by LangGenius OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama/vLLM и др.
Открытая платформа для визуальной разработки agentic-приложений на LLM: конструктор workflow, RAG-пайплайны, управление промптами и моделями — всё в едином рабочем пространстве без необходимости писать инфраструктурный код с нуля. Разворачивается в облаке, VPC или полностью self-hosted; используется тысячами команд для перехода от прототипа к продакшену.
RAG-движок с по-настоящему глубоким пониманием документов: корректно разбирает сложные PDF, таблицы, сканы и многостраничные отчёты, а …
Запускает большие языковые модели локально одной командой — без ручной настройки окружения, драйверов и весов. Скачивает, …
Инференс LLM на чистом C/C++ без тяжёлых зависимостей — работает буквально везде: от смартфона и Raspberry …
Инференс-движок для больших языковых моделей с экстремальной пропускной способностью: ключевая технология — PagedAttention, управляющая памятью GPU …
git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker cp .env.example .env docker compose up -d # Веб-интерфейс на localhost

Dify Cloud · Самостоятельный хостинг · Документация · Обзор редакций Dify
Dify — это платформа для разработки приложений на основе LLM с открытым исходным кодом. Её интуитивно понятный интерфейс объединяет AI-рабочие процессы, конвейер RAG, возможности агентов, управление моделями, функции наблюдаемости (включая Opik, Langfuse и Arize Phoenix) и многое другое, позволяя вам быстро перейти от прототипа к production. Вот список основных возможностей:
Перед установкой Dify убедитесь, что ваш компьютер соответствует следующим минимальным системным требованиям:
- CPU >= 2 ядра
- ОЗУ >= 4 GiB
Простейший способ запустить сервер Dify — через Docker Compose. Перед запуском Dify с помощью следующих команд убедитесь, что на вашем компьютере установлены Docker и Docker Compose версии 2.24.0 или новее:
cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d
После запуска вы можете получить доступ к панели управления Dify в браузере по адресу http://localhost/install и начать процесс инициализации.
Пожалуйста, обратитесь к нашему FAQ, если у вас возникнут проблемы с настройкой Dify. Свяжитесь с сообществом и нами, если проблемы сохраняются.
Если вы хотите внести вклад в Dify или выполнить дополнительную разработку, обратитесь к нашему руководству по развертыванию из исходного кода
1. Рабочие процессы: Создавайте и тестируйте мощные AI-рабочие процессы на визуальном холсте, используя все нижеперечисленные функции и многое другое.
2. Комплексная поддержка моделей: Плавная интеграция со сотнями проприетарных / открытых LLM от десятков поставщиков инференса и решений для самостоятельного хостинга, охватывающая GPT, Mistral, Llama3 и любые совместимые с OpenAI API модели. Полный список поддерживаемых поставщиков моделей можно найти здесь.
3. IDE для промптов: Интуитивный интерфейс для создания промптов, сравнения производительности моделей и добавления дополнительных функций, таких как преобразование текста в речь, в чат-приложение.
4. Конвейер RAG: Обширные возможности RAG, охватывающие всё от загрузки документов до извлечения, с поддержкой извлечения текста из PDF, PPT и других распространенных форматов документов «из коробки».
5. Возможности агентов: Вы можете определять агентов на основе LLM Function Calling или ReAct и добавлять для агента готовые или пользовательские инструменты. Dify предоставляет более 50 встроенных инструментов для AI-агентов, таких как Google Search, DALL·E, Stable Diffusion и WolframAlpha.
6. LLMOps: Мониторинг и анализ логов приложений и производительности во времени. Вы можете постоянно улучшать промпты, наборы данных и модели на основе данных производства и аннотаций.
7. Бэкенд как услуга: Все решения Dify поставляются с соответствующими API, поэтому вы можете без труда интегрировать Dify в собственную бизнес-логику.
Поставьте звезду Dify на GitHub, чтобы мгновенно получать уведомления о новых релизах.
Если вам необходимо изменить конфигурацию, отредактируйте файл docker/.env. Основные значения по умолчанию для запуска находятся в docker/.env.example, а необязательные расширенные переменные разделены по темам в каталоге docker/envs/. После внесения любых изменений повторно запустите docker compose up -d из каталога docker. Полный список доступных переменных окружения вы можете найти здесь.
Импортируйте дашборд в Grafana, используя базу данных PostgreSQL Dify в качестве источника данных, для мониторинга метрик с детализацией по приложениям, арендаторам, сообщениям и многому другому.
Если вы хотите настроить высокодоступную среду, существуют внесённые сообществом Helm Charts и YAML-файлы, которые позволяют развернуть Dify на Kubernetes.
Разверните Dify на облачной платформе в один клик, используя terraform
Разверните Dify на AWS с помощью CDK
Быстро разверните Dify в облаке Alibaba с помощью Alibaba Cloud Computing Nest
Разверните Dify в облаке Alibaba в один клик с помощью Alibaba Cloud Data Management
Разверните Dify на AKS в один клик с помощью Azure Devops Pipeline Helm Chart от @LeoZhang
Для тех, кто хочет внести код, см. наше Руководство по участию. Одновременно, пожалуйста, поддержите Dify, поделившись им в социальных сетях и на мероприятиях и конференциях.
Мы ищем участников для помощи в переводе Dify на языки, отличные от мандаринского китайского или английского. Если вы хотите помочь, пожалуйста, ознакомьтесь с README по интернационализации для получения дополнительной информации и оставьте комментарий в канале
global-usersнашего сервера сообщества в Discord.
Участники
Для защиты вашей приватности, пожалуйста, избегайте публикации проблем с безопасностью на GitHub. Вместо этого сообщайте о них по адресу security@dify.ai, и наша команда ответит с подробным решением.
Этот репозиторий лицензируется в соответствии с Открытой лицензией Dify, основанной на Apache 2.0 с дополнительными условиями.