生成式人工智能（GenAI）正步入大規模商業應用階段，如何高效、安全地將AI整合至現有業務流程，成為企業面臨的關鍵挑戰。成立僅兩年的開源大語言模型（LLM）應用開發平台Dify，正憑藉其高效的整合能力迅速崛起，據悉可將企業AI應用的系統整合週期由平均12周縮短至3至4周，整合效率提升高達70%。
平台整合AWS技術 簡化多模型部署挑戰
Dify亞太區總監黃煒鏘在接受專訪時，Dify的核心價值在於提供一個涵蓋從Agent構建、AI Workflow編排到RAG檢索及模型管理的核心技術棧，有效解決企業在部署多模型應用時面臨的成本、安全和可觀測性等挑戰。透過與AWS等雲端基建的深度整合，Dify能原生支援在Amazon Bedrock上調用Claude等領先大語言模型，並支援Amazon SageMaker微調客製化模型，讓企業能根據實際場景快速選擇並切換合適的模型，大幅加速應用落地進程。
Dify的指數級增長主要由其活躍的開源社群所驅動，而非依賴傳統市場推廣。黃煒鏘分享，曾有日本開發者在社交平台X上表示，使用Dify僅需不到一小時，便能實現一個耗資上億日元的政府AI項目相近的功能，事件引發廣泛關注，足證其平台的易用性與高效率，並成功吸引眾多大型企業的合作。
洞察香港市場務實需求 聚焦三大應用場景
對於亞太區市場，黃煒鏘觀察到明顯差異。他分析，相比內地及日本企業較強的「親身實踐」文化，香港及新加坡的企業則更為務實，在採納新技術前，會優先評估應用場景的清晰度、投資回報（ROI）以及方案是否符合內部嚴格的合規與安全要求。只有在完成詳盡的評估後，才會進入概念驗證（POC）階段。
在這種務實文化的引導下，黃煒鏘總結出目前生成式AI在香港最常見的三大落地場景。首先是客戶服務（CS）升級，利用生成式AI的低成本優勢提升機械人應對能力；其次是光學字元辨識（OCR）革新，藉助多模態大模型，能準確識別發票、月結單等多種不同格式的文件；第三則是文件比對，在法務、營運和物業管理等領域，快速比對合約之間的微調差異，應用潛力巨大。
技術門檻持續降低 企業級AI應用迎來爆發期
展望未來12至18個月，黃煒鏘預期AI應用的技術門檻將因模型推理能力的增強而大幅降低，讓更多非技術背景的業務人員也能構建強大的AI工作流。他觀察到，市場正從過去打造單一、全公司共用的「GPT平台」，轉向更多能深入部門業務流程、解決具體痛點的實際應用。他相信，隨著AI轉型成為企業的必然選擇，像Dify這樣提供底層技術棧的基礎平台，其需求將會迎來爆發性增長。
Dify目前已是全球認可的開源領導者，GitHub Star數量突破11萬，位列全球開源項目前100名，其服務已覆蓋全球150個國家和地區，為超過一百家企業提供服務。
Source：ezone.hk
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