行业 SaaS 与管控平台
Dify (Community Edition)
厂商/来源:
LangGenius
核心功能:
企业的“私有 GPT 工厂”。让集成商能帮甲方搭建本地知识库、AI 客服、文档总结工具，且数据不出内网。
| 适用场景 | 企业内部知识库（RAG）、公文自动撰写助手、工厂操作规程问答机器人 |
| 架构支持 | Docker (推荐) Middleware：它本身不跑模型，而是调用 Ollama/vLLM 或 OpenAI 接口。 |
| 硬件门槛 | Dify 本体：很轻，2核 4G 即可 推理后端 (Ollama)：显卡是刚需。如果要跑通义千问 7B，至少需要 16GB 显存 (如 NVIDIA 4060Ti 16G)。 |
| 核心价值 | RAG (检索增强生成)：这是目前最火的功能。你把甲方的几万份 PDF 操作手册上传到 Dify，它自动切片、向量化。工人问“机床报错 E01 怎么办”，AI 检索手册后回答。 |
| 商业情报 | [去云化交付]：很多政企客户严禁使用 ChatGPT 或文心一言云端版。Dify + Ollama + 本地显卡服务器，是目前唯一合规的交付方案。 |
| 避坑指南 | [向量库与模型幻觉] 1. PDF 解析烂：Dify 内置的 PDF 解析器对复杂的表格、双栏排版处理很差。对策：建议先用 Python 脚本 (如 pdfplumber) 将 PDF 转为 Markdown 格式再上传，检索准确率提升 50%。 2. 数据库依赖：Dify 依赖 PostgreSQL (pgvector) 和 Redis。如果 Docker 容器意外重启，pgvector 插件可能会报错。务必挂载持久化存储。 |
| 推荐搭配 | [NVIDIA 显卡服务器] [Ollama] [企业 PDF 文档库] |
