Dify AiОригінальна відкрита платформа для створення, розгортання та управління застосунками та агентами згенерованої інтелектуальної діяльності.

4.6 (5)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

Open Source LLMOps RAG Self-Hosted Visual Builder API Agents

Огляд

Dify АІ є вільним відкртим LLMOps-платформою, що допомагає розробникам і командам розробляти, розповсюджувати та підтримувати генеративні АІ-розробки. Вона поєднується із візуальним будувником потоку роботи, інструментами для розробки prompt та можливостями retrieving серпня (RAG), що дозволяють користувачам переходити від прототипу до виробництва без відбудови свого стеку. Платформа підтримує велику різноманітність великомасштабних мовних моделей і провайдерів, що дозволяє командам обмінюватися чи поєднувати моделі коли змінюються їхні потреби. Збудовані у платформі функції управління наборами даних, організації агентів та експорту API роблять її підійдящою для чатботів, внутрішніх співробітників, систем питань та відповідей для документів, а також більш складних агентових робітфлоувів. За рахунок відкритої джерельної кодексу Дифі, вона може бути розміщена за власною згодою для повного контролю над інформацією та інфраструктурою або використовуватися зі своєї керованої областю обчислювальних послуг для швидшого встановлення.

Ключові функції

Візуальний будівник застосунків та агентів
Рідкісний канал із управлінням набір даних
Підтримка багатьох великих мовних моделей та постачальників
Інструменти створення prompt та версій
Інструменти спостерігання та логування
Клієнтські endpoints для розгорнутого застосунку

Ціни

Модель: Freemium
Категорія: Багаті мовні моделі (LLMs)
Рейтинг: 4.6 / 5 (5)

Кейси використання

Створення системи Q&A для документів

Користуйтеся інтегрованою рідкісною трубою з управлінням набір даних, щоб створити чатботи, які відповідають на запитання з внутрішніх документів, мануалів або баз даних відомств.

Розміщення внутрішніх copilot

Приймайте замовлення AI copilota з візуальним будівником та відкривають доступ їх як API для того, щоб команди міг інтегрувати їх існуючі інструменти та робочі процеси

Агентські роботочі процеси, профілювання та випуск

Кожороботчому полі оркестравовані багатошвидкісні агенти з візуальним будівником, випробування prompt із версією та виходу із прототипу на одні бібліотека.

Середставлення та зміна постачальників мовних моделей

Користуйте можливість декількох мовних моделей щоб випробувати різну мовну модель постачальників для однієї функції без відновлення бібліотеки.

Плюси і мінуси

Плюси

Відкритий код з можливістю самонедівлю
Візуальна робота процесів та будувальник попиту
Підтримка багатьох провайдерів LLM
Інтегровані засоби RAG та інструменти даних
Завантаження застосунків як API швидко

Мінуси

Самонедівлення вимагає технічної настроювання
Розроблені функції мають криву навчання
Виконання залежить від вибраного провайдера LLM

Відгуки

4.6

Середнє з 5 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

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.