特性と技術仕様

LLMアプリケーションの技術スタックに精通している方々にとって、このドキュメントはDify独自の強みを理解するための近道となります。これにより、的確な比較と選択が可能になり、同僚や友人への推奨もしやすくなるでしょう。

Difyでは、製品の仕様に関する透明性の高いポリシーを採用しています。これにより、製品を十分に理解した上で意思決定を行うことができます。この透明性は、技術選定に役立つだけでなく、コミュニティのメンバーが製品をより深く理解し、積極的に貢献することを促進します。

プロジェクトの基本情報

プロジェクト設立	2023年3月
オープンソースライセンス	Apache License 2.0（商用ライセンスあり）
公式開発チーム	15名以上のフルタイム従業員
コミュニティ貢献者	290人以上(2024年Q2時点)
バックエンド技術	Python / Flask / PostgreSQL
フロントエンド技術	Next.js
コードベースサイズ	13万行以上
リリース頻度	平均週1回

技術特徴

LLM推論エンジン	Dify Runtime（v0.4以降、LangChainを除去）
商用モデル対応	10社以上（OpenAIとAnthropicを含む） 新しい主要モデルは通常48時間以内に対応
MaaSベンダー対応	7社（Hugging Face、Replicate、AWS Bedrock、NVIDIA、GroqCloud、together.ai、OpenRouter）
ローカルモデル対応	6社（Xoribits[推奨]、OpenLLM、LocalAI、ChatGLM、Ollama、NVIDIA TIS）
OpenAIインターフェース標準モデル統合	∞
マルチモーダル機能	音声認識（ASR）モデル GPT-4o水準のリッチテキストモデル
内製アプリタイプ	チャットボット、チャットフロー、テキスト生成、エージェント、ワークフロー
Prompt-as-a-Serviceオーケストレーション	高評価のビジュアルオーケストレーションインターフェース、プロンプトの編集と効果のプレビューを一箇所で実行可能 オーケストレーションモード シンプルオーケストレーション アシスタントオーケストレーション フローオーケストレーション プロンプト変数タイプ 文字列 ラジオボタン列挙型 外部API ファイル（2024年Q3にリリース予定）
エージェント型ワークフロー機能	業界をリードするビジュアルワークフローオーケストレーションインターフェース、ノードデバッグはライブ編集可能、モジュール式DSL、ネイティブコードランタイムを提供。より複雑で信頼性が高く安定したLLMアプリケーションの構築に対応 利用可能なノード LLM 知識取得 質問分類器 条件分岐 コード実行 テンプレート HTTPリクエスト ツール
RAG機能	ビジュアル化された画期的なナレッジベース管理インターフェースを提供。チャンクのプレビューやリコールテストをサポート インデックス方式 キーワード テキストベクトル LLMによるQ&Aセグメント化 検索方式 キーワード テキスト類似度マッチング ハイブリッド検索 N選択1（レガシー） マルチパス探索 回答精度の最適化 ReRankモデルを使用
ETL技術	TXT、MARKDOWN、PDF、HTML、XLSX、XLS、DOCX、CSV形式の自動的クリーニングをサポート。Unstructuredのサービスによる最大限のサポートを実現 Notionのドキュメントをナレッジベースとして同期可能 ウェブページをナレッジベースとして同期可能
対応ベクトルデータベース	Qdrant（推奨）、Weaviate、Zilliz/Milvus、Pgvector、Pgvector-rs、Chroma、OpenSearch、TiDB、Tencent Vector、Oracle、Relyt、Analyticdb, Couchbase
エージェント技術	ReAct、Function Call ツールサポート OpenAIプラグイン標準のツールを呼び出し可能 OpenAPI Specification APIを直接ツールとしてロード可能 内蔵ツール 40種類以上（2024年Q2時点）
ログ機能	あり、ログに基づくアノテーション
アノテーション返答	人間がアノテーションしたQ&Aペアに基づく類似度ベースの返答 モデルのファインチューニング用データ形式としてエクスポート可能
コンテンツモデレーション	OpenAI Moderationまたは外部API
チームコラボレーション	ワークスペース、複数メンバー管理
API仕様	RESTful、ほとんどの機能をカバー
デプロイ方法	Docker、Helm