Dify AiBilgisayarlı açılmış platform, oluşturmaktan, dağıtmaktan ve yönetmekten genel bir yapay zeka uygulamaları ve agentleri inşa et.

4.6 (5)

İnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Temmuz 2026

Open Source LLMOps RAG Self-Hosted Visual Builder API Agents

Genel Bakış

Dify AI, açık kaynaklı LLMOps platformudur. Geliştiriciler ve takımın oluşturma, gönderme ve sürdürme yetenekleriyle nesiller arası AI uygulamaları tasarlamasına yardımcı olur. Görsel akış oluşturucu, prompt mühendisliği araçları ve geri alma ile artırılan oluşturma (RAG) yeteneklerini bir araya getirir. Kullanıcılar böylece stacklerini yeniden oluşturmaya gerek kalmadan prototip ile üretim arasında taşınabilir. PLATFORM, ihtiyaçların değiştiği gibi modeller değiştirilmesini veya birleştirilmesini sağlayan geniş bir dil modeli seti ve sağlayıcılarını desteklemektedir. İş gruplarına ait iç Copilotlar, belgeler ile soru- cevap sistemleri ve daha karmaşık ajan temelli işlem akışları gibi çok daha fazla uygulamaya uygun olarak veri seti yönetimi, ajan yönetiminde ve API açılımı için entegre özellikler sunmaktadır. Dify açık kaynaklı bir yazılım olduğu için, verilerin ve altyapının tam kontrolü için kendimiz tarafından barındırılabilir, ya da daha hızlı setup için yönetilen bulut hizmetinden yararlanılabilir.

Temel özellikler

Görsel uygulama ve agent Oluşturucu
RAG akışı ile veri kümesi yönetimi
Çok model LLM desteği
Prompt mühendisliği ve Sürümleme
İzleyebilirlik ve logging araçları
Dağıtılmış uygulamalar için API uç noktaları

Fiyatlar

Model: Freemium
Kategori: Büyük Dil Modelleri (LLMs)
Puan: 4.6 / 5 (5)

Kullanım senaryoları

Belge ve Soru SSS Sistemleri Oluştur

Binalı RAG akışı ve veri kümesi yönetimi kullanarak, içerik belgeleri, kataloglar veya bilgi tabanlarından soru-cevap yapay zeka botları oluştur.

İçerik Copilotlarını Dağıt

Görsel builder ile AI copilotları tasarlayıp, bu uygulamaları API olarak sunarak, takım, var olan araç ve iş akışına entegre edilebilir.

Agent Çalışma Akışları Prototipe ve Taşı

Görsel çalışma akışı Oluşturucular ile multi-hareketli agentları koordine edin, sürümleme ile test promtleri, prototipe taşıyın ve üretime yönelik tek bir çatı kullanın.

LLM Sağlayıcılarını Karşılaştır ve Değiştir

Çok model desteği ile, farklı LLM sağlayıcıları karşılaştırmanınizi optimize etmenizi sağlar: maliyet, gecikme veya kalite için.

Artılar ve eksiler

Artılar

Bilgisayarlı açılmış, Kendi sunucusunda barındırma seçeneği
Görsel çalışma akışları ve prompt builder
Çok sayıda LLM sağlayıcı destekleniyor
Binalı RAG ve veri kümesi araçları
Uygulamaları hızla API'lere maruz kılar

Eksiler

Kendi sunucusunda barındırma gerektiren teknik setup gerektirir
Gelişmiş özellikler öğrenme eğrisine sahiptir
Seçilen LLM'ye bağlı performans
Kaynaklar ve Girişimler gerektirebilir
Uygulama performansı, kullanıcılar için kritik olabilir

İncelemeler

4.6

5 puandan ortalama.

İnceleme bırakmak için giriş yap.

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.