LLMOps（Large Language Model Operations）是一个涵盖了大型语言模型（如GPT系列）开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。LLMOps 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。
下表说明了使用 Dify 前后开发 AI 应用的各环节差异：
| 步骤 | 未使用 LLMOps 平台 | 使用 Dify LLMOps 平台 | 时间差异 |
|---|---|---|---|
| 开发应用前&后端 | 集成和封装 LLM 能力，花费较多时间开发前端应用 | 直接使用 Dify 的后端服务，可基于 WebApp 脚手架开发 | -80% |
| Prompt Engineering | 仅能通过调用 API 或 Playground 进行 | 结合用户输入数据所见即所得完成调试 | -25% |
| 数据准备与嵌入 | 编写代码实现长文本数据处理、嵌入 | 在平台上传文本或绑定数据源即可 | -80% |
| 应用日志与分析 | 编写代码记录日志，访问数据库查看 | 平台提供实时日志与分析 | -70% |
| 数据分析与微调 | 技术人员进行数据管理和创建微调队列 | 非技术人员可协同，可视化模型调整 | -60% |
| AI 插件开发与集成 | 编写代码创建、集成 AI 插件 | 平台提供可视化工具创建、集成插件能力 | -50% |