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特徴と技術的な仕様
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
| 属性 | 詳細 |
|---|---|
| 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 |
技術的な仕様
| 特徴 | 詳細 |
|---|---|
| LLM推論エンジン | Dify Runtime （LangChainはv0.4以降削除） |
| 対応商用モデル | 10種類以上（OpenAI、Anthropic等を含む） 新しい主要なモデルは48時間以内に対応 |
| MaaSベンダー | 7（Hugging Face、Replicate、AWS Bedrock、NVIDIA、GroqCloud、together.ai、OpenRouter） |
| ローカルモデル推論ランタイム | 6（Xorbits（推奨）、OpenLLM、LocalAI、ChatGLM、Ollama、NVIDIA TIS） |
| OpenAIインターフェース標準モデル統合 | 無制限 |
| マルチモーダル機能 | ASR（音声認識）モデル GPT-4o相当のリッチテキストモデル |
| 内蔵アプリタイプ | テキスト生成、チャットボット、エージェント、ワークフロー、チャットフロー |
| プロンプトサービスオーケストレーション | 視覚的なオーケストレーションインターフェースは高く評価されており、プロンプトを変更して効果を確認できます。 オーケストレーションモード
プロンプト変数タイプ
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| エージェントワークフロー機能 | 業界をリードする視覚的なワークフローオーケストレーションインターフェース。ライブノードデバッグ、モジュール化されたDSL、およびネイティブコードランタイムを備え、より複雑で信頼性と安定性の高いLLMアプリケーションの構築に適しています。 サポートノード
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| RAG機能 | 業界をリードする視覚的なナレッジベース管理インターフェース。スニペットプレビューとリトリーバルテストをサポートします。 インデックス方法
検索手法
リコール最適化
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| ETL機能 | TXT、Markdown、PDF、HTML、DOC、CSV形式の自動クリーニング。 非構造化サービスにより最大限のサポート。 Notionドキュメントをナレッジベースとして同期。 Webページをナレッジベースとして同期。 |
| ベクトルデータベース対応 | 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
内蔵ツール
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| ログ | サポート、ログベースの注釈 |
| 注釈付き返答 | 人間による注釈Q&Aに基づく類似度ベースの返答。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、マルチメンバー管理 |
| API仕様 | RESTful、ほとんどの機能をカバー |
| デプロイ方法 | Docker、Helm |