DifyAtvērtā koda platforma, lai veidotu un koordinētu LLM lietojumprogrammas ar iebūvētu RAG un aģentu darba plūsmām

5.0 (5)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. maijs

Open Source LLM Platform RAG Agents Workflow Builder Self-Hosted Developer Tools Observability

Pārskats

Dify ir atvērto kods izstrādes platforma, kas paredzēta efektīvai darbībai, lai komandas uzlabotu, nodotu un pārvaldītu aplikācijas, kas balsta lielos mācību modelus. Tas apvieno vizuālu workflows kļūt ievērojams, paraugu inženierijas rīkus un rīku saskaņošanu, lai izstrādātāji varētu veidot prototīpu un kļūt par produkciju bez izstrādzētājiem, kas jāsaiņo dažādus servisus. Platforma atbalsta plašu modelu sniedzēju klāstu, ietver līdzekli, lai ļautu izmantot instrumentus un daudzstāvu domāšanu, kā arī piedāvā redzamības funkcionalitāti, lai uzraudzītu izmantošanu, izmantotais budžets un kvalitāti. Tāpēc, šīs ietvēršanas iespējas dēļ, Dify rādījumi ir iecienīti organizācijām, kas vēlas kontroli pār datus, infrastruktūru un pieeju līdzekli, bet vienlaikus atbalstot modernus LLMOps instrumentus. Tādas pielietojumu lietas pirmkārt ietver internees nozīmīgas zināšanas asistentus, klientu atbalsta robotus, saturu izvešanas procesus un tiešām izveidotās AI produktus, kuras nepieciešamas kombinēt privātu datu ar komerciālo vai atvērto pārmaiņu modeliem.

Galvenās funkcijas

Vizuālais LLM darba plūsmas veidotājs
Atgūšanas papildināta ģenerēšanas (RAG) caurums
Aģenta rāmja ar rīku integrācijām
Promptu pārvaldība un versiju kontrole
Daudzmodeļu piegādātāju atbalsts
Lietošanas analītika un novērošana

Cenas

Modelis: Free
Kategorija: AI Agentu Platforma
Vērtējums: 5.0 / 5 (5)

Lietošanas gadījumi

Izveidot RAG balstītus zināšanu asistenta

Izmantojiet iebūvēto atgūšanas papildinātu ģenerēšanas (RAG) caurumu un zināšanu bāzes rīkus, lai izveidotu čatbotos, kas atbild uz jautājumiem, balstoties uz iekšējiem dokumentiem

Prototipu izveide un LLM lietojumprogrammu izvietošana vizuāli

Dizaina promptus un daudzsolu LLM darba plūsmas vizuālajā veidotājā, pēc tam pāriet no prototipa uz ražošanu, nepiesaistot vairākus atsevišķus pakalpojumus

Koordinēt daudzsolu AI aģentus

Izmantot aģenta rāmja ar rīku integrācijām, lai izveidotu asistenta, kas izpilda loģiku caur soliem un izsauc ārējus rīkus sarežģītām uzdevumu

Pašapmantot LLM lietojumprogrammas, lai atbilstu prasībām

Ievietojiet Dify uz jūsu paša infrastruktūras, lai saglabātu kontroli pār datiem un izpildītu atbilstības prasības, vienlaikus izmantojot plašu LLM piegādātāju klāstu

Plusi un mīnusi

Plusi

Atvērta koda ar pašapmantota iespēju
Vizuāla darba plūsmas un promptu organizācija
Iebūvēti RAG un zināšanu bāzes rīki
Atbalsta daudzus LLM piegādātājus un modeļus
Aktīva kopiena un bieži notiekoši atjauninājumi

Mīnusi

Pašapmantotā instalācija prasa tehnisko uzstādīšanu un uzturēšanu
Uzlabotajām funkcijām ir mācīšanās līkne
Dažas uzņēmuma iespējas ir bloķētas aiz maksas pakalpojuma līmeņiem

Atsauksmes

5.0

Vidējais no 5 vērtējumiem.

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

Camille Laurent

May 3, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on agent framework with tool integrations, and visual workflow and prompt orchestration caught me off guard. Self-hosting requires technical setup and maintenance is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Esther Adeyemi

Mar 14, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and open-source with self-hosting options. Usage analytics and observability fits neatly into how we already work, and usage analytics and observability removed a step we used to do by hand. Self-hosting requires technical setup and maintenance, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Pierre Dubois

Dec 9, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Multi-model provider support just works and active community and frequent updates. Self-hosting requires technical setup and maintenance can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Nadia Petrova

Jul 24, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prompt management and versioning, and built-in RAG and knowledge base tools caught me off guard. Advanced features have a learning curve is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Liam O’Connor

Jun 13, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on usage analytics and observability, and supports many LLM providers and models caught me off guard. Advanced features have a learning curve is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Jautājumi

What are common use cases for Dify, and how steep is the learning curve?

Typical use cases include internal knowledge assistants and customer-facing applications built on RAG and agent workflows. Basic prototyping is approachable via the visual builder, but advanced features like agent tool use, prompt versioning, and observability have a learning curve.

Asked by Diego Fernández · Sep 18, 2025

Which LLM providers and models does Dify support?

Dify offers multi-model provider support, allowing you to connect a wide range of LLM providers and switch between models within the same workflows. This flexibility is useful for comparing outputs, optimizing costs, or meeting provider-specific compliance requirements.

Asked by Carlos Mendoza · Aug 21, 2025

Vai es varu pašrocīgi izvietot Dify, un kādas ir ar to saistītās kompromissi?

Jā, Dify ir atvērtā koda un atbalsta pašrocīgu izvietošanu, kas sniedz jums kontroli pār datiem, infrastruktūru un atbilstību. Kompromiss ir tas, ka pašrocīga izvietošana prasa tehnisko iestatīšanu un pastāvīgu uzturēšanu, tāpēc komandām bez DevOps kapacitātes var būt labāk izvēlēties pārvaldītu izvietošanu.

Asked by Camille Laurent · Jul 19, 2025