Dify Ai오픈 소스 플랫폼으로 생성적인 AI 앱과 에이전트를 빌드, 배포, 및 관리 하세요.

4.6 (5)

리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 7월

Open Source LLMOps RAG Self-Hosted Visual Builder API Agents

개요

Dify AI는 开源 LLMOps 플랫폼으로 개발자 및 팀들이 생성하는 AI 애플리케이션을 설계, 출하 및 유지 관리하는 것을 도움을 주는 것 입니다. 그것은 시각 워크플로 빌더, 강요 엔지니어링 도구,.retrieve-augmented generation (RAG) 기능을 결합하여 사용자가 스택을 재구축하지 않고 프로토 타입에서 생산으로 이동 할 수 있도록 도와줍니다 플랫폼은 다양한 largelanguage models 및 제공업체를 지원하여 팀이 nhūūng이 변동할 때 모델을 교체하거나 조합할 수 있습니다. 내장 기능인 데이터셋 관리, 에이전트 오케스트레이션, API 노출은 채팅 봇, 내부 코파일럿, 문서 Q&A 시스템 및 더 복잡한 에이전트기반 워크플로우에 적합합니다. Dify는 오픈 소싱되어서 완전한 데이터 및 인프라 컨트롤을 위하여 self-hosted 될 수 있습니다. 또는 더 빠른 setup을 위하여 manages cloud offering를 통해서 사용될 수 있습니다.

주요 기능

시각적 앱과 에이전트 빌더
RAG 파이프라인과 데이터셋 관리 기능
멀티 모델 LLM 지원
프로모트 엔지니어링 및 버전 관리
관측성 및 로깅 도구
deploy 앱에 대한 API 엔드 포인트

가격

모델: Freemium
카테고리: 대규모 언어 모델 (LLM)
평점: 4.6 / 5 (5)

사용 사례

문서 Q&A 시스템 빌드

내장 RAG 파이프라인 및 데이터셋 관리 사용하여 내부 문서, 매뉴얼이나 지식 베이스에서 질문에 대답하는 채팅 봇을 만들 수 있습니다.

인터नल 코피лот 배포

시각적 빌더로 AI 코피로드를 디자인하고 팀이 현재 도구 및 워크플로우와 통합 할 수 있도록 API로 노출

에이전트 워크 플로우 프로토타이핑

시각적 워크 플로우 빌더를 사용하여 여러 단계의 에이전트를 조정하고 테스트 프로미트 버전으로 prompts 테스트하고 개발 단계에서 하나의 스택으로 프로덕션으로 옮길 수 있습니다.

LLM 제공 업체 비교

멀티 모델 지원을 이용하여 같은 앱에서 cost, latency, quality 최적화를 수행하기 위해 다국 modelo LLM 제공 업체를 테스트할 수 있습니다.

장단점

장점

오픈 소스이며 Self-hosting 옵션
시각적인 워크플로우 및 프로브 빌더
많은 LLM 제공 업체를 지원
내장 RAG 및 데이터셋 도구
앱을 빠르게 API로 익스포즈

단점

_self-hosting 옵션에는 기술적 설정이 필요합니다.
고급 기능은 학습 곡선이 있습니다.
선택한 LLM에 따라 성능이 결정됩니다.

리뷰

4.6

5개 평가의 평균.

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Daniel Schmidt

Apr 18, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. RAG pipeline with dataset management is exactly what I needed, and exposes apps as APIs quickly. I do wish performance depends on chosen LLM, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Carlos Mendoza

Feb 20, 2026

Does the job

Pretty happy overall. API endpoints for deployed apps just works and open-source with self-hosting option. Advanced features have a learning curve can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Ahmed Saleh

Feb 1, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and supports many LLM providers. Visual app and agent builder fits neatly into how we already work, and rAG pipeline with dataset management removed a step we used to do by hand. Self-hosting requires technical setup, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Sanjay Gupta

Dec 29, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prompt engineering and versioning, and supports many LLM providers caught me off guard. Performance depends on chosen LLM is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Kwame Mensah

Oct 4, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-model LLM support — handled better than most — and built-in RAG and dataset tools. Worth the time if this is your use case.