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LLM 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 코드 없이 웹 UI에서 챗봇, RAG, AI Agent, 워크플로우 등을 구성할 수 있습니다.

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어디에 쓰이나요?

  • RAG 챗봇: PDF, 웹페이지 등의 문서를 업로드하고 문서 기반 질의응답 챗봇 구축
  • AI Agent: 외부 도구(검색, 계산기, API 호출 등)를 활용하는 자율형 AI 에이전트 구성
  • 워크플로우: 여러 LLM 호출과 조건 분기를 연결하여 복잡한 AI 파이프라인 설계
  • 프롬프트 관리: 프롬프트 버전 관리, A/B 테스트, 성능 모니터링
OpenAI, Anthropic, Ollama 등 다양한 LLM 제공자를 연결할 수 있으며, 완성된 애플리케이션은 API 또는 공유 링크로 배포할 수 있습니다.

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Docker Compose

Dify는 공식 저장소의 Docker Compose 파일을 사용합니다.
.env 파일에서 필요한 설정을 수정합니다.

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실행

초기 실행 시 여러 컨테이너(api, worker, web, db, redis, nginx 등)가 함께 시작됩니다. 전체 기동까지 1~2분 정도 소요될 수 있습니다.

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접속 확인

브라우저에서 http://localhost/install로 접속하여 관리자 계정을 생성합니다. 설정 완료 후 http://localhost에서 로그인합니다.

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기본 정보

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포함된 서비스

Dify는 다음 서비스들을 함께 실행합니다.

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주요 환경 변수 (.env)

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업데이트

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라이선스

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참고

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설치 점검 목록

  • docker compose up -d 후 docker compose ps로 컨테이너 상태를 확인했습니다.
  • 기본 포트/계정/비밀번호를 문서대로 점검했습니다.
  • 운영용으로 사용할 때 기본 비밀번호/시크릿 값을 변경했습니다.
  • 장애 분석을 위해 docker compose logs -f 확인 방법을 숙지했습니다.

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문제 해결 가이드

  • 컨테이너가 실행되지 않으면 docker compose logs -f로 오류 원인을 먼저 확인합니다.
  • 포트 충돌이 나면 기존 프로세스를 종료하거나 포트 매핑 값을 변경합니다.
  • 이미지 pull 실패 시 네트워크 연결 및 레지스트리 접근 권한을 확인합니다.
  • 설정 변경 후 문제가 지속되면 docker compose down 후 다시 up -d로 재기동합니다.

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관련 문서

Setup 홈

운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.

다음: Open WebUI

다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.