langgenius/dify

Build Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.

Dify とは？

Dify（LangGenius による）は、大規模言語モデル（LLM）を使用するアプリケーションを構築するためのオープンソースプラットフォームです。コードを書かずに AI ワークフロー を設計し、検索拡張生成（RAG）パイプライン を接続し、自律エージェント を作成できる Web ベースの UI を提供します。このプラットフォームには、モデル管理、プロンプト編集、可観測性（ログ、パフォーマンスダッシュボード）、および バックエンド・アズ・ア・サービス API も含まれており、構築したアプリを他のシステムに統合できます。

誰が使うのか？

プロダクトチーム：LLM を活用したチャットボット、ドキュメント検索ツール、または AI 強化機能をすばやくプロトタイプ化したいチーム。
開発者：LLM 呼び出し、データ取得、ツール使用を結び付けるためのビジュアルキャンバスを好むが、API を介してワークフローをエクスポートまたは呼び出す機能も必要とする開発者。
企業：SSO、RBAC、サポートオプション（Dify Enterprise 製品による）を備えたセルフホストソリューションを探している企業。
研究者や愛好家：多くのモデルプロバイダー（OpenAI、Mistral、Llama 3 など）を試し、プロンプトのパフォーマンスを比較したい人。

コア機能（README に記載されている内容）

機能	説明
ワークフローキャンバス	LLM呼び出し、検索ステップ、カスタムツールを連鎖させるためのドラッグ＆ドロップUI。
モデルサポート	数十の推論プロバイダーとセルフホストモデルに接続。GPT、Mistral、Llama 3、および OpenAI 互換の API をサポート。
プロンプトIDE	プロンプトの作成、テスト、比較が可能。テキスト読み上げなどの追加機能もサポート。
RAGパイプライン	PDF、PPT などを取り込み、テキストを抽出してインデックス化し、チャット中に関連チャンクを取得します。
エージェントサンドボックス	コマンドの実行、ソフトウェアのインストール、ファイルの操作ができる自律エージェントを定義。Dify Marketplace やカスタム API のツールで拡張可能。
LLMOps / 可観測性	組み込みのログ、パフォーマンスダッシュボード、およびモニタリングのための Opik、Langfuse、Arize Phoenix との統合。
バックエンド・アズ・ア・サービス	すべての UI 操作は RESTful API を介してプログラムで利用可能。
デプロイオプション	クラウドホスト型 SaaS、セルフホストコミュニティ版（Docker-Compose）、SSO/RBAC を備えたエンタープライズセルフホスト。

始め方

前提条件 – 少なくとも 2 コア CPU と 4 GiB RAM。
Docker-Compose – リポジトリをクローンし、.env.example を .env にコピーして、docker フォルダ内で docker compose up -d を実行します。
ブラウザで http://localhost/install を開き、画面の指示に従ってセットアップウィザードを進めます。
より深いカスタマイズについては、README は「高度な設定」ガイドとソースコードデプロイガイドを参照しています。

コミュニティとサポート

Discord、GitHub Discussions、Issues、およびお知らせ用の Twitter/X アカウント。
Dify Cloud は、迅速なトライアル用のホスト版を提供しています。
エンタープライズ 専用サポートが必要な組織向けの問い合わせフォーム。

ライセンス

コードは、Apache 2.0 に基づく Dify オープンソースライセンス の下でリリースされています（追加条件あり。LICENSE を参照）。

上記の情報はすべてリポジトリの README から直接取得したものであり、外部の仮定は追加されていません。