AI 자동화 어플리케이션 개발 - 01. Dify 설치 방법

Dify Workflow

📄 Dify 설치 방법 및 실습 후기

ChatGPT, Claude, Gemini… LLM(대규모 언어모델)이 많이 생겨나고 있습니다. 그런데 단순한 챗봇을 넘어서 직접 내 AI 서비스를 만들고 싶다면?
오늘은 최근 개발자들 사이에서 빠르게 주목받고 있는 오픈소스 LLM 프레임워크 ‘Dify’를 설치하고 실제로 실행해본 후기를 공유합니다.

🧠 Dify란?

Dify는 오픈소스로 제공되는 AI 자동화 프레임워크입니다.
복잡한 코딩 없이도 OpenAI 또는 HuggingFace, Ollama 모델을 연결하고, UI 기반으로 프롬프트를 설계해서 GPT 기반 앱을 바로 만들 수 있어요.

✅ 주요 기능 요약

• OpenAI, Claude, Azure 등 주요 LLM 연동 지원
• 자체 챗봇, 문서 요약기, 질문 응답 서비스 등 빠르게 제작
• SaaS 형태로 운영 가능한 관리자 기능 탑재
• Docker 기반으로 쉽게 설치 가능

🛠️ 설치 방법 (Docker Compose 기준, 5분 컷!)

1. GitHub에서 Dify 프로젝트 클론

git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify

2. 환경 변수 설정

cp .env.example .env

👉 .env 파일에서 OPENAI_API_KEY를 본인의 키로 수정해주세요. (혹은 자체 모델 연결도 가능)

✅ 이번 실습에서는 로컬에 자체 모델을 설치하여 연결해보겠습니다.

3. 실행!

docker-compose up -d

4. 브라우저에서 접속

http://localhost/apps → 관리자 계정 등록 후 바로 사용할 수 있습니다!

📌 실사용 후기: 진짜 설치 쉬움 + 직관적인 UI

• 다른 오픈소스 LLM 프레임워크에 비해 설정이 간단하고 직관적이에요.
• 템플릿을 통해 GPT 기반 문서 요약, 채팅봇, 콘텐츠 생성 앱을 금방 만들 수 있었어요.
• 관리자 대시보드에서 사용자 세션 추적, 응답 로그도 확인 가능해 운영까지 고려된 구조입니다.

🧐 n8n.io와 비교(개인적인 생각)

• n8n 또한 유사한 툴 입니다. 동일하게 오픈소스로 제공하며 설치 및 연결 또한 쉬워요
• 하지만 n8n의 경우 계정 관리 및 기타 기능 추가에서 유료(엔터프라이즈) 플랜을 사용해야 하는 경우가 많더라구요
• 개인적으로 사용하기에 n8n도 나쁘지 않은 툴이라고 생각됩니다만 저는 Dify가 조금 더 편한거 같아요!

👍 개인적으로 생각한 Dify 만의 장점

• Python 기반이기에 커스텀하게 코드 생성이 쉽습니다. Dify의 샌드박스 이미지에 패키지만 설치하면 Flow 구성 시 언제나 사용 가능합니다.