Dify Cloud · 自己ホスティング · ドキュメント · デモのスケジュール

DifyはオープンソースのLLMアプリケーション開発プラットフォームです。直感的なインターフェースには、AIワークフロー、RAGパイプライン、エージェント機能、モデル管理、観測機能などが組み合わさっており、プロトタイプから本番までの移行を迅速に行うことができます。以下は、主要機能のリストです：

1. ワークフロー: ビジュアルキャンバス上で強力なAIワークフローを構築してテストし、以下の機能を活用してプロトタイプを超えることができます。

https://github.com/langgenius/dify/assets/13230914/356df23e-1604-483d-80a6-9517ece318aa

2. 網羅的なモデルサポート: 数百のプロプライエタリ/オープンソースのLLMと、数十の推論プロバイダーおよびセルフホスティングソリューションとのシームレスな統合を提供します。GPT、Mistral、Llama2、およびOpenAI API互換のモデルをカバーします。サポートされているモデルプロバイダーの完全なリストは[こちら](https://docs

.dify.ai/getting-started/readme/model-providers)をご覧ください。

3. プロンプトIDE: チャットベースのアプリにテキスト読み上げなどの追加機能を追加するプロンプトを作成し、モデルのパフォーマンスを比較する直感的なインターフェース。

4. RAGパイプライン: 文書の取り込みから取得までをカバーする幅広いRAG機能で、PDF、PPTなどの一般的なドキュメント形式からのテキスト抽出に対するアウトオブボックスのサポートを提供します。

5. エージェント機能: LLM関数呼び出しまたはReActに基づいてエージェントを定義し、エージェント向けの事前構築済みまたはカスタムのツールを追加できます。Difyには、Google検索、DELL·E、Stable Diffusion、WolframAlphaなどのAIエージェント用の50以上の組み込みツールが用意されています。

6. LLMOps: アプリケーションログとパフォーマンスを時間の経過とともにモニタリングおよび分析します。本番データと注釈に基づいて、プロンプト、データセット、およびモデルを継続的に改善できます。

7. Backend-as-a-Service: Difyのすべての提供には、それに対応するAPIが付属しており、独自のビジネスロジックにDifyをシームレスに統合できます。

機能比較

Difyの使用方法

• クラウド こちらのDify Cloudサービスを利用して、セットアップが不要で誰でも試すことができます。サンドボックスプランでは、200回の無料のGPT-4呼び出しが含まれています。

• Dify Community Editionのセルフホスティング このスターターガイドを使用して、環境でDifyをすばやく実行できます。 さらなる参照や詳細な手順については、ドキュメントをご覧ください。

• エンタープライズ/組織向けのDify 追加のエンタープライズ向け機能を提供しています。[こちらからミーティ

ングを予約](https://cal.com/guchenhe/30min)したり、[メールを送信](mailto:business@dify.ai?subject=[GitHub]Business%20License%20Inquiry)してエンタープライズのニーズについて相談してください。

AWSを使用しているスタートアップや中小企業の場合は、AWS MarketplaceのDify Premiumをチェックして、ワンクリックで独自のAWS VPCにデプロイできます。カスタムロゴとブランディングでアプリを作成するオプションを備えた手頃な価格のAMIオファリングです。

先を見る

GitHubでDifyにスターを付け、新しいリリースをすぐに通知されます。

クイックスタート

Difyをインストールする前に、マシンが以下の最小システム要件を満たしていることを確認してください：

• CPU >= 2コア
• RAM >= 4GB

Difyサーバーを起動する最も簡単な方法は、当社のdocker-compose.ymlファイルを実行することです。インストールコマンドを実行する前に、マシンにDockerとDocker Composeがインストールされていることを確認してください。

cd docker
docker compose up -d

実行後、ブラウザでhttp://localhost/installにアクセスし、初期化プロセスを開始できます。

Difyに貢献したり、追加の開発を行う場合は、ソースコードからのデプロイガイドを参照してください。

次のステップ

環境設定をカスタマイズする場合は、docker-compose.ymlファイル内のコメントを参照して、環境設定を手動で設定してください。変更を加えた後は、再び docker-compose up -d を実行してください。環境変数の完全なリストはこちらをご覧ください。

高可用性のセットアップを構成する場合は、コミュニティによって提供されているHelm Chartsがあり、これによりKubernetes上にDifyを展開できます。

• Helm Chart by @LeoQuote
• Helm Chart by @BorisPolonsky

貢献

コードに貢献したい方は、Contribution Guideを参照してください。 同時に、DifyをSNSやイベント、カンファレンスで共有してサポートしていただけると幸いです。

Difyを英語または中国語以外の言語に翻訳してくれる貢献者を募集しています。興味がある場合は、詳細についてはi18n READMEを参照してください。また、Discordコミュニティサーバーのglobal-usersチャンネルにコメントを残してください。

貢献者

コミュニティ & お問い合わせ

• Github Discussion. 主に: フィードバックの共有や質問。
• GitHub Issues. 主に: Dify.AIの使用中に遭遇したバグや機能提案。
• Email. 主に: Dify.AIの使用に関する質問。
• Discord. 主に: アプリケーションの共有やコミュニティとの交流。
• Twitter. 主に: アプリケーションの共有やコミュニティとの交流。

または、直接チームメンバーとミーティングをスケジュールします：

ライセンス

プロジェクトはMITライセンスの下で利用可能です。LICENSEをご参照ください。