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다룰 내용
기본 설정
- Dify 설치 및 초기 설정 (Docker 설치 가이드)
- 모델 프로바이더 연결 (OpenAI, Ollama, vLLM)
- 팀/워크스페이스 관리
RAG 챗봇 구축
- Knowledge Base 생성 (문서 업로드 + 자동 청킹)
- 검색 설정 (Hybrid Search, Reranking)
- 챗봇 앱 생성 및 프롬프트 설계
- 인용 출처 표시 설정
AI Agent
- Tool 등록 및 Agent 모드 설정
- 외부 API 연동 (커스텀 Tool)
- Agent 실행 로그 확인
워크플로우
- 비주얼 워크플로우 빌더 활용
- 조건 분기, 반복, 변수 매핑
- HTTP 요청 노드로 외부 서비스 연동
배포 및 운영
- API 엔드포인트 배포
- 임베드 위젯 (웹사이트 통합)
- 모니터링 대시보드 (토큰 사용량, 지연)
- 프롬프트 버전 관리
참고 자료
| 자료 | 링크 |
|---|---|
| Dify 공식 문서 | docs.dify.ai |
| Dify GitHub | github.com/langgenius/dify |
학습 목표
- 이 문서의 핵심 개념을 실제 프로젝트 시나리오로 연결할 수 있습니다.
- 최소 1개 실습 과제를 수행하고 결과를 비교할 수 있습니다.
- 다음 단계에서 필요한 입력 데이터/도구를 준비할 수 있습니다.
실무 적용 체크리스트
- 실험/운영에서 사용할 평가 지표를 먼저 정했습니다.
- 베이스라인과 비교할 기준 조건을 고정했습니다.
- 실패 시 복구 또는 롤백 기준을 문서화했습니다.
- 팀 공유 문서에 적용 결과를 기록했습니다.
다음 문서
다음: n8n
학습 흐름을 이어서 진행합니다.