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Dify 클라우드 · 셀프-호스팅 · 문서 · 기업 문의 (영어만 가능)

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Dify는 오픈 소스 LLM 앱 개발 플랫폼입니다. 직관적인 인터페이스를 통해 AI 워크플로우, RAG 파이프라인, 에이전트 기능, 모델 관리, 관찰 기능 등을 결합하여 프로토타입에서 프로덕션까지 빠르게 전환할 수 있습니다. 주요 기능 목록은 다음과 같습니다:

1. 워크플로우: 다음 기능들을 비롯한 다양한 기능을 활용하여 시각적 캔버스에서 강력한 AI 워크플로우를 구축하고 테스트하세요.

optimized_workflow_intro.mp4

2. 포괄적인 모델 지원::

수십 개의 추론 제공업체와 자체 호스팅 솔루션에서 제공하는 수백 개의 독점 및 오픈 소스 LLM과 원활하게 통합되며, GPT, Mistral, Llama3 및 모든 OpenAI API 호환 모델을 포함합니다. 지원되는 모델 제공업체의 전체 목록은 여기에서 확인할 수 있습니다. providers-v5

3. 통합 개발환경: 프롬프트를 작성하고, 모델 성능을 비교하며, 텍스트-음성 변환과 같은 추가 기능을 채팅 기반 앱에 추가할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다.

4. RAG 파이프라인: 문서 수집부터 검색까지 모든 것을 다루며, PDF, PPT 및 기타 일반적인 문서 형식에서 텍스트 추출을 위한 기본 지원이 포함되어 있는 광범위한 RAG 기능을 제공합니다.

5. 에이전트 기능: LLM 함수 호출 또는 ReAct를 기반으로 에이전트를 정의하고 에이전트에 대해 사전 구축된 도구나 사용자 정의 도구를 추가할 수 있습니다. Dify는 Google Search, DALL·E, Stable Diffusion, WolframAlpha 등 AI 에이전트를 위한 50개 이상의 내장 도구를 제공합니다.

6. LLMOps: 시간 경과에 따른 애플리케이션 로그와 성능을 모니터링하고 분석합니다. 생산 데이터와 주석을 기반으로 프롬프트, 데이터세트, 모델을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

7. Backend-as-a-Service: Dify의 모든 제품에는 해당 API가 함께 제공되므로 Dify를 자신의 비즈니스 로직에 쉽게 통합할 수 있습니다.

기능 비교

기능 Dify.AI LangChain Flowise OpenAI Assistants API
프로그래밍 접근 방식 API + 앱 중심 Python 코드 앱 중심 API 중심
지원되는 LLMs 다양한 종류 다양한 종류 다양한 종류 OpenAI 전용
RAG 엔진 ✅ ✅ ✅ ✅
에이전트 ✅ ✅ ❌ ✅
워크플로우 ✅ ❌ ✅ ❌
가시성 ✅ ✅ ❌ ❌
기업용 기능 (SSO/접근 제어) ✅ ❌ ❌ ❌
로컬 배포 ✅ ✅ ✅ ❌

Dify 사용하기

  • 클라우드
    우리는 누구나 설정이 필요 없이 사용해 볼 수 있도록 Dify 클라우드 서비스를 호스팅합니다. 이는 자체 배포 버전의 모든 기능을 제공하며, 샌드박스 플랜에서 무료로 200회의 GPT-4 호출을 포함합니다.

  • 셀프-호스팅 Dify 커뮤니티 에디션
     환경에서 Dify를 빠르게 실행하려면 이 스타터 가이드를 참조하세요. 추가 참조 및 더 심층적인 지침은 문서를 사용하세요.

  • 기업 / 조직을 위한 Dify
     우리는 추가적인 기업 중심 기능을 제공합니다. 잡거나 이메일 보내기를 통해 기업 요구 사항을 논의하십시오.

    AWS를 사용하는 스타트업 및 중소기업의 경우 AWS Marketplace에서 Dify Premium을 확인하고 한 번의 클릭으로 자체 AWS VPC에 배포하십시오. 맞춤형 로고와 브랜딩이 포함된 앱을 생성할 수 있는 옵션이 포함된 저렴한 AMI 제품입니다.

앞서가기

GitHub에서 Dify에 별표를 찍어 새로운 릴리스를 즉시 알림 받으세요.

star-us

빠른 시작

Dify를 설치하기 전에 컴퓨터가 다음과 같은 최소 시스템 요구 사항을 충족하는지 확인하세요 :

  • CPU >= 2 Core
  • RAM >= 4GB

Dify 서버를 시작하는 가장 쉬운 방법은 docker-compose.yml 파일을 실행하는 것입니다. 설치 명령을 실행하기 전에 Docker 및 Docker Compose가 머신에 설치되어 있는지 확인하세요.

cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

실행 후 브라우저의 http://localhost/install 에서 Dify 대시보드에 액세스하고 초기화 프로세스를 시작할 수 있습니다.

Dify에 기여하거나 추가 개발을 하고 싶다면 소스 코드에서 배포에 대한 가이드를 참조하세요.

다음 단계

구성을 사용자 정의해야 하는 경우 .env.example 파일의 주석을 참조하고 .env 파일에서 해당 값을 업데이트하십시오. 또한 특정 배포 환경 및 요구 사항에 따라 docker-compose.yaml 파일 자체를 조정해야 할 수도 있습니다. 예를 들어 이미지 버전, 포트 매핑 또는 볼륨 마운트를 변경합니다. 변경 한 후 docker-compose up -d를 다시 실행하십시오. 사용 가능한 환경 변수의 전체 목록은 여기에서 찾을 수 있습니다.

Dify를 Kubernetes에 배포하고 프리미엄 스케일링 설정을 구성했다는 커뮤니티가 제공하는 Helm Charts와 YAML 파일이 존재합니다.

Terraform을 사용한 배포

Azure Global

terraform을 사용하여 Azure에 Dify를 원클릭으로 배포하세요.

기여

코드에 기여하고 싶은 분들은 기여 가이드를 참조하세요. 동시에 Dify를 소셜 미디어와 행사 및 컨퍼런스에 공유하여 지원하는 것을 고려해 주시기 바랍니다.

우리는 Dify를 중국어나 영어 이외의 언어로 번역하는 데 도움을 줄 수 있는 기여자를 찾고 있습니다. 도움을 주고 싶으시다면 i18n README에서 더 많은 정보를 확인하시고 Discord 커뮤니티 서버의 global-users 채널에 댓글을 남겨주세요.

기여자

커뮤니티 & 연락처

  • Github 토론. 피드백 공유 및 질문하기에 적합합니다.
  • GitHub 이슈. Dify.AI 사용 중 발견한 버그와 기능 제안에 적합합니다. 기여 가이드를 참조하세요.
  • 디스코드. 애플리케이션 공유 및 커뮤니티와 소통하기에 적합합니다.
  • 트위터. 애플리케이션 공유 및 커뮤니티와 소통하기에 적합합니다.

Star 히스토리

Star History Chart

보안 공개

개인정보 보호를 위해 보안 문제를 GitHub에 게시하지 마십시오. 대신 security@dify.ai로 질문을 보내주시면 더 자세한 답변을 드리겠습니다.

라이선스

이 저장소는 기본적으로 몇 가지 추가 제한 사항이 있는 Apache 2.0인 Dify 오픈 소스 라이선스에 따라 사용할 수 있습니다.