// rag · langgenius/dify

Dify

Dify — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от langgenius (langgenius/dify на GitHub). У него 157 773 звезды на GitHub и 24 895 форков, он распространяется по лицензии Custom (check repo) и последний раз обновлялся на GitHub 3 октября 2026.

Build Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or…

★ 157,8 тыс. звёзд⑂ 24,9 тыс. форковCustom (check repo)обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
langgenius/dify
Звёзды GitHub
157 773
Форки
24 895
Лицензия
Custom (check repo)
Последнее обновление на GitHub
3 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Connect your apps

    Link the services you already use — chat, email, sheets, CRMs, databases — through built-in integrations or generic webhooks and API calls.

  2. Build the flow visually

    Drag triggers and actions onto a canvas: when this happens, do that. Branch on conditions, loop over items, and transform data between steps.

  3. Add AI where it helps

    Pipe steps through language models for classification, extraction, summarising, or drafting — most platforms here treat AI as just another node.

  4. Deploy and monitor

    Turn the workflow on, watch executions in the run history, and get alerted when something fails.

// возможности

Почему его любят

Visual workflow builder

Design automations on a canvas instead of writing glue code for every integration.

Hundreds of integrations

Prebuilt connectors for popular apps plus HTTP, webhooks, and database nodes for everything else.

Self-hosted & private

Your credentials and execution data stay on your infrastructure — no third-party middleman.

AI-native steps

Call LLMs mid-workflow for decisions, extraction, and content generation.

Scheduling & triggers

Cron schedules, webhooks, and event triggers keep flows running around the clock.

No per-run pricing

Open-source means the automation itself is free; you only pay for your own server.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/langgenius/dify.git
    cd dify
  2. Step 2 — Install dependencies

    Use the package manager the project specifies (check for pnpm or yarn lockfiles).

    npm install
  3. Step 3 — Start it

    Launch the dev server or build, per the README.

    npm run dev
// сценарии использования

Что можно создать

Also on this shelf: ai-dev-tools-zoomcamp — free hands-on course on using AI dev tools without losing engineering discipline. The Automation shelf also holds rpaframework — open-source RPA libraries for automating browsers, documents, and desktops. Readers working through the Automation shelf also stop at x-tweet-fetcher, Fetch X tweets, replies, and timelines with no login or API keys required.

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Is it really free?

The core software is open-source and free to self-host. Managed cloud versions exist for most of these if you would rather not run a server.

Do I need to code?

Most flows are built visually. Light expressions or code nodes help for advanced logic, but simple automations need none.

Who maintains Dify?

It is an open-source project at langgenius/dify with 24,895 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

How does it compare to Zapier?

Same idea — triggers and actions across apps — but self-hosted, with AI steps first-class and no per-task pricing.

What do I need to run it?

Typically Docker and a small VPS or home server; several offer one-command installs.

Can it call AI models?

Yes — LLM nodes are standard, working with hosted APIs or your own local models.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Автоматизация

n8n

Fair-code workflow automation platform with native AI capabilities. Combine visual building with custom code, self-host or cloud, 400+…

★ 206,6 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
Автоматизация

Automatisch

The open source Zapier alternative. Build workflow automation without spending time and money

★ 14,0 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
Автоматизация

Activepieces

AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI…

★ 24,9 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

txtai

All-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflows.

★ 13,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

MinerU

MinerU — turns PDFs and Office documents into LLM-ready Markdown and JSON for agents and RAG pipelines, Apache-2.0 plus terms

★ 82,5 тыс. звёздApache-2.0 + terms
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

llm-app

Ready-to-run templates for RAG, AI pipelines and enterprise search that stay in sync with live data

★ 58,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если Dify вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к Dify — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить Dify

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.