🟢 API: Доступно
Сайт: https://dify.ai/
Документация: Dify Docs
Описание
Dify — это open source и облачная платформа для быстрой сборки, запуска и масштабирования AI-ассистентов, чат-ботов и LLM-приложений без программирования. Позволяет создавать кастомные приложения на базе GPT, Claude, Llama и других моделей, интегрировать их в продукты и бизнес-процессы через API и визуальный редактор.
API Dify предоставляет REST-интерфейс для управления ассистентами, отправки запросов, получения результатов и интеграции с внешними системами. Аутентификация через API-ключи, лимиты зависят от тарифа и выбранной инфраструктуры.
Ключевые особенности и функции
- Визуальный no-code редактор для создания LLM-приложений
- Поддержка RAG (Retrieval-Augmented Generation) и кастомных датасетов
- Интеграция с OpenAI, Claude, Llama, Azure, Google AI и др.
- Готовые шаблоны ассистентов и чат-ботов
- Встраиваемые виджеты и API для интеграции в сайты и продукты
- Мониторинг, логирование, аналитика и управление пользователями
- Развёртывание в облаке или on-premises (open source)
Возможности автоматизации
Автоматизируемые процессы
- Автоматизация поддержки клиентов через AI-ассистентов
- Обработка и генерация документов
- Поиск и обработка данных в базах знаний
Сценарии, команды, триггеры
- Запуск workflow по событиям
- Webhooks для интеграции с внешними системами
- Автоматические ответы на основе пользовательских запросов
API-возможности
- Наличие API: Да
- Тип API: REST
- Аутентификация: API-ключи
- Ограничения API: Некоторые функции доступны только на платных тарифах, лимиты по запросам в зависимости от тарифа
Интеграции и связь с другими системами
Интеграции
- Zapier {tool}
- Make {tool}
- Pipedream {tool}
- n8n {tool}
- ChatGPT {tool}
- Claude {tool}
- Notion {tool}
- Supabase {tool}
- Slack
- Pinecone и др.
Способы встраивания
- Встраиваемый чат-виджет
- REST API
- Webhooks
Облачная совместимость
- Облачное и on-premises развёртывание
Возможности искусственного интеллекта
AI-функции
- Генерация текста
- Обработка естественного языка
- Поиск по базе знаний (RAG)
- Автоматизация диалогов
Используемые модели
- ChatGPT {tool}
- Claude {tool}
- Llama
- GoogleAIStudio {tool}
- Локальные LLM
Обучение на данных
- Да, поддержка кастомных датасетов для RAG
Преимущества и ограничения
Сильные стороны
- Быстрый запуск и no-code настройка
- Гибкая интеграция с внешними системами и моделями
- Поддержка open source и on-premises
Ограничения
- Некоторые функции доступны только на платных тарифах
- Требует настройки инфраструктуры для production
Применение на практике
- Создание AI-ассистентов и чат-ботов для поддержки клиентов: Разработка и встраивание чат-ботов на сайты и в приложения для автоматической обработки запросов, консультаций и сбора информации с интеграцией в CRM-системы.
- Построение корпоративных баз знаний (RAG): Создание интеллектуальных ассистентов, которые могут отвечать на вопросы сотрудников, предоставляя информацию из внутренних документов, баз данных и других корпоративных источников.
- Автоматизация бизнес-процессов и генерация контента: Интеграция с инструментами автоматизации, такими как Zapier {tool} или n8n {tool}, для создания рабочих процессов, которые генерируют отчеты, электронные письма и другие документы на основе пользовательских запросов или системных триггеров.
- Разработка кастомных LLM-приложений: Быстрая сборка и развертывание специализированных AI-приложений для решения уникальных бизнес-задач без необходимости написания кода, с использованием различных LLM, включая ChatGPT {tool}, Claude {tool} и Llama.
См. также
- Q&A Chatbots from Knowledge Bases Documents {case}
- Internal Knowledge Base {case}
- AI Employee Onboarding Assistant {case}
- AI Corporate Documentation Q&A System {case}
Заметки и рекомендации
- Используйте self-hosted для приватности и контроля
- Для сложных сценариев комбинируйте встроенные workflow и API-интеграции