Canonical: https://instain.ru/fr/ai/dify/ Language: fr LangGenius Plateforme # Dify. Assemblage visuel d'applications AI avec base de connaissances, publication et surveillance 4.53 / 5 [Évaluation du catalogue](https://instain.ru/fr/ai/dify/#editorial-rating) [Site officiel ](https://dify.ai/) Dify relie les modèles, les données et les étapes de traitement dans l'application. Il peut être publié en tant qu'interface Web ou utilisé via une API; les installations dans le cloud et propres nécessitent un accompagnement différent. ![Dify: documentation sur les agents et les applications AI](https://instain.ru/assets/images/dify-screen-229b8b795df7-1200.webp) Documentation officielle de Dify : documentation sur les agents et les applications d'IA. [Ouvrir la source ](https://docs.dify.ai/en/home) ## Application en plusieurs étapes Dify est nécessaire lorsque la requête séparée du modèle ne suffit plus. La plate-forme relie l'entrée de l'utilisateur, l'accès à la base de connaissances, le fonctionnement du modèle et les étapes suivantes dans le schéma géré. Vous pouvez créer un chat, un processus d'agent ou un traitement avec un résultat spécifique. À la sortie, il y a une application qui est publiée via une interface Web ou connectée à son produit par API. L'assemblage visuel rend la séquence d'actions visible pour l'équipe. Mais elle ne choisit pas automatiquement les règles de l'entreprise: les conditions, les sources admissibles et le comportement en cas de manque de données doivent toujours être déterminés par l'auteur du processus. ## Connaissances, outils et observation La documentation de Dify décrit séparément les schémas Workflow et Chatflow, les agents, les bases de connaissances, les outils et la publication. Les fournisseurs de modèles se connectent via des intégrations prises en charge. Il existe des journaux et des outils de surveillance qui aident à analyser les réponses et les performances infructueuses. Il est utile de considérer chaque étape comme une obligation distincte. Le système doit comprendre quelles informations sont disponibles lorsqu'une question supplémentaire est nécessaire et où envoyer le cas incompréhensible. Une erreur de classification précoce peut affecter toutes les actions ultérieures, même si la réponse finale est écrite correctement. Par conséquent, il convient de vérifier tout le chemin de circulation, y compris les exceptions. ## Première procédure : répartition des demandes Pour la datation on peut recueillir le traitement des appels de formation des clients. L'entrée sera le texte du message, la source des règles - les instructions approuvées. Le modèle offre une catégorie et une justification, et une branche envoie des cas ambigus pour vérification manuelle. Il est préférable de remplacer l'inscription dans le système externe par la préparation du brouillon. Vérifiez le message vide, les deux questions en un seul message et la catégorie qui ne figure pas dans le manuel. Le résultat attendu doit rester compréhensible et vérifiable à chaque entrée. Ce scénario montre une approche de la conception; cela ne signifie pas que la rédaction a effectué un test de charge ou vérifié l'exactitude d'un modèle particulier dans Dify. ## Cloud ou votre propre serveur Géré par Cloud vous permet de démarrer sans installation et contient une Sandbox gratuite. Les restrictions ne s'appliquent pas seulement aux messages: les documents, le stockage, les événements et d'autres ressources sont pris en compte. Une fois les fonctionnalités incluses, vous devrez peut-être utiliser vos propres clés de modèle ou un autre plan. Community Edition fonctionne sur votre propre infrastructure. Vous gardez ainsi le contrôle du déploiement, mais votre équipe reste responsable des mises à jour et de la maintenance. Un modèle externe traite les données reçues quel que soit l’emplacement de Dify. Avant le déploiement, représentez les flux de données et vérifiez les conditions de chaque service connecté. ## Pour quelles tâches convient-il - Rassembler un assistant de base de connaissances interne - Décrire le traitement des demandes en plusieurs étapes - Publier une application AI avec une API - Observer les résultats et les erreurs du flux de travail Fonctionnalités ## Les points forts - Schémas visuels et base de connaissances en une seule plateforme - Publication de l'application Web et REST API - Choisir Cloud ou Community Edition Il faut prendre en compte ## Limites - Les demandes de modèles et le traitement des données ont des quotas distincts - Self-hosted nécessite des ressources et de la maintenance - Les erreurs de recherche et de ramification doivent être vérifiées avec vos exemples ## Choix et conditions Mode gratuit Oui Période d'essai Non confirmé Sans inscription Non confirmé Interface en russe Non confirmé Installation locale Oui API Oui « Non confirmé » signifie que les informations disponibles ne suffisent pas. La fonctionnalité peut exister ; vérifiez les conditions du développeur. Formats d’entrée Texte, Document, URL Résultat Texte ### Conditions Cloud est disponible gratuitement Sandbox avec des restrictions. Les plans payants étendent les quotas; leur propre placement et les modèles connectés nécessitent un budget distinct. Dify Cloud avec un espace de travail ou Community Edition sur votre propre infrastructure. De la tâche au premier résultat ## Exemple pratique Tâche Rassembler un assistant de base de connaissances interne Que préparer Des demandes clients fictives et une consigne pour les répartir entre services. ### Consigne ou requête Pour chaque appel, proposez une catégorie, une brève explication et l'étape suivante selon les instructions. Si vous n'avez pas assez de données, transmettez le cas à la personne. Préparer les brouillons des modifications; l'enregistrement dans les systèmes externes n'est autorisé qu'après vérification. ### Résultat attendu Plan vérifiable pour le traitement des appels et des brouillons d'actions dans le processus personnalisé. ### Comment vérifier le résultat - Vérifiez les catégories inconnues et l'entrée vide. - Contrôlez les droits de connexion et d'arrêt avant l'action qui nécessite un accord. Cet exemple pédagogique préparé par la rédaction décrit une tâche ; il ne présente pas le résultat d’un test personnel du service. Vérifiez la disponibilité du mode requis, les droits sur les fichiers d’origine et les conditions d’utilisation du résultat. Vérifier les détails ## Sources officielles - [Dify: produits et méthodes d'hébergement ](https://dify.ai/) - [Documentation Dify ](https://docs.dify.ai/en/home) - [Cloud et contingents tarifaires ](https://dify.ai/pricing) La description est faite à partir des matériaux du développeur. Les fonctionnalités, les prix et la disponibilité peuvent varier; vérifiez la source avant de l'utiliser. En bref sur l'outil Développeur LangGenius Catégorie [Code](https://instain.ru/fr/category/code/) Accès Dify Cloud avec espace de travail ou Community Edition sur votre propre infrastructure. Paiement Cloud est disponible gratuitement Sandbox avec des restrictions. Les plans payants étendent les quotas; leur propre placement et les modèles connectés nécessitent un budget distinct. API Oui, auprès du développeur [Termes du développeur ](https://dify.ai/pricing) Évaluation du catalogue 4.53 / 5 Fonctionnalités 4.60 / 5 Scénarios de travail 4.50 / 5 Écosystème 4.50 / 5 Documentation 4.50 / 5 Les points sont le repère du catalogue. Ce ne sont pas des commentaires d'utilisateurs ou le résultat de tests personnels. [Voir la méthodologie ](https://instain.ru/fr/methodology/) Poursuivre la découverte ## Pour des tâches similaires [Toute la catégorie ](https://instain.ru/fr/category/code/) Travail et études ### [Relevance AI](https://instain.ru/fr/ai/relevance-ai/) Agents personnalisables et équipes d'agents pour les processus de données de travail 4.48 / 5 Plateforme Tâches similaires ; comparez les conditions, les formats et les limites Travail et études ### [Gumloop](https://instain.ru/fr/ai/gumloop/) Agents de travail avec des connexions, des compétences et des règles d'accès à l'action 4.45 / 5 Plateforme Période d’essai prévue Code ### [Langflow](https://instain.ru/fr/ai/langflow/) Processus AI visuels avec composants Python personnalisables 4.43 / 5 Plateforme Autre format de résultat: Code