DifyAvolekoodiga platvorm LLM-i rakenduste ehitamiseks ja orkestreerimiseks sisseehitatud RAG- ja agenttöövoogudega.

5.0 (5)

Vaadanud Daniel Nikulshyn·Uuendatud mai 2026

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

Ülevaade

Dify on avatud lähtekoodiga arendusplatvorm, mis on loodud selleks, et lihtsustada meeskondadel suurkeelemudelitega töötavate rakenduste loomist, kasutuselevõttu ja haldamist. See ühendab visuaalse töövoo loomise tööriista, viipade inseneritööriistad ja retrieviali suurendatud genereerimise (RAG) torujuhe, et arendajad saaksid liikuda prototüübist tootmisse ilma mitme teenuse kokkuõmblemiseta. Platform toetab laia valikut mudelite pakkujaid, sisaldab agendi raamistikku tööriistade kasutamiseks ja mitmeastmeliseks põhjendamiseks ning pakub jälgitavuse funktsioone kasutamise, kulude ja kvaliteedi jälgimiseks. Kuna seda saab ise hostida, on Dify atraktiivne organisatsioonidele, kes vajavad kontrolli andmete, infrastruktuuri ja vastavuse üle, saades samas kasu kaasaegsest LLMOps tööriistaketist. Tüüpilised kasutusjuhtumid hõlmavad sisemisi teadmiste abilisi, klienditoe roboteid, sisu genereerimise torusid ja kohandatud AI-tooteid, mis vajavad privaatsete andmete ühendamist kommerts- või avatud lähtekoodiga mudelitega.

Põhifunktsioonid

Visuaalne LLM-i töövoogukehitaja
Retrieval-augmented generation (RAG) torujuhtme
Agenttööraamistik tööriistade integreerimisega
Promptide haldamine ja versioonihaldus
Mitu mudeli pakkuja tugi
Kasutamise analüüsid ja jälgitavus

Hinnad

Mudel: Free
Kategooria: AI Agents Platform
Hinnang: 5.0 / 5 (5)

Kasutusjuhud

RAG-põhiste teadmiskasutajate loomine

Kasuta sisseehitatud retrieval-augmented generation (RAG) torujuhet ja teadmiskogu tööriistu, et luua vestlusroboteid, mis vastavad sisemiste dokumentide põhjal.

Prototüübi ja juurutamise LLM-i rakendusi visuaalselt

Kujunda promptid ja mitmetahulised LLM-i töövood visuaalsetes ehitajates ning liigu prototüübist tootmiseni ilma mitmete eraldi teenuste integreerimiseta.

Mitu sammuga AI-agentide orkestreerimine

Kasuta agenttööraamistikku tööriistade integreerimisega, et ehitada assistente, mis mõtlevad sammudelt läbil ja kutsuvad välja väliseid tööriistu keerukate ülesannete jaoks.

Isiklik hostimine LLM-i rakendusi vastavuse jaoks

Paigalda Dify oma infrastruktuuril, et hoida kontrolli andmete üle ja täita vastavusvajadusi, samal ajal kasutades laia valikut LLM-i pakkujaid.

Plussid ja miinused

Plussid

Avatud lähtekoodiga isikliku hostimise võimalustega
Visuaalne töövoog ja promptide orkestreerimine
Sisseehitatud RAG ja teadmiskogu tööriistad
Toetab mitmeid LLM-i pakkujaid ja mudeleid
Aktiivne kogukond ja sagedased uuendused

Miinused

Isiklik hostimine nõuab tehnilist seadistust ja hooldust
Täpsemad funktsioonid nõuavad õppimiskõverat
Mõned ettevõttevõimalused on piiratud tasuliste tasemete taga

Arvustused

5.0

Keskmine 5 hinnangust.

Logi sisse arvustuse jätmiseks.

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.

Küsimused

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.

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.

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.

Esita küsimus

AI Agents Platform alternatiivid

Moltcorp

AI Agents Platform

Automaatsete AI-agentide volosimine ja toote lõbusumine

5.0 (6)

Free

AI Best

AI Agents Platform

Kõikehõlmav platvorm AI-põhiste piltide ja videote loomiseks teksti- või piltide viipadest.

5.0 (6)

Free

PlexeAI

AI Agents Platform

Ümberandmed juhised ei vajane lubatud erandi kohandamist koodi või muudetavate oluliste konkreetse komplektide kliendi kustutumist ehitamiseks käsitsi kogu kohandatud pikendu.

5.0 (6)

Free