DifyOpen‑source platform voor het bouwen en orkestreren van LLM‑apps met ingebouwde RAG en agent‑workflows.

5.0 (5)

Beoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt mei 2026

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

Overzicht

Dify is een open-source ontwikkelplatform dat is ontworpen om het ontwikkelen, implementeren en beheren van applicaties die worden aangedreven door grote taalmodellen te vereenvoudigen. Het combineert een visuele workflow-builder, prompt-engineering tools en een retrieval-augmented generation (RAG) pijplijn, zodat ontwikkelaars snel van prototype naar productie kunnen gaan zonder meerdere diensten aan elkaar te hoeven koppelen. Het platform ondersteunt een breed scala aan modelproviders, omvat een agentframework voor toolgebruik en meertrapsredenering en biedt observeerbaarheidsfuncties om gebruik, kosten en kwaliteit te monitoren. Omdat het zelf kan worden gehost, is Dify aantrekkelijk voor organisaties die controle nodig hebben over gegevens, infrastructuur en naleving, terwijl ze nog steeds profiteren van een moderne LLMOps-toolchain. Typische gebruiksgevallen zijn onder andere interne kennisassistenten, klantensupportbots, contentgeneratiepijplijnen en aangepaste AI-producten die privédata moeten combineren met commerciële of open-source modellen.

Belangrijkste functies

Visuele LLM-workflowbouwer
Retrieval-augmented generation pijplijn
Agentframework met toolintegraties
Promptbeheer en versiebeheer
Ondersteuning voor meerdere modelproviders
Gebruiksanalyses en observabiliteit

Prijs

Model: Free
Categorie: AI Agents Platform
Beoordeling: 5.0 / 5 (5)

Toepassingen

RAG-gebaseerde kennisassistenten bouwen

Gebruik de ingebouwde retrieval-augmented generation pijplijn en kennisbanktools om chatbots te creëren die vragen beantwoorden op basis van interne documenten.

Prototype en implementeer LLM-apps visueel

Ontwerp prompts en multi-step LLM-workflows in de visuele builder, en ga van prototype naar productie zonder meerdere afzonderlijke services te integreren.

Multi-step AI‑agents orkestreren

Maak gebruik van het agentframework met toolintegraties om assistenten te bouwen die stap voor stap redeneren en externe tools aanroepen voor complexe taken.

LLM-apps zelf hosten voor compliance

Implementeer Dify op je eigen infrastructuur om controle over gegevens te behouden en aan compliance‑behoeften te voldoen, terwijl je nog steeds een breed scala aan LLM‑providers kunt gebruiken.

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

Open-source met mogelijkheden voor self-hosting
Visuele workflow- en promptorchestratie
Ingebouwde RAG- en kennisbanktools
Ondersteunt veel LLM‑providers en -modellen
Actieve gemeenschap en frequente updates

Minpunten

Self-hosting vereist technische installatie en onderhoud
Geavanceerde functies hebben een leercurve
Sommige enterprise‑functies zijn achter betaalde tiers geblokkeerd

Recensies

5.0

Gemiddelde van 5 beoordelingen.

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.

Vragen

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.