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| 大規模言語モデル（LLM）の応用技術スタックに精通している技術者にとって、このドキュメントはDifyのユニークな利点を理解するための近道となります。賢明な比較と選択ができ、さらには同僚や友人にも推薦することができるでしょう。 |
特性と技術仕様
{% hint style="info" %} Difyでは、透明な製品特性と技術仕様ポリシーを採用しており、私たちの製品を全面的に理解した上で意思決定できるようにしています。この透明性は、技術選定に有益であるだけでなく、コミュニティメンバーが製品を深く理解し、積極的に貢献することを促進します。 {% endhint %}
プロジェクトの基本情報
| 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 に基づく商業ライセンス |
| 公式開発チーム | 10名以上のフルタイム社員 |
| コミュニティ貢献者 | 120人以上 |
| バックエンド技術 | Python/Flask/PostgreSQL |
| フロントエンド技術 | Next.js |
| コード行数 | 13万行以上 |
| リリースサイクル | 平均して週に1回 |
技術特性
| 大規模言語モデル推理エンジン | Dify Runtime (v0.4以降はLangChainを除去) |
| 商業モデルサポート | 10社以上、OpenAIとAnthropicを含む 新しい主流モデルは通常48時間以内に接続完了 |
| MaaSサプライヤーサポート | 7社、Hugging Face、Replicate、AWS Bedrock、NVIDIA、GroqCloud、together.ai、OpenRouter |
| ローカルモデル推理Runtimeサポート | 6社、Xoribits（推奨）、OpenLLM、LocalAI、ChatGLM、Ollama、NVIDIA TIS |
| OpenAIインターフェース標準モデル接続サポート | ∞社 |
| 多モーダル技術 | 自動音声認識（ASR）モデル GPT-4V規格のリッチテキストモデル |
| プリセットアプリケーションタイプ | 対話型アプリケーション テキスト生成アプリケーション（近日終了予定） |
| プロンプト即サービス編成 | 高評価のビジュアル化されたプロンプト編成インターフェース、同じインターフェースでプロンプトを編集し、効果をプレビュー可能 編成モード
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特性 | 業界をリードするビジュアル化されたフローチャート編成インターフェース、見たまま編集できるノードデバッグ、プラグイン可能なDSL、ネイティブなコードランタイムにより、より複雑で信頼性が高く安定したLLMアプリケーションを構築可能。 サポートノード
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| RAG特性 | 画期的なビジュアル化された知識ベース管理インターフェース、セグメントプレビューとリコール効果テストをサポート。
検索方式
リコール最適化技術
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| ETL技術 | TXT、Markdown、PDF、HTML、DOC、CSVなどの形式のファイルを自動的にクリーニングすることをサポート。組み込みのUnstructuredサービスを有効にすると最大限のサポートが得られます。 Notionからのドキュメントを知識ベースとして同期することをサポート。 |
| ベクトルデータベースサポート | Qdrant（推奨）, Weaviate, Zilliz/Milvus, Pgvector, Pgvector-rs, Chroma, OpenSearch, TiDB, Tencent Vector, Oracle, Relyt |
| エージェント技術 | ReAct、ファンクションコール ツールサポート
内蔵ツール
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| ログ | サポート、ログに基づいてアノテーション可能 |
| アノテーション返信 | 人間がアノテートしたQ&Aペアに基づき、類似度比較応答を作成可能 モデルの微調整段階で使用するデータ形式としてエクスポート可能 |
| コンテンツ審査メカニズム | OpenAI Moderationまたは外部API |
| チーム協働 | ワークスペースおよび複数メンバー管理サポート |
| API仕様 | RESTful、ほとんどの機能をカバー |
| デプロイ方法 | Docker、Helm |