Comprime saídas de ferramentas, logs, arquivos e trechos de RAG antes de chegarem a um LLM, como biblioteca, proxy ou servidor MCP.
76,1 mil5,9 milPythonApache-2.0Atualizado há 3 dias
langgenius/dify
Plataforma open source para desenvolver apps com LLM, reunindo workflows visuais com agentes, pipelines de RAG, gerenciamento de modelos e observabilidade em um só workspace.
Alternativa open source a:Flowise
LangChain Studio
- Estrelas
- 158,940
- Forks
- 25,121
- Issues abertas
- 1,146
- Último commit
- há 7 horas
O que é?
Dify é uma plataforma open source para criar aplicações com LLM. Ela reúne um canvas visual de workflow, uma IDE de prompts para comparar as saídas dos modelos, um pipeline de RAG que gerencia a ingestão e a recuperação de documentos e recursos de agentes, permitindo que as equipes levem uma aplicação do protótipo à produção em uma única ferramenta.
O suporte a modelos inclui centenas de LLMs proprietários e open source de diversos provedores de inferência, incluindo GPT, Mistral e Llama 3, além de qualquer endpoint compatível com a OpenAI API. Os agentes podem executar comandos, manipular arquivos em um sandbox próprio e chamar ferramentas do Dify Marketplace, servidores MCP ou APIs personalizadas. Os logs e o desempenho das aplicações são monitorados ao longo do tempo, com integrações para Opik, Langfuse e Arize Phoenix.
Toda aplicação criada no Dify pode ser disponibilizada por meio de APIs de backend, permitindo chamar apps do Dify a partir de sistemas corporativos existentes. O Dify pode ser usado pelo serviço na nuvem ou hospedado por conta própria com Docker Compose.
Recursos principais
- 01Canvas visual de workflow para criar e testar workflows de IA
- 02Suporte a centenas de LLMs de diversos provedores e a qualquer modelo compatível com a OpenAI API
- 03IDE de prompts para criar prompts e comparar o desempenho dos modelos
- 04Pipeline de RAG com extração de texto de PDFs, PPTs e outros formatos de documentos
- 05Agentes com sandbox, skills e ferramentas via Marketplace, servidores MCP ou APIs personalizadas
- 06APIs de backend para cada app, além de logs e monitoramento de desempenho
Casos de uso
- Prototipar um chatbot baseado em documentos internos com RAG
- Criar workflows de agentes com várias etapas que chamam ferramentas e APIs externas
- Permitir que as equipes comparem modelos e prompts antes de escolher um para produção
- Disponibilizar recursos com LLM em produtos existentes por meio de APIs de backend
Início rápido
- 1
Acesse a pasta do projeto dify
cd dify - 2
Acesse a pasta docker
cd docker - 3
Copie o arquivo de ambiente de exemplo
cp .env.example .env - 4
Inicie o Dify com Docker Compose
docker compose up -d
Antes de usar
- A licença é a Dify Open Source License, baseada na Apache 2.0 com condições adicionais. Consulte-a antes de usar o projeto comercialmente.
- A hospedagem própria requer Docker e Docker Compose v2.24.0 ou posterior, além de pelo menos 2 núcleos de CPU e 4 GiB de RAM.
- Para obter ajuda além do FAQ do README, será necessário recorrer aos canais da comunidade.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é dify?
- Plataforma open source para desenvolver apps com LLM, reunindo workflows visuais com agentes, pipelines de RAG, gerenciamento de modelos e observabilidade em um só workspace. Dify é uma plataforma open source para criar aplicações com LLM. Ela reúne um canvas visual de workflow, uma IDE de prompts para comparar as saídas dos modelos, um pipeline de RAG que gerencia a ingestão e a recuperação de documentos e recursos de agentes, permitindo que as equipes levem uma aplicação do protótipo à produção em uma única ferramenta.
- dify é gratuito? Qual é a licença?
- dify é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- dify ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de dify foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar dify?
- Prototipar um chatbot baseado em documentos internos com RAG Criar workflows de agentes com várias etapas que chamam ferramentas e APIs externas Permitir que as equipes comparem modelos e prompts antes de escolher um para produção Disponibilizar recursos com LLM em produtos existentes por meio de APIs de backend
- Como instalar dify?
- Acesse a pasta do projeto dify: cd dify Acesse a pasta docker: cd docker Copie o arquivo de ambiente de exemplo: cp .env.example .env Inicie o Dify com Docker Compose: docker compose up -d
- Onde consigo dify?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/langgenius/dify
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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