金融大模型应用现状与痛点 - 金融行业积极探索大模型应用，但现有产品多为智能客服等工具，未发挥大模型潜力[2][13] - 金融投研领域 AI 应用存在处理流程长、信息整合度高、高度数据依赖等痛点[13][14][15] Dify 优势 - 高自由度、模块化、低代码，能解决金融大模型落地痛点，降低搭建门槛[15][20][23] - 与传统工具和同类产品相比，兼顾实用性与便捷性，功能覆盖度、扩展性和灵活性表现均衡[23][26][30] Dify 功能 - 工具功能丰富，支持多种来源，可将工作流当作工具使用[36][39][40] - 知识库提供结构化事实依据，支持多种文档格式和外部知识源，可灵活配置[44][45][47] - Agent 模式让模型具备执行力，配置流程模块化，操作简便[53][55] - Workflow 功能可拆解复杂任务，提升系统可控性和应用稳定性[59] - 扩展系统支持接入自定义服务，增强模型执行范围和上下文理解能力[64] Dify 部署与配置 - 支持本地部署和云服务版本，本地部署需满足一定条件，配置大模型接口和知识库较简单[67][71][74] 应用案例 - “时间提取”工具解决时间范围指代模糊问题，可重复使用[4][75][76] - “金融分析师”能自动判断问题类型，进行针对性分析[4][82] - “地理信息检索”Agent 可定位地址和搜索周边地点，提升金融与其他领域信息整合效率[4][89][93] 风险提示 - 基于 v1.3.0 版本研究，未来版本更新可能带来功能变化[6][97] - 知识库表现受模型选择影响，大语言模型使用可能受限，输出结果有波动性[6][98] - 推荐参数与具体情形有关，使用时需根据情况调整[6][98]