某全球领先半导体企业，全球员工约 58,000 人，将 Dify 企业版部署在 Red Hat OpenShift AI 之上，并在底层接入其自研大语言模型。
在这套架构中，Dify 负责对自有模型进行应用编排，而非接管任何外部供应商，战略性的 AI 这一层始终留在内部。
相关应用覆盖信息检索、虚拟助手和内容生成等场景，并支持多语言、多区域使用。编程相关任务通过专用开发工具单独处理，确保每套工具专注于自身最擅长的领域。
58,000
名员工，共用一个 Dify 平台
3
类场景在 Dify 落地（检索/助手/内容生成）
54
个研发中心的技术文档，在 Dify 上统一检索
10+
种语言，自动翻译与归纳，多区域适用
来源：某全球领先半导体企业的 Dify 部署案例
半导体的研发与客户工程团队，坐拥庞大的内部知识库应用笔记、操作手册、数据手册、面向客户的资料，跨多种语言、多个区域被反复读写。技术决策以数年为周期推进，平台层就要能自主部署、不绑定供应商，而非每个周期重新评估一次。更关键的是，不少企业已经把自研大模型纳入研发投入。这就改变了问题：AI 平台不能是某个外部模型的封装壳，而要能在你已经拥有的模型之上做编排。
在这个行业，AI 工具是分层的，不是一个盒子装到底。内容、知识与助手类工作归一套平台；编程这类面向开发者的任务归专用开发工具。在 Dify 上它做三件事：在自有内部大模型之上编排检索、助手与内容生成，把战略性的 AI 与数据都留在内部；把庞大的多语言研发知识库变成工程师真能检索的东西，翻译与摘要内置其中；让平台团队稳守边界，每套工具都专注自己最擅长的领域。
