速度与安全常常是两难选择：产品经理想要天内出原型，法务和医院则不允许数据出境。这不是技术炫技，而是合规与业务真实的冲突——有没有哪种方案既保留云端开发速度，又把数据牢牢握在自己手里？Dify 提供了可行路径。

Dify 本质上是为 LLM 应用量身的可视化工坊：开源、支持自托管，通过拖拽搭建工作流，几乎不需要写代码就能把复杂逻辑串起来。这让非工程背景的产品与业务方也能快速参与验证。

它的三大基石是：一是自托管（通过 Docker 部署），把数据落在内网；二是可视化工作流，支持多步、分支与工具调用；三是 RAG（检索增强生成），把自有知识库作为“求证场”，显著降低答非所问的概率。

另一个亮点是多供应商兼容：你可以在 OpenAI、Google Gemini 等模型间切换，业务逻辑不需要重写，达到性能与成本的平衡，避免被单一生态锁定。

三句话说明为什么值得关心：省时——MVP 天内可见；省心——重复集成被平台封装；省钱——按场景挑模型和时段调度，成本更可控。

与现有工具对比也很清晰：LangChain 适合深度代码定制；N8N 更擅长通用自动化，把 AI 当配角；而 Dify 的定位是 AI 优先、可视化快迭代，适合以大模型为核心的应用场景。

想在 30 分钟拿到可用版本？路线很直接：准备环境（Docker，建议至少 2 vCPU / 4GB RAM）；拿到模型 API Key；导入数据并做向量化分块；用拖拽节点连起输入→条件分流→调用 LLM→输出；最后用 Docker Compose 启动并配置访问控制与备份。

把“快准省”落地需要策略：对话与检索分层——普通问答走轻量模型，关键校验用强模型；峰谷切换与多供应商策略降低风险；RAG 要定期清洗、调节 Top-K 与重排规则以保证精度。

典型落地场景很实用：内网知识库问答（行政/HR/财务制度秒查且不出网）；合同审阅助手（RAG 拉取关键条款并输出可读摘要）；文档处理流水线（批量 PDF 摘要并结构化写入 Supabase）。

优势明显：开发加速、工作流可视化、与常见数据库和工具集成灵活、隐私合规可控；但也有边界——初次部署有学习曲线、资源占用不低、遇到复杂集成时偶发 BUG，非 AI 的通用自动化能力不如专门平台。

常见误区要提前避开：不要把 RAG 当成简单的搜索，要展示证据和检索质量；别把脏数据直接塞进知识库；不要盲目追强模型而忽视成本与延迟；自托管要做好权限、审计与备份。

最后一句行动建议：挑一个公司内部高频场景做 MVP，先用 Dify 官方模板搭骨架，接入知识库与简单分支，记录成本与问题，一周内迭代模型与 RAG 策略。把可控的智能放在内网，你既赢得速度，也守住了安全。