Dify AI 平台完整指南 2026最新版：功能詳解+工作流教學+版本更新

Dify 2026 最新更新

目前版本：檢視 Dify 官方 GitHub Releases 取得最新版本發佈說明。Dify 頻繁發佈更新，包含新功能、效能改進和錯誤修復。

Dify 2026 版本發佈說明與變更日誌重點

Dify 平台在 2026 年經歷了顯著進化。以下是按類別整理的主要更新：

平台與核心引擎

增強的工作流編排：新增條件分支與複雜邏輯運算子（AND/OR/NOT）、支援平行執行的迴圈處理、以及具備重試策略的全面錯誤處理機制，適用於複雜 AI 流水線
工作流版本控制：追蹤變更、比較版本，並可回復到之前的工作流設定
批次處理：同時對多個輸入執行工作流，支援進度追蹤和可匯出的結果
子工作流支援：建立可重複使用的工作流模組，可從多個父工作流中呼叫

模型提供者更新

擴充 LLM 整合：新增對最新模型的支援，包括 GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Qwen 3.5、GLM-5 和 Kimi K2.5
模型路由：根據任務類型、成本限制和效能需求，自動將請求路由到最佳模型
備援設定：設定備用模型，當主模型不可用或達到速率限制時自動啟用
成本追蹤：監控每個模型提供者的 token 使用量和支出，支援預算警示

RAG 與知識庫

改進的文件處理：自動格式偵測、PDF 表格擷取、多欄版面配置處理
更智慧的分塊策略：新的語意分塊尊重文件結構（標題、段落、清單），而非固定大小的分割
混合搜尋：將稠密向量搜尋與關鍵詞 BM25 搜尋相結合，實現更準確的檢索
可設定的檢索閾值：可為每個知識庫設定最低相似度分數和 top-K 參數
多知識庫查詢：在單次查詢中跨多個知識庫搜尋，支援加權結果

智能體框架

進階工具呼叫：支援平行工具執行、工具鏈式呼叫、以及基於上下文的條件工具選擇
多步推理：智能體可將複雜任務拆解為子任務，順序執行並聚合結果
自主任務執行：設定可定時執行、回應 Webhook 或基於外部事件觸發的智能體
人在迴路（Human-in-the-Loop）：在執行敏感操作（API 呼叫、資料修改）前暫停智能體執行，等待人工審批

企業與安全

SSO 整合：支援 SAML 2.0、OIDC 和 OAuth 2.0 企業單一登入
基於角色的存取控制：為工作空間管理員、開發者、審閱者和檢視者提供細粒度權限
稽核日誌：追蹤所有使用者操作、API 呼叫和模型請求，附帶時間戳記和 IP 位址
資料駐留：選擇資料儲存和處理位置，以符合區域法規（GDPR 等）
API 速率限制：設定每使用者和每工作空間的速率限制，防止濫用

佈署與基礎設施

簡化的 Docker Compose：一鍵佈署，預先設定 PostgreSQL、Redis 和可選的向量資料庫
Kubernetes Helm Charts：生產就緒的 Helm 圖表，支援自動擴縮容、健康檢查和滾動更新
託管雲端託管：Dify Cloud 提供免費層（200 條訊息/月）、Pro 版（$59/月）和 Team 版（$199/月）方案
水平擴展：在負載均衡器後面佈署多個 API 工作節點，適用於高流量應用

有關完整的變更日誌和所有發佈說明，請造訪 Dify GitHub Releases 頁面。

核心功能

1. 視覺化工作流編排

Dify 的核心優勢在於其視覺化工作流編輯器。你可以像堆積木一樣連接不同的 AI 元件，建構複雜的應用邏輯：

LLM 節點：連接各種大型語言模型（GPT-4、Claude、Qwen 等）
知識庫節點：實現 RAG 功能，讓 AI 能基於你的私有資料回答問題
工具節點：整合外部 API、資料庫、搜尋服務
條件分支：根據輸入動態選擇執行路徑
迴圈處理：批次處理多筆資料

Dify 視覺化工作流建構器，展示 LLM 節點、回答節點和知識檢索（來源：Wonderhows）

2. 多模型支援

Dify 支援與幾乎所有主流 LLM 提供者整合：

支援的模型提供者:
  - OpenAI (GPT-4, GPT-4o, GPT-5.4)
  - Anthropic (Claude 3.5, Claude Opus 4.6)
  - Google (Gemini 2.0)
  - 阿里雲 (Qwen 3.5, Qwen-Max)
  - 智譜 AI (GLM-5)
  - 月之暗面 (Kimi K2.5)
  - 本機佈署 (Ollama, LM Studio)

Dify 模型提供者頁面，支援 50+ LLM 整合（來源：Dify）

3. 知識庫與 RAG

上傳你的文件（PDF、Word、Markdown 等），Dify 會自動進行向量化處理，使 AI 能夠基於你的私有資料回答問題：

支援多種文件格式
自動文字分塊和向量化
多種向量資料庫選項（Milvus、Weaviate、pgvector）
可設定的檢索策略和相似度閾值

Dify 知識庫清單頁面 Dify 知識庫頁面，展示文件資料集及狀態和數量（來源：Dify）

Dify 功能概覽 2026

完整功能清單

以下是截至 2026 年 Dify 平台所有功能的詳細分解：

應用類型

類型	描述	最適合
聊天機器人	帶記憶和上下文的對話式 AI	客服、問答
文字產生器	基於提示詞的內容產生	行銷、文件
智能體	可存取工具的自主 AI	研究、資料分析
工作流	視覺化多步驟 AI 流水線	複雜業務邏輯
補全應用	一次性文字補全	翻譯、摘要

工作流元件

開始節點：定義輸入變數（文字、數字、檔案、選項）
LLM 節點：呼叫任意支援的模型，自訂提示詞和參數
知識檢索：使用可設定的策略搜尋你的知識庫
工具節點：執行 API 呼叫、程式碼、資料庫查詢或網路搜尋
程式碼節點：執行 Python 或 JavaScript 進行資料轉換
範本轉換：套用 Jinja2 範本格式化輸出
問題分類器：基於 AI 分類將輸入路由到不同路徑
HTTP 請求：使用自訂請求標頭、方法和請求體發起 REST API 呼叫
變數聚合器：將多個變數合併為單一輸出
條件分支：基於條件（AND/OR/NOT 邏輯）路由執行
迴圈：遍歷陣列，支援可設定的平行度
疊代：逐個處理清單項目，可存取之前的結果
結束節點：定義最終輸出結構

支援的模型提供者（50+）

OpenAI：GPT-4o、GPT-4、GPT-3.5 Turbo、DALL-E、Whisper Anthropic：Claude 4 Opus、Claude 4 Sonnet、Claude 3.5 Sonnet Google：Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.0 Flash、Gemini 1.5 Pro 阿里：Qwen 3.5、Qwen-Max、Qwen-Plus、Qwen-Turbo 智譜 AI：GLM-5、GLM-4-Plus、GLM-4-Flash 月之暗面：Kimi K2.5、Kimi K2 Meta：Llama 3.3 70B、Llama 3.1 405B Mistral：Mistral Large、Mixtral 8x22B 本機：Ollama、LM Studio、vLLM、LocalAI 還有 40+ 更多：Azure OpenAI、AWS Bedrock、Cohere、Replicate、Together AI 等

知識庫功能

文件類型：PDF、Word (.docx)、PowerPoint、Excel、Markdown、TXT、HTML、CSV
網頁爬取：自動抓取和索引網站
Notion 整合：直接從 Notion 工作空間匯入頁面
分塊模式：自動、自訂（基於 token）、語意（基於 AI）、父子關係
嵌入模型：OpenAI、Cohere、Qwen、透過 Ollama 的本機模型
向量資料庫：Weaviate、Qdrant、Milvus、pgvector、Chroma、騰訊向量資料庫
檢索策略：關鍵詞、語意、混合（BM25 + 向量）
重排序：可選的重排序步驟，實現更高精度的結果

企業級功能

SSO：SAML 2.0、OIDC、OAuth 2.0
LDAP/AD：Active Directory 整合
RBAC：工作空間擁有者、管理員、編輯者、開發者、檢視者角色
稽核日誌：完整操作歷史，支援匯出
API 金鑰：按工作空間和按使用者的 API 金鑰管理
Webhooks：在工作流事件時觸發外部系統
資料匯出：匯出對話、工作流設定和知識庫內容

Dify 與替代方案比較 2026

Dify vs LangChain

功能	Dify	LangChain
介面	視覺化拖放 UI	程式碼優先（Python/JS）
學習曲線	低（數小時）	高（數週）
內建 RAG	是，帶 UI	需要自行設定
佈署	一鍵佈署	手動佈署
團隊協作	內建	非原生支援
最適合	非技術使用者、快速原型	開發者、自訂整合

Dify vs Coze

功能	Dify	Coze
開源	✅ Apache 2.0	❌ 專有
自託管	✅ 完全控制	❌ 僅雲端
模型選擇	✅ 50+ 提供者	❌ 選擇有限
資料隱私	✅ 你的基礎設施	❌ 字節跳動伺服器
客製化	✅ 完全程式碼存取	❌ 受限

Dify vs Flowise

功能	Dify	Flowise
RAG	✅ 進階，支援重排序	✅ 基礎
智能體	✅ 多步推理	✅ 工具使用
企業級	✅ SSO、RBAC、稽核日誌	❌ 有限
社群	✅ 20k+ GitHub Stars	✅ 15k+ Stars
雲端託管	✅ 託管服務	❌ 僅自託管

快速開始

系統需求

在安裝 Dify 之前，請確保你的系統滿足以下需求：

最低配置（開發/測試）：

CPU：2 核心
記憶體：4 GB
磁碟：20 GB
作業系統：Linux (Ubuntu 20.04+)、macOS 12+、Windows 10+ (WSL2)

建議配置（生產環境）：

CPU：4+ 核心
記憶體：8+ GB
磁碟：50+ GB SSD
作業系統：Linux（建議 Ubuntu 22.04 LTS）
Docker 20.10+ 和 Docker Compose v2+

自託管安裝指南 2026

方案一：Docker Compose（建議）

最快速的在本機執行 Dify 方式：

# 1. 複製儲存庫
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker

# 2. 複製環境範本
cp .env.example .env

# 3. 編輯 .env 設定：
#    - SECRET_KEY（使用 openssl rand -hex 16 產生）
#    - 資料庫密碼
#    - 模型提供者 API 金鑰（可選）

# 4. 啟動所有服務
docker compose up -d

# 5. 驗證所有容器執行中
docker compose ps

# 6. 存取 Web 介面
# 在瀏覽器中開啟 http://localhost

安裝內容包括：

dify-web：前端 UI（Nginx + React）
dify-api：後端 API（Python/FastAPI）
dify-worker：非同步任務處理器
dify-sandbox：程式碼執行沙箱
postgres：主資料庫
redis：快取和訊息佇列
weaviate：向量資料庫（用於 RAG）

方案二：生產環境 Docker Compose

適用於具有持久化配置的生產佈署：

# docker-compose.prod.yml
version: '3.8'
services:
  api:
    image: langgenius/dify-api:latest
    restart: always
    environment:
      - SECRET_KEY=${SECRET_KEY}
      - LOG_LEVEL=WARNING
      - DB_HOST=postgres
      - DB_PORT=5432
      - DB_USERNAME=dify
      - DB_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
      - DB_DATABASE=dify
      - REDIS_HOST=redis
      - REDIS_PORT=6379
      - REDIS_PASSWORD=${REDIS_PASSWORD}
    ports:
      - "5001:5001"
    depends_on:
      - postgres
      - redis
    volumes:
      - app_data:/app/storage

  web:
    image: langgenius/dify-web:latest
    restart: always
    ports:
      - "3000:3000"
    depends_on:
      - api

  postgres:
    image: postgres:15-alpine
    restart: always
    environment:
      - POSTGRES_USER=dify
      - POSTGRES_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
      - POSTGRES_DB=dify
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "dify"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 5

  redis:
    image: redis:7-alpine
    restart: always
    command: redis-server --requirepass ${REDIS_PASSWORD}
    volumes:
      - redis_data:/data

volumes:
  pgdata:
  redis_data:
  app_data:

# 佈署
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d

# 檢視日誌
docker compose -f docker-compose.prod.yml logs -f api

方案三：Kubernetes 佈署

適用於企業級規模佈署：

# 新增 Dify Helm 儲存庫
helm repo add dify https://langgenius.github.io/dify-helm
helm repo update

# 使用自訂設定安裝
helm install dify dify/dify \
  --namespace dify \
  --create-namespace \
  --values values.yaml

方案四：Dify Cloud（無需安裝）

Dify Cloud：https://cloud.dify.ai
- 免費層：200 條訊息/月
- Pro 版：$59/月（10,000 條訊息）
- Team 版：$199/月（不限）
- 無需設定，立即存取

初始設定

安裝完成後，完成以下步驟：

1. 在瀏覽器中開啟 http://localhost
2. 建立管理員帳戶（電子郵件 + 密碼）
3. 導覽至設定 > 模型提供者
4. 設定至少一個 LLM 提供者：
   - OpenAI：輸入你的 API 金鑰
   - 或其他任何支援的提供者
5. 測試連線
6. 建立你的第一個應用

安裝後檢查清單

在 .env 中設定強 SECRET_KEY
使用反向代理（Nginx/Traefik）設定 HTTPS
為 PostgreSQL 設定自動備份
設定防火牆規則（僅開放 80/443 連接埠）
設定監控（健康檢查端點：/health）
設定日誌輪替
在 .env 中更新模型提供者 API 金鑰

建構你的第一個 AI 應用

第一步：建立應用

1. 在儀表板中點擊「建立應用」
2. 選擇範本：
   - 聊天機器人
   - 文字產生器
   - 智能體
   - 工作流
3. 為你的應用命名
4. 點擊「建立」

第二步：設定模型

1. 進入「模型」分頁
2. 選擇提供者（如 OpenAI）
3. 輸入 API 金鑰
4. 選擇模型（如 GPT-4o）
5. 設定參數：
   - Temperature：0.7
   - Max tokens：2048
   - Top P：0.9

第三步：設計提示詞

系統提示詞：
你是一位貼心的客戶服務助手。
禮貌且準確地回答問題。

使用者輸入：
{{query}}

說明：
- 保持回答簡潔
- 使用要點列出清單
- 必要時提出澄清問題

第四步：新增知識庫（可選）

1. 進入「知識」分頁
2. 點擊「建立知識庫」
3. 上傳文件：
   - PDF 檔案
   - Word 文件
   - Markdown 檔案
   - 文字檔案
4. 設定分塊：
   - 分塊大小：500 tokens
   - 重疊：50 tokens
5. 點擊「處理」

第五步：測試與佈署

1. 點擊「預覽」進行測試
2. 輸入測試查詢
3. 檢查回覆
4. 如需要，調整提示詞
5. 點擊「發佈」
6. 取得 API 端點或嵌入程式碼

進階功能

工作流建構器

建立複雜的多步驟工作流：

範例工作流：客服機器人

1. 輸入節點
   - 使用者查詢

2. 分類節點
   - 如果是「技術問題」 → 路由至技術團隊
   - 如果是「帳單問題」 → 路由至帳單團隊
   - 如果是「一般問題」 → 繼續

3. 知識檢索
   - 搜尋知識庫
   - 取得相關文件

4. LLM 產生
   - 使用檢索到的上下文產生回覆

5. 人工接管（如需要）
   - 建立支援工單
   - 發送郵件通知

6. 輸出節點
   - 將回覆返回給使用者

智能體設定

建構自主 AI 智能體：

智能體能力：
  - 網路搜尋
  - 程式碼執行
  - API 呼叫
  - 資料庫查詢
  - 檔案操作

範例：研究智能體
1. 在網路上搜尋主題
2. 擷取關鍵資訊
3. 總結發現
4. 產生報告
5. 儲存到檔案

API 整合

連接外部服務：

API 工具設定：
  - 名稱：天氣 API
  - 方法：GET
  - URL：https://api.weather.com/v1/current
  - 參數：
    - location：{{city}}
    - unit：metric
  - 認證：Bearer Token

使用場景

1. 客服聊天機器人

功能：
- 7×24 小時自動支援
- 知識庫整合
- 人工接管能力
- 多語言支援

設定時間：30 分鐘

2. 內容產生工具

功能：
- 部落格文章產生器
- 社群媒體內容
- 郵件範本
- SEO 最佳化

設定時間：20 分鐘

3. 內部知識助手

功能：
- 公司文件搜尋
- HR 政策問答
- IT 支援自動化
- 新員工入職助手

設定時間：1 小時

4. 資料分析智能體

功能：
- 上傳 CSV/Excel 檔案
- 自然語言查詢
- 產生圖表
- 匯出結果

設定時間：45 分鐘

最佳實踐

1. 提示詞設計

✅ 好的範例：
"你是一位專業的 Python 開發者。編寫整潔、
有良好文件的程式碼，遵循 PEP 8 標準。
包含類型提示和文件字串。"

❌ 差的範例：
"寫 Python 程式碼"

2. 知識庫最佳化

- 使用清晰、結構化的文件
- 刪除不相關的資訊
- 定期更新
- 監控檢索品質

3. 工作流測試

- 逐個測試每個節點
- 測試邊界情況
- 監控效能
- 記錄錯誤以便偵錯

4. 安全性

- 使用環境變數儲存 API 金鑰
- 為 API 啟用認證
- 實作速率限制
- 定期審查存取日誌

定價與方案 2026

自託管（免費且開源）

Dify 完全開源，採用 Apache 2.0 授權條款——你可以在自己的基礎設施上自託管，零授權費用。

你將獲得：

✅ 完全存取所有功能（工作流建構器、RAG、智能體、API）
✅ 無使用限制（僅受硬體限制）
✅ 完整的資料所有權和隱私
✅ 透過 GitHub 和 Discord 獲得社群支援
✅ 50+ 模型提供者整合

硬體需求：

最低：2 核心 CPU、4GB 記憶體、20GB 磁碟
建議：4 核心 CPU、8GB 記憶體、50GB SSD
生產環境：8+ 核心 CPU、16GB 記憶體、獨立資料庫伺服器

基礎設施成本（估算）：

AWS EC2 t3.medium：約 $30/月
DigitalOcean 4GB Droplet：約 $24/月
VPS（Hetzner）：約 $5/月

Dify Cloud 免費層 2026

免費層專為實驗和輕度使用設計：

✅ 每月 200 條訊息，適用於所有應用
✅ 1 個知識庫（最多 50 份文件）
✅ 基礎工作流建構器，含標準節點
✅ 社群支援，透過 Discord 和 GitHub
✅ 5 名團隊成員（工作空間協作）
❌ 無自訂網域
❌ 無 SSO/SAML
❌ 無稽核日誌
❌ 無優先支援

最適合： 學生、愛好者、概念驗證專案

Dify Cloud Pro — $59/月（按年計費）

✅ 每月 10,000 條訊息
✅ 10 個知識庫（每個最多 500 份文件）
✅ 進階工作流節點（程式碼、HTTP 請求、疊代）
✅ 優先郵件支援（24 小時回覆）
✅ 25 名團隊成員
✅ 自訂品牌（移除 Dify 品牌識別）
✅ API 存取，含速率限制
✅ 資料匯出（對話、知識庫）
❌ 無 SSO/SAML
❌ 無稽核日誌

最適合： 小型團隊、新創公司、生產應用

Dify Cloud Team — $199/月（按年計費）

✅ 不限訊息數量
✅ 不限知識庫和文件
✅ 所有工作流節點和功能
✅ SSO/SAML/LDAP 整合
✅ 基於角色的存取控制（RBAC）
✅ 稽核日誌，支援匯出
✅ 不限團隊成員
✅ 自訂網域支援
✅ SLA 支援（4 小時回覆，99.9% 可用性）
✅ Webhook 整合

最適合： 企業團隊、合規需求

Dify Cloud 企業版 — 客製定價

針對有特定需求的組織：

專屬基礎設施
自訂模型整合
本機佈署協助
專屬客戶經理
客製 SLA
培訓和入職指導

聯絡 sales@dify.ai 取得報價。

疑難排解

問題 1：模型連線失敗

症狀：「模型提供者不可用」或「API 金鑰無效」錯誤。

解決方案：

驗證 API 金鑰是否正確且有足夠餘額
檢查到模型提供者 API 端點的網路連線
檢視 Dify API 日誌：docker compose logs -f api
嘗試其他模型提供者以隔離問題
檢查提供者是否正在停機維護（狀態頁面）

問題 2：回應速度慢

症狀： 回應耗時 30 秒以上或逾時。

解決方案：

對簡單任務使用更小/更快的模型（如 GPT-3.5 而非 GPT-4）
最佳化知識庫分塊（更小的分塊 = 更快的檢索）
在工作流設定中啟用回應快取
擴展基礎設施：增加 API 工作節點副本數
檢查資料庫效能：docker compose exec postgres pg_stat_statements

問題 3：RAG 品質差

症狀： AI 從知識庫返回不相關或不正確的資訊。

解決方案：

提高文件品質——刪除雜訊或不相關的內容
調整分塊大小：嘗試 500-1000 tokens，10-15% 重疊
切換到混合搜尋（BM25 + 向量）以獲得更好的關鍵詞匹配
如果嵌入模型支援，啟用重排序
增加 top-K 檢索數量（預設：3，嘗試 5-8）
新增更多相關文件以填補知識空白

問題 4：Docker Compose 無法啟動

症狀： docker compose up 報錯退出。

解決方案：

檢查 Docker 版本：docker --version（需要 20.10+）
檢查 Docker Compose 版本：docker compose version（需要 v2+）
確保連接埠 80、5432、6379 未被其他服務佔用
檢查磁碟空間：df -h（至少需要 10GB 可用空間）
檢視詳細日誌：docker compose logs

問題 5：工作流執行錯誤

症狀： 工作流在特定節點停止並報錯。

解決方案：

檢查節點設定（輸入變數、模型選擇）
驗證任何外部服務節點的 API 金鑰
使用「執行」按鈕逐個測試每個節點
檢查連接節點之間的變數映射
檢視執行日誌中的具體錯誤訊息

資源

官方資源

官網：https://dify.ai
GitHub：https://github.com/langgenius/dify（20k+ Stars）
文件：https://docs.dify.ai
版本發佈說明：https://github.com/langgenius/dify/releases
Discord 社群：https://discord.gg/dify
範本庫：https://dify.ai/templates
部落格：https://blog.dify.ai

社群與學習

GitHub Discussions：提問和分享工作流
YouTube 教學：搜尋「Dify AI tutorial」取得影片指南
Reddit：r/DifyAI 用於社群討論

API 參考

REST API 文件：https://docs.dify.ai/api-reference
OpenAPI 規範：自託管後可在 http://localhost:5001/openapi.json 存取
Python SDK：pip install dify-client
Node.js SDK：npm install dify-client

總結

Dify 是 2026 年建構 LLM 應用的強大、靈活平台。憑藉視覺化介面、多模型支援和強大的 RAG 能力，任何人都能無需編碼建立複雜的 AI 應用。

核心重點：

✅ 視覺化工作流建構器——無需編碼
✅ 支援所有主流 LLM 提供者
✅ 強大的 RAG 與知識庫
✅ 自託管或雲端選項
✅ 活躍的社群和文件

誰應該使用 Dify？

建構 AI 應用的非技術使用者
需要快速原型開發的團隊
需要可客製 AI 解決方案的企業
尋求低程式碼替代方案的開發者

今天就用 Dify 開始建構你的 AI 應用吧！

相關閱讀：

常見問題

Dify 可以免費使用嗎？

可以！Dify 採用 Apache 2.0 授權條款開源。你可以在自己的基礎設施上免費自託管，或使用 Dify Cloud 免費層（每月 200 條訊息）。付費方案從 $59/月起步，提供更大容量和支援。

使用 Dify 需要程式設計技能嗎？

不需要。Dify 的拖放式視覺化介面讓你無需編寫程式碼即可建構 AI 應用。不過，開發者也可以使用程式碼（Python、JavaScript）自訂工作流，用於進階用例。

Dify 的 RAG（知識庫）功能是什麼？

RAG（檢索增強產生）讓你上傳文件（PDF、Word 等），Dify 會自動將其轉換為可搜尋的向量。然後 AI 會基於你的私有資料回答問題——非常適合內部知識庫和客服。

Dify 與 LangChain 相比如何？

LangChain 是面向開發者的程式碼優先框架。Dify 是一個完整平台，具有視覺化 UI、內建知識庫和佈署工具——對非技術使用者來說易用得多。

我可以在 Dify 中使用本機 AI 模型嗎？

可以。Dify 支援透過 Ollama、LM Studio 和 vLLM 進行本機模型佈署，實現完全私密、自託管的 AI 應用，零 API 成本。

Dify 2026 年有哪些最新更新？

Dify 2026 年的更新包括增強的工作流編排（條件分支、迴圈）、擴充的模型支援（GPT-5.4、Claude Opus 4.6、Qwen 3.5）、帶混合搜尋的改進 RAG 流水線、企業級功能（SSO、RBAC、稽核日誌）以及 Kubernetes 佈署支援。檢視完整變更日誌了解詳情。

2026 年 Dify 有多少 GitHub Stars？

Dify 擁有超過 20,000 個 GitHub Stars，是成長最快的開源 AI 專案之一。造訪 github.com/langgenius/dify 取得最新資料。

Dify Cloud 免費層有哪些限制？

免費層包括：每月 200 條訊息、1 個知識庫（最多 50 份文件）、基礎工作流建構器、5 名團隊成員。無自訂網域、SSO 或稽核日誌。升級到 Pro（$59/月）可獲得 10,000 條訊息和 10 個知識庫。

在哪裡可以找到 Dify 的官方文件？

官方文件位於 docs.dify.ai，涵蓋安裝、工作流建構、API 參考和疑難排解。

Dify 適合企業使用嗎？

是的。Dify 提供企業級功能，包括 SSO/SAML、基於角色的存取控制、稽核日誌、資料駐留控制和專屬支援。可透過 Team 方案（$199/月）或完全控制的自託管取得。

Dify 支援多少模型提供者？

Dify 支援 50+ 模型提供者，包括 OpenAI、Anthropic、Google、阿里雲、智譜 AI、月之暗面、Meta、Mistral 以及本機佈署選項。你也可以透過 API 新增自訂模型提供者。

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Dify 2026 最新更新

Dify 2026 版本發佈說明與變更日誌重點

平台與核心引擎

模型提供者更新

RAG 與知識庫

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企業與安全

佈署與基礎設施

核心功能

1. 視覺化工作流編排

2. 多模型支援

3. 知識庫與 RAG

Dify 功能概覽 2026

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使用場景

1. 客服聊天機器人

2. 內容產生工具

3. 內部知識助手

4. 資料分析智能體

最佳實踐

1. 提示詞設計

2. 知識庫最佳化

3. 工作流測試

4. 安全性

定價與方案 2026

自託管（免費且開源）

Dify Cloud 免費層 2026

Dify Cloud Pro — $59/月（按年計費）

Dify Cloud Team — $199/月（按年計費）

Dify Cloud 企業版 — 客製定價

疑難排解

問題 1：模型連線失敗

問題 2：回應速度慢

問題 3：RAG 品質差

問題 4：Docker Compose 無法啟動

問題 5：工作流執行錯誤

資源

官方資源

社群與學習

API 參考

總結

常見問題

Dify 可以免費使用嗎？

使用 Dify 需要程式設計技能嗎？

Dify 的 RAG（知識庫）功能是什麼？

Dify 與 LangChain 相比如何？

我可以在 Dify 中使用本機 AI 模型嗎？

Dify 2026 年有哪些最新更新？

2026 年 Dify 有多少 GitHub Stars？

Dify Cloud 免費層有哪些限制？

在哪裡可以找到 Dify 的官方文件？

Dify 適合企業使用嗎？

Dify 支援多少模型提供者？

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