为大模型生态规划
7. 从零开始的LLaMA-Factory的指令增量微调
8. 基于实体抽取-SMC-语义向量的大模型能力评估通用算法（附代码）
9. 基于Langchain-chatchat的向量库构建及检索（附代码）
10. 一文教你成为合格的Prompt工程师
11. 最简明的大模型agent教程
12. 批量使用API调用langchain-chatchat知识库能力
13. langchin-chatchat部分开发笔记（持续更新）
14. 文心一言、讯飞星火、GPT、通义千问等线上API调用示例
15. 大模型RAG性能提升路径
16. langchain的基本使用
17. 结合基础模型的大模型多源信息应用开发
18. COT：大模型的强化利器
19. 多角色大模型问答性能提升策略（附代码）
20. 大模型接入外部在线信息提升应用性能
21. 从零开始的Dify大模型应用开发指南
22. 基于dify开发的多模态大模型应用（附代码）
23. 基于零一万物多模态大模型通过外接数据方案优化图像文字抽取系统
24. 快速接入stable diffusion的文生图能力
25. 多模态大模型通过外接数据方案实现电力智能巡检（设计方案）
26. 大模型prompt实例：知识库信息质量校验模块
27. 基于Dify的LLM-RAG多轮对话需求解决方案（附代码）
28. Dify大模型开发技巧：约束大模型回答范围
29. 以API形式调用Dify项目应用（附代码）
30. 基于Dify的QA数据集构建（附代码）
31. Qwen-2-7B和GLM-4-9B：大模型届的比亚迪秦L
32. 文擎毕昇和Dify：大模型开发平台模式对比

---

---

总体排布

文擎毕昇平台相对于Dify，页面排布更合理，将平台功能划分为会话、构建、知识、模型四个职能分明的模块。其中，构建功能中又包含技能构建（promp）、工具构建（Agent）、项目构建（综合配置）；模型模块中包含模型管理和模型微调两部分。
Dify平台逻辑划分相对散乱，其中模块管理界面更是隐藏在三级子页中。

文擎毕昇平台模型微调功能未开放，同时模型管理界面实际上缺少较多所需功能。如：模型基本的增删改功能；模型推理框架（Xinference/Ollama/OpenAI
API等）层级上的管理 Dify的模型相关功能都比较齐全，但仍缺少微调功能项

知识库使用

文擎毕昇平台相对于Dify，其知识库构建性能不足。主要体现在多文档导入后，由知识库解析失败率较高，该过程涉及分词、索引、向量生成、向量库构建等过程，具体失败步骤尚无法追溯。

Dify面对71、925、5739三个数量级的任务均可保质保量进行数据库构建，文擎毕昇平台在两次71数量级知识库构建中均存在较多失败案例。

文擎毕昇平台知识库构建时能自主设定的参数较少，仅有嵌入模型和分割策略。
Dify的知识库构建不仅具备嵌入模型设定，还具有检索设置、Rerank模型设置、召回设置、返回数目及阈值等更多参数设定。

应用构建

毕昇平台的应用构建采用OpenAI的GPTs模式，即利用prompt定义Agent人物特性与行为模式，再结合各种插件来强化和扩展功能。

其优势在于搭建过程的高效性，开发者仅需要输入大致主题方向，平台就可以根据这个主题自动生成一套全面且详尽的人物设定和行为Prompt，极大地提升开发的速度和便捷性。不足之处在于它难以应对逻辑复杂且对稳定性有较高要求的任务流程。在面对这类任务时，可能无法满足需求。

值得注意的是，在“技能”开发或Agent开发时，毕昇平台可采用拖拉拽的工作流构建模式。

毕昇平台暂时不支持多模态开发。

Dfiy平台通过流程图来详细编排Agent的工作流程，是一种更为结构化且清晰的Agent构建方法。

主要优势在于能够设计出非常复杂且庞大的工作流程，利用意图跳转、条件分支（if/else逻辑）、循环等逻辑结构，可以构建出企业内部非常复杂且精细的业务流程。缺陷是上手成本较高

值得注意的是，在Agent开发时，Dify平台可采用GPTs模式进行构建，且服务可独立发布为一个应用或API。

毕昇平台和Dify平台均采用了GPTs和工作流相结合的模式提供应用构建功能。易知工作流模式对于开发细节把控更多、支持编排更灵活、开发功能更强大。因此应用开发的主体应侧重工作流。

此外，如图所示，对于毕昇平台的Prompt自动生成、功能API便捷支持、版本管理等功能可供借鉴。

更多细节

（1）开场引导、启发式提问不灵活
毕昇平台强制每个助手都具备该功能，Dify平台功能相对灵活。

（2）内容审核模块
毕昇平台不支持，Dify平台支持，且可灵活设定。

（3）多模态全生命周期支持
多模态数据模块、多模态应用构建、多模态模型管理、多模态模型微调。但毕昇平台完全不支持，DI平台支持部分。

（4）应用后台统计
毕昇平台不支持，Dify平台支持

这篇关于文擎毕昇和Dify：大模型开发平台模式对比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---