DifyOpen‑source plattform for å bygge og orkestrere LLM‑apper med innebygd RAG og agent‑arbeidsflyter.

5.0 (5)

Anmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert mai 2026

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

Oversikt

Dify er en open‑source utviklingsplattform designet for å forenkle hvordan team bygger, distribuerer og administrerer applikasjoner drevet av store språkmodeller. Den kombinerer en visuell arbeidsflytkonstruktør, verktøy for prompt‑engineering og en retrieval‑augmented generation (RAG)-pipeline, slik at utviklere kan gå fra prototype til produksjon uten å måtte sette sammen flere tjenester. Plattformen støtter et bredt spekter av modellleverandører, inkluderer et agent‑rammeverk for verktøybruk og flertrinns resonnering, og tilbyr observabilitetsfunksjoner for å overvåke bruk, kostnader og kvalitet. Siden den kan self‑hosted, appellerer Dify til organisasjoner som trenger kontroll over data, infrastruktur og etterlevelse, samtidig som de drar nytte av en moderne LLMOps‑verktøykjede. Typiske bruksområder inkluderer interne kunnskapsassistenter, kundesupport‑boter, innholdsgenererings‑pipelines og tilpassede AI‑produkter som må kombinere private data med kommersielle eller åpne kildekodemodeller.

Nøkkelfunksjoner

Visuell LLM‑arbeidsflytbygger
Pipeline for hentingsforsterket generering
Agent‑rammeverk med verktøyintegrasjoner
Prompt‑administrasjon og versjonering
Støtte for flere modell‑leverandører
Bruksanalyse og observabilitet

Priser

Modell: Free
Kategori: Plattform for kunstig intelligens-agenter
Vurdering: 5.0 / 5 (5)

Brukstilfeller

Bygg kunnskapsassistenter med RAG‑kraft

Bruk den innebygde pipeline for retrieval‑augmented generering og kunnskapsbaseverktøyene til å lage chat‑bots som svarer på spørsmål basert på interne dokumenter.

Prototyp og distribuer LLM‑apper visuelt

Design prompts og flertrinns LLM‑arbeidsflyter i den visuelle byggeren, og gå deretter fra prototype til produksjon uten å måtte integrere flere separate tjenester.

Orkestrer flertrinns AI‑agenter

Utnytt agent‑rammeverket med verktøyintegrasjoner for å bygge assistenter som resonnerer på tvers av trinn og kaller eksterne verktøy for komplekse oppgaver.

Selv‑host LLM‑apper for samsvar

Distribuer Dify på din egen infrastruktur for å beholde kontroll over data og oppfylle samsvarskrav, samtidig som du bruker et bredt spekter av LLM‑leverandører.

Fordeler og ulemper

Fordeler

Open‑source med muligheter for selv‑hosting
Visuell arbeidsflyt‑ og prompt‑orkestrering
Innebygde RAG‑ og kunnskapsbaseverktøy
Støtter mange LLM‑leverandører og modeller
Aktivt fellesskap og hyppige oppdateringer

Ulemper

Selv‑hosting krever teknisk oppsett og vedlikehold
Avanserte funksjoner har en læringskurve
Noen bedriftsfunksjoner er låst bak betalte nivåer

Anmeldelser

5.0

Gjennomsnitt fra 5 vurderinger.

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

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.

Spørsmål

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

Can I self-host Dify, and what trade-offs come with that?

Yes, Dify is open-source and supports self-hosting, which gives you control over data, infrastructure, and compliance. The trade-off is that self-hosting requires technical setup and ongoing maintenance, so teams without DevOps capacity may prefer a managed deployment.

Asked by Camille Laurent · Jul 19, 2025