この記事はゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025 の 17 日目の記事です。

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TL;DR

数百のLLMを統合、GPT・Llama・Mistral等に対応
ビジュアルキャンバスでAIワークフローを構築・テスト
RAGパイプライン標準搭載、PDF・PPT対応
50以上の組み込みツールでエージェント構築可能

このリポジトリについて

直感的なインターフェイスでLLMアプリを構築できるオープンソースプラットフォームです。

Difyは、ビジュアルワークフロー、RAGパイプライン、エージェント機能、モデル管理、観測機能などを組み合わせ、プロトタイプから本番環境まで迅速に移行できるLLMアプリケーション開発プラットフォームです。

項目	内容
リポジトリ	langgenius/dify
スター数	⭐ 121,812
言語	TypeScript / Python
ライセンス	Apache 2.0（修正版）
作成日	2023-04-12

なぜ今注目されているのか

LLM統合、RAG構築、プロンプト管理が複雑すぎる問題を解決します。

LLMアプリケーションを開発しようとすると、モデルの統合、RAGパイプラインの構築、プロンプトの管理、ログの分析など、やるべきことが山積みです。それぞれを個別に実装していては、いつまで経ってもプロダクトが完成しません。

Difyはビジュアルキャンバスですべてを統合し、数百のモデルに対応することで、この問題を解決します。

スター推移

2023年4月の公開以降、急速に成長を続けています。とくに2024年4月頃から爆発的な成長を見せ、わずか1か月で約5,000スターを獲得。その後も勢いは衰えず、2025年12月時点で12万スターを突破しました。LLMアプリ開発への関心の高さと、Difyの価値が認められている証拠です。

主な機能・特徴

1. 数百のLLMを統合、GPT・Llama・Mistral等に対応

GPT-4、Mistral、Llama3など、数十のプロバイダーから数百のLLMモデルをシームレスに統合できます。OpenAI API互換のモデルであれば、セルフホスティングのモデルも接続可能。モデルの切り替えもワンクリックで行えるため、最適なモデルを簡単に選択できます。

2. ビジュアルキャンバスでAIワークフローを構築・テスト

ドラッグ&ドロップでAIワークフローを構築できるビジュアルキャンバスを提供。プログラミング知識がなくても、複雑なワークフローを直感的に設計できます。構築したワークフローはその場でテストでき、迅速なイテレーションが可能です。

3. RAGパイプライン標準搭載、PDF・PPT対応

PDF、PPT、Wordなど、一般的なドキュメント形式からテキストを自動抽出し、ナレッジベースを構築できます。RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインが標準搭載されているため、追加の実装なしでドキュメント検索機能を利用できます。

4. 50以上の組み込みツールでエージェント構築可能

Google Search、DALL·E、Stable Diffusion、WolframAlphaなど、50以上の組み込みツールを使ってAIエージェントを構築できます。LLM Function CallingやReActベースのエージェントを定義し、カスタムツールも追加可能です。

技術スタック

Python/Flask + Next.js/React、LLM統合プラットフォーム

分類	技術
主要技術	Python, TypeScript, Next.js 15, React 19
フレームワーク/ライブラリ	Flask, Celery, PostgreSQL, Redis, Docker
インフラ	Docker Compose, Kubernetes, Terraform, AWS CDK
連携サービス	Google Search, DALL·E, Stable Diffusion, WolframAlpha

ユースケース

ユースケース1: スタートアップ創業者

背景: AIチャットボットのアイデアがあるが、開発チームを雇う予算がない非技術系の起業家Bさん

課題: LLMの統合方法が分からず、プロトタイプすら作れない

解決策: DifyのビジュアルワークフローでGPT-4を統合、RAGでナレッジベースを構築

結果: Docker Composeで起動し、ワークフローエディターで2時間でプロトタイプ完成。投資家向けデモが成功し、シード資金を調達

ユースケース2: AIプロダクト開発者

背景: LangChainでRAGを実装したが、プロンプト管理とログ分析が煩雑なエンジニアCさん

課題: コード量が増え、メンテナンスが困難になっている

解決策: Difyに移行、ビジュアルワークフローで複雑なフローを整理、LLMOpsで監視

結果: 既存コードをDifyのワークフローに置き換え、APIで既存アプリと統合。開発速度が3倍向上、プロンプト改善のサイクルが高速化

競合との比較

LangChainとの違い

観点	Dify	LangChain
開発スタイル	ビジュアルキャンバス + コード	コード中心
学習曲線	緩やか（GUI操作可能）	急（Pythonスキル必須）
カスタマイズ性	高（API統合可能）	非常に高

Difyを選ぶべき場面: 迅速なプロトタイプ化、ビジュアル開発、チーム協業が必要な場合

Flowiseとの違い

観点	Dify	Flowise
機能の豊富さ	非常に豊富（RAG、エージェント、LLMOps）	基本的
エンタープライズ対応	対応（セルフホスティング、カスタマイズ）	限定的
シンプルさ	中程度	高

Difyを選ぶべき場面: 本番環境での運用、エンタープライズ要件、豊富な機能が必要な場合

始め方

Docker Composeで3コマンドで起動できます。

cd dify
cd docker
cp .env.example .env
docker compose up -d

起動後、ブラウザで http://localhost/install にアクセスして初期設定を行います。

すぐに試したい場合は、Dify Cloudで無料で始められます（サンドボックスプランで200回のGPT-4呼び出しが無料）。

詳細は公式ドキュメントを参照してください。

まとめ

8000以上のコミットと活発なコミュニティの実績
数百のLLMをシームレスに統合できる柔軟性
ビジュアルキャンバスによる開発体験の革新

LLMアプリ開発を始めたい方、すでに開発中でメンテナンスに苦労している方、ぜひDifyを試してみてください。

動画で解説しています

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