現在AI模型很多，我曾經就分享過產品經理還是停留在API調用上，都沒有親自去在AI模型的參數、研發上做自己的二次開發。

因為我帶著團隊正在完成云木鳥新媒體伴侶的AI公眾號排版，所以我們就選了一個能夠支持若干API對接的AI模型管理工具：dify

也就是這段時間我幾乎花了一周的時間來完成dify的部署、知識庫訓練以及任務流的搭建，還在進行中。

上面我分享過6個AI模型管理工具，這些模型工具是開源的，針對對話、企業開發、以及個人知識庫的使用，有各自的擅長點。

如果一點都沒有開發能力，想簡單粗糙的使用那么就使用anythingllma即可，傻瓜即可用，但是無法二次開發。

作為產品經理顯然是要開發的，那么就離不開API接入了，比如現在支持如下對話型應用API，就是DIfy支持的接口調用與監控。包括還有各類Wikipedia手冊支持調試。

而如果要完成自己的開發，我們選擇DIFY，還有一個重要原因是其開源的外，每個封裝的應用都支持各類API的接入以及配套的開發與調試套件。

DIFY提供了每個AI應用的日志監控與標注，方便隨時了解自己組件的agent應用能力的使用情況與并發數，做好數據分析。

比如我們創建的公眾號排版agent，就可以用dify作為基座來完成排版，這些公眾號排版的格式本身就是一堆HTML和CSS，所以就可以自己先利用dify實現公眾號編排，再將這個機器人封裝為API提供給我們的系統即可使用。

而產品經理除了設計其產品原型設計，還有設計任務以及提示詞，才能夠完成機器人可以用。

只有當agent可用了之后，才能說可以將其封裝成一個API給到自己系統進行集成

并在dify創建的時候，除了多個類型的應用可以選擇，從最簡單的工作流、到agent、到其他工具，每一個都可以作為一個單獨的API進行封裝。

如上我用chatflow搭建了一個知識庫工作流，其中AI模型的處理節點與知識庫工作內容都可以用以dify為基礎開始建設。

在DIFY，我們可以放心的創建自己工作流程，這種AI任務工作流程是可以支持若干外部工具的以及自己企業應用調用

工具調用幾乎能夠實現其他工具調用，從文字轉聲音到聲音轉文字都支持

使用DIFY之前，是需要你要有這樣的模型，比如我們這里有聲音轉文字的模型，因為我還沒有下載，所以無法選擇。

本地化部署dify就需要相當多的顯存可以使用，從現在的模型來看，要想使用DEEPSEEK V3、R1、以及llama或阿里同義千問至少要準備1TB的顯存才可以使用，而現在在顯卡如此昂貴的情況下這個還是有限制。

從科研的成本來看，調用API是最快的，但是也不最佳選擇。加上如果像我們這樣做醫療方面，數據的安全性也更加重要，所以API并不合適。

API的調用就涉及到對這些API進行付費，當然現在也有聚合的API的方式，但是要想分類調用模型就不太現實了。

Dify的測試，就是AI產品模型需求測試

在Dify里面有若干的測試參數選項，如下是這些參數的選擇

這些都是我們可以針對其AI模型的參數進行調整，讓AI產品經理即使不會Python開發，也能夠手動微調模型。

后續會單獨針對這些參數的配置分享我們在做產品設計中的技巧。

目前Dify支持多個工具的應用創建，包括聊天助手、流程、機器人、多個機器人的方式。

工具從通用的到進階用戶，學習dify的各個工具使用，還要關系到提示詞的使用，可以配置其中的關鍵詞與輸入內容。

如下是模型設置，有多個參數可以選擇，可以讓其任務流的控制更加精準

在dify上我們可以支持調用查詢、對話、用戶ID以及文件等若干屬性來完成任務流的創建，相比直接粗的文本輸入，精細化的變量參數更加可以控制模型的生產力。

用Dify和直接用原型做AI產品設計的區別

可以這么說，Dify是AI產品經理的模型需求內核，配裝構建出能夠使用的AI任務流以及AI模型機制，才能夠說界面與交互長什么樣子。

而界面長什么樣子并不困難，這都是前端工作，而讓AIagent實現對應的結果，除了配置任務流還有提示工程、還有知識庫都需要進行建設。

產品經理的工作就變得非常具體了。

Dify支持市面上眾多的開源或閉源模型，這種建設框架其實也是AI產品經理要推崇的，也就是不管你AI模型是哪一個，我的產品框架不變，更換API即可，從而不影響我的用戶使用。

而要訓練成為這種產品設計框架，dify的配置與應用的創建必不可少。

今天的分享就在這里

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