Difyオープンソースのプラットフォームで、組み込みのRAGとエージェントワークフローを備えたLLMアプリの作成とオーチェストリートをする。

5.0 (5)

レビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年5月

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

概要

Difyは、大規模言語モデルを動かすアプリケーション作成、展開、管理をチームが簡素化できるオープンソース開発プラットフォームです。 visual workflow builder、プロンプトエンジニアリングツール、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを組み合わせることで、開発者は複数サービスを組み合わせることなくプロトタイプから製品化まで迅速に進むことができます。プラットフォームは幅広いモデルプロバイダーをサポートしており、ツール使用とマルチステップ推論のフレームワークや、利用状況、コスト、品質の監視機能を提供しています。自社ホスティングが可能なことは、データやインフラストラクチャ、コンプライアンスを管理する必要がありながらも、現代的なLLMOps ツールチェーンの利点を受けることができる組織に魅力的です。一般的な用途には内部の情報収集アシスタント、顧客サポートボットの作成、コンテンツ生成パイプライン、およびプライベートデータを商用orオープンソースモデルの組み合わせに必要なカスタムAI製品が含まれます。

主な機能

視覚的LLMワークフロー編集ツール
RAGパイプラインの実装
エージェントフレームワークとツールの統合
パラメーター管理とバージョニング
マルチモデルプロバイダのサポート
利用分析と可観測性
API
SDK

料金

モデル: Free
カテゴリー: AI Agents Platform
評価: 5.0 / 5 (5)

ユースケース

RAGパワードの知識アシスタントの構築

組み込みのRAGパイプラインと知識ベースのツールを使用して、内部文書に根拠を置いた質問に答えてくれるチャットボットを作成します。

視覚でLLMアプリをプロトタイプから展開する

視覚ビルダーでパラメーターと多ステップのLLMワーフローの設定、プロトタイプから展開に進む方法があります。

複雑なタスクを行うAIエージェントのオーケストレーション

エージェントフレームワークとツールの統合を利用して、タスクの長い連鎖を作るエージェントを作成し外部ツールの呼び出しまで行うことができます。

LLMアプリを自宅で展開して保全する

Difyを自宅のインフラで展開してデータと保全のコントロールを維持しながら、幅広いLLMプロバイダを利用しながら、エンドユーザが利用できるようにできます。

メリット & デメリット

メリット

オープンソースで自宅で展開できる
視覚的ワークフローとパラメータ編集
組み込まれたRAGと知識ベースのツール
多数をサポートするLLMプロバイダとモデル
アクティブなコミュニティと頻繁なアップデート
API

デメリット

自宅展開には技術的な設定とメンテナンスが必要
先進的な機能には学習カーブがある
企業向け機能は一部の有料枠で閉じられている
API
SDK

レビュー

5.0

5件の評価の平均。

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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.

Q&A

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.