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LLMops产品介绍

news 来源：原创 2025/7/25 8:07:55

文章目录

字节跳动的扣子
- 优点
- - 低代码开发
  - 丰富的插件与能力扩展
  - 强大的记忆与数据交互能力
  - 应用场景广泛
- 不足
- - 模型选择相对受限
  - 定制化程度受限
  - 输出效果有待提高
  - 应用部署范围有限
  - 市场认知度和用户基础不足
开悟大模型运营管理系统（LLMOPS）
- 优点
- - 全生命周期管理
  - 降低技术门槛
  - 强大的模型兼容性
  - 数据管理优势
  - 行业定制化
  - 多种训练模式
  - 算力适配通用化
- 不足
- - 技术成熟度有待提高
  - 对硬件要求较高
  - 特定领域的局限性
  - 数据隐私和安全挑战
  - 与现有系统的集成难度
Dify（国外）
- 优点
- - 可视化操作便捷
  - 数据处理能力强
  - 模型兼容性高
  - 插件扩展丰富
  - 团队协作友好
  - 应用部署灵活
  - 可观测性与改进便利
  - 网上教程比较多
- 缺点
- - 成本投入较高
  - 定制化深度受限
  - 复杂功能学习成本
  - 数据隐私与安全
  - 性能优化挑战
  - 技术支持有限

字节跳动的扣子

官网：https://www.coze.cn/

优点

低代码开发

支持 30 秒无代码生成 AI 智能体，无论用户是否有编程基础，都能通过简单的拖拉拽方式，快速搭建出包括大语言模型、自定义代码、判断逻辑的工作流，降低了 AI 应用开发的门槛

丰富的插件与能力扩展

大量内置插件：平台集成了超过 60 种不同的插件，覆盖新闻阅读、旅行规划、生产力工具等多个领域，用户可以根据自身需求快速为 AI 智能体添加各种功能，如资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 api 及多模态模型，丰富了 AI 智能体的应用场景和功能.
自定义插件创建：除了使用内置插件，扣子还支持用户基于已有的 api 能力快速创建自定义插件，满足用户的个性化需要，进一步拓展了 AI 智能体的能力边界，使 AI 智能体能够更好地适应不同企业和用户的特定业务需求.

强大的记忆与数据交互能力

持久化记忆：扣子的 AI 智能体具有持久化的记忆能力，能够记忆用户对话中的关键参数或内容，并通过数据库查询，为用户提供更准确、更贴合上下文的反馈，提升了用户体验和 AI 智能体的性能.
与用户数据互动：平台的知识库功能可管理与存储数据，并支持 AI 智能体与用户个人数据的互动，使 AI 智能体能够更好地理解和处理用户的个性化问题，为用户提供更加个性化、精准的服务.
多人协作与版本管理
团队协作开发：适合企业团队使用，支持多人协作开发 AI 智能体，方便不同专业背景的人员共同参与项目，提高开发效率和质量，促进团队成员之间的沟通与协作.
版本管理与迭代：提供版本管理功能，方便企业对 AI 智能体进行版本控制和更新迭代，确保应用的稳定性和功能的持续优化，满足企业业务不断发展和变化的需求.

应用场景广泛

满足企业多样化需求：扣子能够满足企业在产品开发、市场营销、客户服务、知识管理等多个领域的应用需求，帮助企业解决实际问题，提高工作效率和运营效益。例如，和府捞面利用扣子专业版构建智能体，实现对顾客评论的情感分析和关键词提取，从而优化经营策略；中数智源通过扣子搭建 “研报专家”，快速获取和分析特定行业的信息，为商业决策提供支持；中和农信借助扣子实现抖音视频内容的自动化审核和智能质检，节省了大量人力成本.
易于集成与部署：可以无缝连接企业现有的数据和服务，并且能够轻松地与企业的工作流程和系统进行集成，如钉钉、企微、OA 等，方便企业将 AI 能力深度融入到实际业务中，实现 AI 驱动业务增长和转化.

不足

模型选择相对受限

扣子主要使用云雀大模型等国内模型，相较于海外版 Coze 可使用的如 gpt-4turbo 等更强大的国外模型，在语言理解、生成能力等方面可能存在一定差距

定制化程度受限

尽管扣子提供了多种功能和插件，但整体封装程度较高，导致用户在定制机器人时不够灵活。例如在知识库的使用中，用户只能进行简单的数据导入，无法对文本等数据进行更细致的切分、调整等操作，难以满足用户在某些特定场景下的深度定制需求.

输出效果有待提高

在实际使用中，部分用户反馈扣子的输出效果不够理想，在回答一些特定问题时，存在回答不够准确、完整，甚至出现错误的情况。这可能与模型训练数据、算法优化程度等因素有关，需要进一步改进和优化，以提升输出结果的质量和可靠性.

应用部署范围有限

扣子构建的机器人目前主要支持部署到飞书、微信公众号等国内常见平台，相比之下，可部署的应用范围相对较窄，无法像一些国外同类产品那样广泛地嵌入到更多类型的应用中，限制了其在更广泛场景下的应用和推广.

市场认知度和用户基础不足

作为较新推出的产品，扣子的市场认知度相对较低，用户基础还不够雄厚。与一些已经在市场上广泛应用和拥有大量用户的同类产品相比，在品牌影响力和用户口碑传播等方面存在一定的劣势，需要时间来积累和提升。

开悟大模型运营管理系统（LLMOPS）

官网：https://www.kaipuyun.cn/kp/

优点

全生命周期管理

能够一站式完成大模型的训练、部署、推理服务及维护，涵盖了从数据管理、模型训练、部署到实时监控等核心功能，显著提升了模型开发的效率和质量，确保了大模型的高效运行，帮助客户快速建立私有化、全流程且高度可定制的自主大模型应用.

降低技术门槛

采用全可视化界面和零代码操作，极大地降低了大模型训练的难度，即使是非专业的技术人员也能轻松上手。同时，系统内置了多种经验参数模板，基于丰富的领域经验和行业最佳实践，能够帮助客户快速启动和优化大模型训练过程，无需深入了解复杂的设置，只需选择适合自己需求的模板，即可完成模型训练的相关配置。

强大的模型兼容性

不仅支持开悟大模型作为基座模型使用，还广泛兼容各种开源模型，如 llama2-70b、qwen-72b、baichuan2-13b 等，同时支持接入 gpt3.5、gpt4、gpt4-turbo 等非开源模型。

数据管理优势

具备数据管理功能，能够对训练数据进行有效处理，如开悟基础模型的训练数据以开普云积累的 1.3pb 政务、媒体、司法、能源、医疗、金融数据为基础，经过数据去重、内容过滤、质量筛选、优先采样等处理，形成了高效高质量预训练数据集，为模型训练提供了优质的数据支持，从而提升模型的性能和效果.

行业定制化

专为需要训练垂直行业大模型的客户设计，可在多样化的基座模型和预设训练数据集上顺畅运行，使客户能更专注于智能应用服务的创新和优化，能够深入理解各行业的应用场景，提供针对性的解决方案，满足不同行业客户的个性化需求，助力行业客户挖掘人工智能应用在其领域内的潜力，实现业务的高效智能化.

多种训练模式

支持包括自监督训练、微调训练、奖励模型训练及强化模型训练等多种训练模式，可根据不同的应用场景和需求选择合适的训练方式

算力适配通用化

在模型推理运行方面，针对重点行业客户应用，与多家国内外算力厂商的产品适配，形成了算力模型一体化产品，能够为客户提供稳定可靠的算力支持，确保模型的高效运行.

不足

技术成熟度有待提高

作为相对较新的大模型运营管理系统，尽管具备诸多优势，但在面对复杂的、大规模的实际应用场景时，其技术成熟度可能还需要进一步的验证和提升，以确保在长时间、高强度的运行过程中保持稳定和可靠。

对硬件要求较高

由于大模型本身的复杂性和计算量，开悟大模型运营管理系统在运行过程中对硬件设备的性能要求较高，可能需要投入较大的硬件成本来满足系统的运行需求，对于一些硬件资源有限的用户或企业来说，可能会存在一定的使用门槛。

特定领域的局限性

虽然系统具有一定的行业定制化能力，但在某些特定的、专业性极强的领域，可能还需要进一步深入挖掘和优化，以更好地满足该领域的特殊需求和业务逻辑

数据隐私和安全挑战

在数据管理和使用过程中，尽管开普云可能采取了一系列的数据安全措施，但随着数据量的不断增加和数据来源的多样化，数据隐私和安全问题仍然是一个潜在的风险

与现有系统的集成难度

对于已经拥有一套成熟的 IT 系统和业务流程的企业来说，将开悟大模型运营管理系统集成到现有的架构中可能会面临一些技术难题和挑战，需要投入额外的精力来进行系统的对接和整合，确保各个系统之间的兼容性和协同工作能力。

Dify（国外）

官网：https://dify.ai/zh

优点

可视化操作便捷

通过直观的可视化界面，用户无需具备深厚的编程知识，即可轻松进行 prompt 编写、调试以及应用的创建、编排等操作，大大降低了开发门槛，能快速发布 AI 应用，节省开发时间和成本.

数据处理能力强

支持多种常见文件格式，如 pdf、txt 等，还能从 notion、网页、api 等同步数据，全自动完成文本 embedding 处理，可将各种数据作为上下文，增强 AI 对不同信息的理解和应用能力，为开发更丰富、更智能的应用提供了基础.

模型兼容性高

能够与多种专有和开源的 LLMs 以及多种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，如 GPT、Mistral、Llama3 等，用户可根据具体需求灵活选择合适的模型来开发 AI 应用，满足不同场景下的性能和功能要求.

插件扩展丰富

拥有如网页浏览、Google 搜索、Wikipedia 查询等第一方插件，还允许用户轻松集成自定义插件，显著扩展了应用的功能和使用场景，可在对话中实现联网搜索、分析网页内容、展示 AI 的推理过程等，使 AI 应用更加智能和实用.

团队协作友好

提供团队 workspace，团队成员可方便地加入并共同编辑、管理和使用团队内的 AI 应用，有利于提高团队协作效率，促进项目的快速推进和迭代.

应用部署灵活

既提供了开箱即用的 web 站点，也支持以 API 的形式将应用集成到其他系统中，还可嵌入到用户自己的网页应用，满足不同用户的部署需求，方便与现有业务流程和系统进行整合.

可观测性与改进便利

可视化查阅 AI 应用日志并对数据进行标注改进，用户可以据此观测 AI 的推理过程，及时发现问题并对应用进行优化，不断提高其性能，有助于提升 AI 应用的质量和可靠性.

网上教程比较多

考拉的Ai树屋
Dify实战

缺点

成本投入较高

Dify 开源但需用户自行提供大模型的 key，使用一些强大的模型如 GPT-4 等会产生较高的费用，尤其在处理大规模数据或复杂任务时，数据预处理等操作可能导致成本大幅增加.

定制化深度受限

对于有深度定制需求，希望超越现有插件和模板进行深度个性化定制的用户来说，平台的灵活性可能不足，难以满足一些特殊的、高度定制化的业务需求.

复杂功能学习成本

尽管整体较为易用，但对于一些复杂的功能和高级特性，如某些特定插件的深入使用、复杂工作流的设计等，用户可能需要花费一定时间去学习和掌握，存在一定的学习曲线.

数据隐私与安全

在使用过程中，涉及到用户数据的上传、存储和处理等环节，可能会引发数据隐私和安全方面的担忧，尤其对于一些对数据保密性要求较高的企业和应用场景，需要谨慎评估和采取额外的安全措施.

性能优化挑战

在处理大型数据集或进行复杂集成时，可能会面临性能问题，如响应时间延长、系统资源占用过高等，需要用户具备一定的技术能力来进行性能优化和调整.

技术支持有限

尽管提供了多种社区支持渠道，但与一些大型商业软件相比，其技术支持的及时性和专业性可能相对有限，对于一些紧急问题或复杂技术难题的解决，可能无法满足用户的期望.