디파이

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Dify

코딩 없이 AI 에이전트와 RAG를 구축하는 오픈소스 LLMOps 플랫폼

부분 무료WebAPIDocker오픈소스LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기dify.ai
Bolt와(과) 비교하기

소개

Dify는 단순한 도구를 넘어 LLM 애플리케이션의 개발, 운영, 모니터링을 통합하는 오픈소스 LLMOps 플랫폼으로, 시각적 캔버스를 통해 복잡한 AI 에이전트와 고성능 RAG 시스템을 코드 없이 구축하고 즉시 API로 배포할 수 있게 해줍니다.

활용 워크플로우

입력

구조화/비구조화 데이터 소스 (PDF, Notion, 웹 페이지)다양한 LLM 제공업체 API (OpenAI, Anthropic, Gemini 등)사용자 정의 API 및 Webhook 호출 데이터Dify 커뮤니티 워크플로우 템플릿

디파이

데이터 클리닝 및 하이브리드 검색 기반 지식 베이스(Knowledge) 구축시각적 캔버스 인터페이스를 통한 노드 기반 프롬프트 오케스트레이션AI 에이전트의 외부 도구(Tools) 호출 및 실행 로직 설계운영 로그 분석 및 수동 어노테이션을 통한 프롬프트 반복 최적화

출력

RESTful API 기반 백엔드 서비스 엔드포인트웹 사이트 삽입용 채팅 위젯 및 독립형 웹 앱정교화된 RAG 데이터 세트 및 인덱스애플리케이션 운영 성능 모니터링 리포트

에이전트 모드 (Agent Assistant)

ReAct 및 Chain-of-Thought 프레임워크를 사용하여 AI가 자율적으로 도구를 선택하고 복잡한 문제를 해결하는 경로

워크플로우 모드 (Workflow)

조건부 분기, 반복 루프, 변수 처리를 통해 정해진 비즈니스 로직을 엄격하게 수행하는 자동화 경로

지식 베이스 엔진 (RAG Pipeline)

단순 검색을 넘어 하이브리드 검색과 리랭킹(Re-ranking)을 통해 관련성 높은 문맥을 주입하는 데이터 전용 경로

핵심 차별점: 프롬프트 엔지니어링부터 RAG 아키텍처, 도구 연동 및 API 배포까지 LLM 서비스 생명주기 전체를 단일 시각적 캔버스에서 관리하는 통합 Backend-as-a-Service(BaaS) 플랫폼입니다.

주요 기능

  • 시각적 워크플로우 캔버스(Canvas)
  • 하이브리드 RAG 엔진 및 데이터 정제
  • 멀티 모델 통합 관리(Model Provider)
  • 외부 도구 연동(Tooling)
  • 운영 로그 및 어노테이션
  • 오픈소스 셀프 호스팅 지원

가격 정보

부분 무료시작 가격: $59/mo (Professional)

Sandbox는 무료(200 메시지 크레딧 + 1 팀 워크스페이스)로 핵심 기능을 체험할 수 있습니다. Professional은 월 $59(월 5,000 메시지 크레딧 + 50 앱 + 500 지식 문서), Team은 월 $159(월 10,000 크레딧 + 50명 팀 + 200 앱 + 1,000 지식 문서)이며 Enterprise는 별도 협의입니다. 모든 계층에서 OpenAI·Anthropic·Llama·Azure OpenAI·Hugging Face·Replicate 모델을 지원하며 연간 결제 시 17% 할인, 학생·교육자 무료 이용 가능합니다.

가격표 확인하기

활용 사례

  • 엔터프라이즈급 사내 지식 베이스 구축
  • 복잡한 비즈니스 로직 기반 AI 자동화
  • 사용자 맞춤형 AI SaaS MVP 개발

대상 사용자

AI 개발자제품 관리자스타트업 창업자

연동 서비스

NotionGoogle DriveSlackDiscordGitHub

태그

LLMOpsAI 에이전트노코드RAG오픈소스생산성

최근 소식

  • 투자
    Dify, 1.8억 달러 평가로 3,000만 달러 시리즈 Pre-A 유치

    오픈소스 LLM 앱·에이전틱 워크플로 플랫폼 Dify가 2026년 3월 9일 HSG 주도로 1억 8,000만 달러 평가에 3,000만 달러 시리즈 Pre-A를 유치했습니다. GL Ventures·5Y Capital 등이 참여했습니다.

    근거: BusinessWire (2026-03-09): 'Dify Raises $30 million Series Pre-A to Power Enterprise-Grade Agentic Workflows'

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