摘要
作为 GitHub 上第二大热门 LLM 工具，Dify.AI 通过 TiDB Cloud Serverless 完成数据架构革新，成功破解生成式 AI 平台的核心技术挑战。该团队将数十万数据库容器整合为统一系统，构建出服务数千 AI 应用开发者的可扩展基座，同时实现显著效能跃升：
- 基础设施成本降低 80%
- 运维复杂度锐减 90%
核心技术栈
- 核心数据库：TiDB Cloud Serverless（统一存储层）
- AWS基础设施：EC2（计算）、Bedrock（弹性知识服务）
此案例证明，统一数据库架构可大幅降低运营复杂度，同时支撑大规模 AI 应用的快速开发部署。
Dify.AI 作为开源社区的现象级项目，正在重塑企业构建 AI 应用的方式。这款领先的无代码生成式 AI 开发平台，通过可视化工作流赋能企业创建复杂 AI 应用，无需深厚技术背景。
自 2023 年起步，该平台已快速成长为 GitHub 第二大 LLM 工具，收获 70,000+ 星标与 630+ 贡献者支持。其平台服务全球数千开发者，涵盖从智能对话、内容生成到复杂文档分析与 AI 工作流等全场景。
"生成式 AI 的入门验证与生产级应用部署存在巨大鸿沟"，Dify.AI 技术团队指出，"虽然通过 ChatGPT 进行概念验证很容易，但创造真正商业价值的 AI 应用仍面临重大挑战，这正是我们要填补的空白。"
作为英伟达孵化器项目成员，他们不仅构建工具，更在重塑企业级 AI 应用的开发范式，让各规模企业都能触达生产级 AI 能力。
技术挑战：AI 开发中的数据库容器风暴
Dify.AI 初建生成式 AI 平台时，遭遇行业共性难题：平台需同时处理关系型数据、向量嵌入、文档存储、会话历史等多模态数据。与多数同业者类似，其多租户架构导致数据库容器数量呈指数级膨胀——每个开发者的独立数据集对应一个容器，总量逼近 50 万。
这种技术复杂性不仅限于架构层面，更直接制约着创新速度与客户服务能力。作为无代码 GenAI 平台，Dify.AI 面临典型 SaaS 服务商困境：需要为平台上的数千开发者（即租户）解决共性问题，这引出了生成式 AI 平台建设范式的根本性变革。
"为不同数据类型维护独立数据库不仅带来复杂度，更严重阻碍了我们聚焦核心使命——打造更卓越的 AI 应用"，Dify.AI 技术负责人坦言。
解决方案：TiDB 驱动的统一架构革新
Dify.AI 通过架构级创新重新定义了生成式 AI 平台的数据层管理范式：
图1. Dify.AI 系统架构全景
该架构超越技术整合层面，展示了 Dify.AI 如何将完整数据基础设施熔铸为有机整体，实现从数据注入到 AI 应用的全链路统一管理。架构分层如下：
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用户交互层 用户通过友好界面输入数据与查询，确保终端用户的流畅交互体验
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Dify数据处理流水线
- 原始数据通过多源注入（文档/表格/列表/图像等）进入处理系统
- 执行高级处理流程：分块切割、命名实体识别等预处理，为嵌入生成做好准备
- Dify 处理引擎管理工作流并整合结果，生成基于用户查询的智能响应
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TiDB统一存储层（架构核心）
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支持多模态数据统一存储：
- 业务数据处理：事务型与实时数据管理
- 知识图谱存储：结构化关系存储支持深度洞察
- 向量存储：支撑 AI 应用的相似性搜索
- 文档存储：非结构化数据的原始内容库
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兼备关系型与非关系型数据处理能力，开发者可在统一平台管理异构数据集
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AWS基础设施层
- 弹性计算：EC2 动态适配工作负载波动
- 存储体系：S3 承载海量数据集，EBS 提供持久化存储
- 模型集成：通过 Bedrock 接入多源 LLM 预训练模型，增强外部知识服务能力
架构革新要点
- 将 50 万级数据库容器收敛至 TiDB Cloud 单实例，运维复杂度断崖式下降
- 实现开箱即用的知识库功能与无缝 RAG 集成，支持自动文档处理与内容/向量嵌入的同表存储
- 开发者可通过标准 SQL 语句同步操作传统数据与向量数据，无需学习多查询语言
- 按需扩缩容机制确保成本最优，资源随实际用量自动调节，性能保持稳定
"该方案最引人注目的是，我们能在单一系统中同时处理传统数据库操作与向量相似性搜索等 AI 专属需求。这不仅是基础设施升级，更是平台构建范式的根本变革。" —— Dify.AI 创始人兼 CEO 张路宇
技术制胜点：智能基座的三重突破
本次架构升级为 Dify.AI 带来三大核心技术优势：
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统一数据处理
- 单一可信源：文档/向量/会话历史/关系型数据的集中存储
- 架构简化：从多专有库到统一系统的复杂度降低
- 性能优化：传统查询与向量操作的双重性能提升
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弹性多租户设计
- 逻辑隔离：物理资源共享下的租户专属空间
- 智能扩缩：基于工作负载的自动资源调度
- 成本优化：按用量付费+弹性归零机制
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原生向量支持
- 内置相似性搜索：开箱即用的向量检索能力
- 混合查询：SQL与向量操作的联合执行
- 智能索引：自动索引优化保障性能
量化成果：效能跃升，成本陡降
| ⚡️ 架构简化 | 🔧 运维减负 | 💰 成本优化 |
|---|---|---|
| 50 万级容器收敛至统一系统 | 数据库维护工作量减少 80% | 资源池化+弹性扩缩实现 60% 成本节约 |
未来展望
此次架构升级将 Dify.AI 推向生成式 AI 开发的前沿阵地。基于 TiDB Serverless 的 RAG 工作流，团队正探索实时知识图谱更新、跨模态查询优化等创新功能——这些能力在原有架构下难以实现。
TiDB 已超越传统数据库定位，成为 AI 原生企业的战略赋能者。通过统一向量搜索、知识图谱与业务数据，它在消除多库管理复杂度的同时，提供企业级可靠性保障。
"TiDB 给我们带来突破性体验"，Dify.AI 技术团队评价道，"该平台在统一系统中处理多样化需求的能力——从知识图谱管理到文档存储与对话历史——与我们'简化 AI 开发，释放技术潜能'的愿景完美契合。"
"与 TiDB 共建的架构不仅解决当下挑战"，团队补充道，"更构筑了随客户需求共同演进的技术基座。"