我的第一个dify工作流
在自动化和人工智能这条路上，我一直都想想涉足，奈何专业上的鸿沟，以及年龄的问题，一直不敢越界。我被千问忽悠着说dify是多么的神奇，终于还是没有经住诱惑，安装了。之前在公司PC上装了dify，但没时间捣腾，得益于6.18末期，入手了台天选6Pro。虽然说dify相对简单，但是学习的过程还是蛮痛苦的。先装docker，找镜像源，找dify安装程序。反正都是查攻略，一步步来，现在也记不住安装过程了。业务流就不介绍了，就单说技术。虽然原理很简单，就几句话的事情，但真正跑通，我是指从头到尾调试好，还是经历了半个月的时间，当然，主要还是因为懒。
我问千问，这玩意到底能干啥，他给我巴拉列举了一、二、三。我问他，这些，我直接扔给千问不就得了，干嘛自己费劲造轮子，他回我，你是对的。现在千问说话很讲究了，以来就是你是对的。说说现在对用这些神器干副业的困境。
一，应用场景。商业模式上几乎已经被各个大厂渗透的差不多了，要干个啥，直接扔给豆包，kimi，千问，像dify这种自己搭积木，只能在某个犄角旮旯里自嗨。
二，可以调用的资源不多。dify的特点是链接大模型的API，但，就像我拿着豆包一样，光有大模型，其实做不了什么事，我们需要数据。但是，各个大厂自成一系。国内的腾讯，阿里，百度，华为、COZE等等，哪个不是在打造自家的护城河，我像调用它们的API，MCP都找不到。之前用trae连过百度地图的MCP，最后只能获取到文字描述，体验还不如自己用手机上的百度地图。
三，打造成本。千问说，dify最大的优势是，可以在本地部署，数据是私有的。我问他，我在本地是不是要买显卡集群，我租云服务是不是要买算力，我就自己捣鼓，只能说私有化部署，我没那个实力。
四，远期发展。我一直有个观点，各个大厂的AI迟早会将所有的场景模式开发殆尽，我们现在连那点蚊子肉都不会留下，除非是那种私人特定的，大厂不会投那个本钱。
最后，我问千问，经过这么一排除，我到底能用dify干个啥，好像他再也给不出其它答案了。这些年捣鼓的技术也不少，最终能以副业的形式留下的并没有，终归成了自己的玩物。就像上周公司老板在那里呐喊，公司愿意花大价钱请人给你们做培训，你们居然一个个的都不报名。面对一个以销售为轴心的对象，我该怎么跟他解释呢。
