Dify AiOpen-source-plattform for å bygge, distribuere og administrere generative AI-apper og agenter.

4.6 (5)

Anmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

Open Source LLMOps RAG Self-Hosted Visual Builder API Agents

Oversikt

Dify AI er en åpen‑kildekode LLMOps‑plattform som hjelper utviklere og team med å designe, levere og vedlikeholde generative AI‑applikasjoner. Den kombinerer en visuell arbeidsflytbygger, verktøy for prompt‑engineering og funksjoner for retrieval‑augmented generation (RAG), slik at brukerne kan gå fra prototype til produksjon uten å måtte bygge opp stacken på nytt. Plattformen støtter et bredt spekter av store språkmodeller og leverandører, og lar team bytte eller kombinere modeller etter hvert som behovene endrer seg. Innebygde funksjoner for datasettstyring, orkestrasjon av agenter og API‑eksponering gjør den egnet for chatbots, interne co‑piloter, dokument‑spørsmål‑svar‑systemer og mer komplekse agentbaserte arbeidsflyter. Fordi Dify er open source, kan den selv‑hostes for full kontroll over data og infrastruktur, eller brukes via dens administrerte skytilbud for raskere oppsett.

Nøkkelfunksjoner

Visuell app- og agentbygger
RAG-pipeline med datasettstyring
Støtte for flere LLM-modeller
Prompt-utforming og versjonering
Observasjons- og loggeverktøy
API-endepunkter for distribuerte apper

Priser

Modell: Freemium
Kategori: Store Språklæringsmodeller (LLMs)
Vurdering: 4.6 / 5 (5)

Brukstilfeller

Bygg dokument-spørsmål-og-svar-systemer

Bruk den innebygde RAG-pipelines og datasettstyring for å lage chatbots som svarer på spørsmål fra interne dokumenter, manualer eller kunnskapsbaser.

Distribuer interne copiloter

Design AI-copiloter med den visuelle byggeren og eksponer dem som APIer slik at team kan integrere dem i eksisterende verktøy og arbeidsflyter.

Prototype og lever agent-arbeidsflyter

Orkestrer flerstegs-agenter ved hjelp av den visuelle arbeidsflytbyggeren, test prompts med versjonering, og gå fra prototype til produksjon i én stack.

Sammenlign og bytt LLM-leverandører

Utnytt støtte for flere modeller for å teste ulike LLM-leverandører i samme app, og optimaliser for kostnad, latens eller kvalitet uten å måtte bygge på nytt.

Fordeler og ulemper

Fordeler

Open-source med mulighet for selv-hosting
Visuell arbeidsflyt- og promptbygger
Støtter mange LLM-leverandører
Innebygde RAG- og datasettverktøy
Eksponerer apper som APIer raskt

Ulemper

Selv-hosting krever teknisk oppsett
Avanserte funksjoner har en læringskurve
Ytelsen avhenger av valgt LLM

Anmeldelser

4.6

Gjennomsnitt fra 5 vurderinger.

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

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.