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DifyPiattaforma open-source per la creazione e la gestione di app basate su LLM con pipeline di RAG e flussi di lavoro di agente integrato

5.0 (5)
Daniel NikulshynRecensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato maggio 2026
Open SourceLLM PlatformRAGAgentsWorkflow BuilderSelf-HostedDeveloper ToolsObservability

Panoramica

Dify è una piattaforma dei servizi di sviluppo open-source progettata per semplificare in che modo le squadre costruiscono, distribuiscono e gestiscono applicazioni alimentate da modelli linguistici ad alta complessità. Combinando un costruttore di flussi di lavoro visivi, strumenti per la progettazione di sollecitazioni e una pipeline di generazione-augmentata di retrieval, gli sviluppatori possono avanzare da prototipo a produzione senza dover incollare insieme più servizi. La piattaforma supporta una vasta gamma di fornitori di modelli, include un framework di agente per l'utilizzo delle tecnologie e ragionamento multi-passo, e offre funzionalità di osservazione per monitorare l'utilizzo, i costi e la qualità. Poiché può essere auto-hostato, Dify attrae le organizzazioni che hanno bisogno di controllo sui dati, l'infrastruttura e la conformità, mentre beneficano di una moderna chain di strumenti LLMOps. I casi di utilizzo tipici includono assistenti di conoscenza interni, bot di supporto al cliente, pipeline di generazione di contenuti e prodotti AI personalizzati che devono combinare dati privati con modelli commerciali o open-source.

Funzionalità chiave

  • Costruttore visivo di flussi di lavoro LLM
  • Pipeline di generazione di recupero-aumentato
  • Framework di agente con integrazioni di tool
  • Pianificazione e gestione dei prompt
  • Supporto a molti provider e modelli di LLM
  • Analisi di utilizzo e osservabilità

Prezzi

Modello
Free
Categoria
AI Agents Platform
Valutazione
5.0 / 5 (5)

Casi d’uso

Crea assistenti di conoscenza alimentati da RAG

Utilizza il flusso di lavoro di recupero-aumentato di RAG integrato e le funzionalità di base di conoscenza per creare chatbot che rispondano a domande basate su documenti interni.

Prova e distribuisci app LLM visivamente

Progetta e pianifica i prompt e gli flussi di lavoro LLM multi-azionamento nel costruttore visivo, poi passa dal prototipo alla produzione senza integrare servizi separati.

Gestisci agenti di AI in flussi di lavoro multi-azionamento

Utilizza il framework di agente con integrazioni di tool per costruire assistenti che ragionino attraverso passaggi e richiamino tool esterni per compiti complessi.

Auto-host le app LLM per rispettare la conformità

Distribuisci Dify sul tuo ambiente di infrastruttura in proprio per mantenere il controllo sui dati e rispettare i requisiti di conformità, mentre utilizi comunque un vasto range di provider di LLM.

Pro & contro

Pro

  • Aperto-sorgente con opzioni di auto-hosting
  • Flusso di lavoro e pianificazione dei prompt visivi
  • Tool integrati per RAG e base di conoscenza
  • Supporto a molti provider e archivi di modello
  • Comunità attiva e aggiornamenti regolari
  • Osservabilità completa

Contro

  • L'auto-hosting richiede una configurazione e una gestione tecnica
  • Le funzionalità avanzate hanno un apprendimento da curve
  • Capacità di tipo aziendale bloccate dietro livelli di pagamento

Recensioni

5.0

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Accedi per lasciare una recensione.

C

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.

E

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.

P

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.

N

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.

L

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.

Domande e risposte

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.

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