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Dify 和 Flowise——低代码 AI 应用平台，工程师该不该用

老张2026/4/30大约 7 分钟

Dify 和 Flowise——低代码 AI 应用平台，工程师该不该用

适读人群：有编码能力、在考虑是否使用低代码 AI 平台的工程师 | 阅读时长：约 12 分钟 | 核心价值：工程师视角的真实评测，告诉你什么时候用这些平台比写代码更好，什么时候别碰它们

我第一次认真评测 Dify，是因为一个甲方的要求。

他们说："能不能给我们的非技术同事一个界面，让他们自己调整 AI 对话的 Prompt，不用每次都找工程师改代码？"

这个需求，写代码实现也可以做，但要做一个完整的 Prompt 管理界面，工作量不小。我就顺势评测了 Dify，看看它能不能省事。

结论比我预期的复杂——有些地方确实省事了，有些地方比写代码还麻烦。

Dify 和 Flowise 是什么，定位有什么区别

Dify 是一个完整的 AI 应用开发平台。不只是工作流编排，它还自带：

  • Prompt 管理和版本控制
  • 数据集管理（RAG 的知识库）
  • 对话历史记录
  • 日志监控
  • 多用户权限管理
  • API 接入和 Webhook

定位更像是一个完整的 AI 应用后台，你可以在上面部署面向终端用户的 AI 应用，不只是给开发者用的。

Flowise 定位是工作流可视化编排工具。核心是把 LangChain 的各种组件用拖拽的方式连起来，生成一个 API 接口。没有用户管理、没有权限系统、没有生产级别的日志监控。

简单说：Dify 是面向部署的平台，Flowise 是面向原型验证的工具。

我的评测场景

我用两个真实需求来测：

需求 A：企业知识库问答 用户上传内部文档（产品手册、流程文档、FAQ），系统能回答用户问题，引用具体文档段落。

需求 B：结构化数据提取工作流 输入非结构化的客户反馈文本，自动提取：情绪（正/负/中性）、反馈类型（功能/价格/服务）、优先级、处理建议。

Dify 评测

知识库问答：30 分钟搞定

在 Dify 里做知识库问答，用界面操作：

  1. 创建知识库，上传 PDF/Word/TXT 文档
  2. 配置分段策略（块大小、重叠）
  3. 选向量模型（OpenAI embedding 或其他）
  4. 创建对话应用，关联知识库
  5. 配置 Prompt、回答格式
  6. 生成 API 或嵌入代码

整个过程真的 30 分钟就能完成。如果用代码做同等功能，要写 RAG 的全套逻辑，至少 2-3 天。

而且 Dify 的知识库有一些细节处理得很好：

  • 文档变更后支持增量更新，不用全量重新 embedding
  • 检索结果会显示来源文档和相关度分数
  • 支持混合检索（向量 + 关键词）

这是 Dify 真正省时间的地方。

结构化提取工作流：开始卡住了

结构化提取在 Dify 的工作流模式里做，遇到了第一个问题：

Dify 工作流支持变量、条件判断、循环，但它的"代码节点"（允许你写 Python 代码）有沙箱限制——无法导入第三方库，比如 pydantic。

我想用 pydantic 验证 LLM 的结构化输出，不行。只能用内置的 JSON 解析，但如果 LLM 输出格式不对（偶尔会），错误处理逻辑非常难写。

这是低代码平台的通病：当你的需求超出了平台预设的边界，就会遇到各种限制。

Dify 的 API 接入

Dify 可以把你的应用对外提供 API，这是它的一大优势：

# 通过 Dify API 调用你的知识库问答应用
import requests

def ask_dify(question: str, conversation_id: str = None) -> dict:
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {DIFY_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "inputs": {},
        "query": question,
        "response_mode": "blocking",
        "user": "user-123",
    }
    if conversation_id:
        payload["conversation_id"] = conversation_id
    
    response = requests.post(
        "https://api.dify.ai/v1/chat-messages",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    return response.json()

# 使用
result = ask_dify("我们的退换货政策是什么？")
print(result["answer"])
# 输出：根据您上传的文档...

这个 API 很好用。你在 Dify 里改 Prompt，前端代码不用动，非技术同事可以自己调整。

Flowise 评测

快速原型验证：这是它的主场

Flowise 的界面是标准的拖拽流程图。你把 LangChain 的各种组件（LLM、Chain、工具、Memory、向量数据库）拖到画布上，连线，就是一个工作流。

对工程师来说，这个界面有一个特别好用的地方：可视化调试。你可以看到每个节点的输入和输出，立刻知道哪个环节出了问题。在调试复杂的 RAG 流程时，比在代码里加日志直观多了。

搭一个简单的 RAG 问答，从零开始大概 20 分钟：

[文档上传] -> [文本分割] -> [OpenAI Embedding] -> [Pinecone 存储]
                                                          |
[用户输入] -> [OpenAI Embedding] -> [向量检索] -> [ChatOpenAI] -> [输出]

每个节点都是可配置的，参数调整是实时的，改完立刻能测试。

Flowise 的局限

没有用户管理。 Flowise 本身没有任何用户权限系统。如果你想给多个用户提供访问，要么自己在前面加一层认证，要么接受"谁有 API key 谁能用"的现状。

不适合生产部署。 没有日志系统、没有监控、没有告警。出了问题你根本不知道。

复杂逻辑有瓶颈。 条件判断、循环、错误处理，在 Flowise 里都很难实现。一旦工作流复杂到一定程度，代码会更好写。

工程师该怎么选

我的判断框架很直接：

用 Dify 的场景：

  1. 你需要让非技术用户参与配置

    • 产品经理要自己调 Prompt
    • 运营要自己管知识库文档
    • 这种"分权"需求，自己写代码成本很高，Dify 内置了完整的权限系统

  2. 快速搭知识库问答

    • RAG 系统的全套工程代码量不小
    • Dify 把文档处理、embedding、检索、上下文注入都做好了
    • 如果你的需求不需要高度定制，Dify 省去了大量重复劳动

  3. 需要 Prompt 版本管理

    • Dify 有完整的 Prompt 版本历史，可以 A/B 测试
    • 这个功能自己实现也很麻烦

不要用 Dify 的场景：

  1. 工作流里有复杂的代码逻辑

    • 需要自定义数据处理、复杂的条件判断、外部服务集成
    • Dify 的代码节点受限，很多东西做不了
    • 这时候代码更灵活

  2. 需要精确控制 LLM 调用参数

    • streaming 行为、retry 策略、timeout 配置
    • 平台层面的抽象会隐藏这些细节，你调不了

  3. 性能要求高

    • Dify 多了一层平台调用，延迟比直接调 OpenAI API 高
    • 如果你的应用对延迟非常敏感，别用平台

用 Flowise 的场景：

  1. 快速验证 RAG / Agent 原型

    • 你要试一个想法，不想花 2 天写代码
    • Flowise 让你 1 小时内看到效果

  2. 可视化调试复杂的 LangChain 工作流

    • 代码里调试 RAG 的检索质量很麻烦
    • Flowise 的节点输出可视化非常有用

不要用 Flowise 的场景：

  • 任何生产环境（没有监控和权限系统）
  • 需要用户管理的场景
  • 工作流超过一定复杂度（代码更合适）

我最终的使用方式

评测结束后，我的实际用法是这样的：

Dify：作为非技术用户的操作层

知识库管理放在 Dify，运营人员直接在 Dify 里上传和管理文档。前端通过 Dify API 调用知识库问答。Prompt 调整由产品经理在 Dify 界面里做。

这部分原来需要工程师配合的工作，现在产品和运营自己能做，省了大量沟通成本。

Flowise：只用于原型验证

新的 RAG 方案或 Agent 架构，在 Flowise 里先快速搭出来，验证效果。确认方案可行之后，再用代码重新实现。

核心业务逻辑：始终用代码

任何复杂的工作流、性能敏感的路径、需要精确控制的地方，都用代码。平台只做它擅长的那部分。

一个容易犯的错误

我见过一些工程师，把所有东西都放进 Dify，包括复杂的业务逻辑，然后在 Dify 的限制里挣扎，最后发现还不如一开始就写代码。

低代码平台不是万能的，它们是有适用范围的工具。在适用范围内，它们能显著提升效率；超出适用范围，它们是障碍。

作为工程师，你的优势是能在需要的时候写代码。别为了用低代码而放弃这个优势。

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贡献者: xiaozhangge