Daddy Makers: Dify: 코딩 없이 LLM 애플리케이션을 구축하는 방법

Dify는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 애플리케이션을 전문적인 코딩 지식 없이 개발하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 혁신적인 LLMOps(대규모 언어 모델 운영) 플랫폼이다.

Dify 개요

Dify는 사용자가 아이디어를 실제 AI 서비스로 신속하게 전환할 수 있도록 설계된 통합 개발 환경을 제공한다. 가장 큰 특징은 복잡한 백엔드(Backend) 인프라나 API 연동 과정을 추상화하여, 사용자가 시각적인 인터페이스를 통해 애플리케이션의 핵심 로직과 기능 구현에만 집중할 수 있도록 한 것이다.

주요 기능은 다음과 같다.

시각적 프롬프트 오케스트레이션: 사용자는 텍스트 입력, LLM 호출, 조건 분기, 외부 도구(API) 사용 등의 과정을 블록처럼 연결하여 정교한 워크플로우를 설계할 수 있다. 이를 통해 단순한 질의응답을 넘어 복잡한 추론과 작업 수행이 가능한 AI 에이전트를 구축하는 것이 가능하다.

RAG(검색 증강 생성) 엔진: 자체 데이터(PDF, TXT, Markdown 등)를 업로드하여 AI 모델이 해당 정보를 기반으로 답변하도록 만드는 RAG 기술을 손쉽게 구현할 수 있다. Dify는 문서 자동 전처리, 벡터화, 청킹(Chunking) 등 복잡한 과정을 내부적으로 처리하여 사용자의 부담을 최소화한다.
모델 호환성 및 관리: OpenAI의 GPT 시리즈, Anthropic의 Claude, 구글의 Gemini 등 20개 이상의 상용 및 오픈소스 LLM을 지원한다. 사용자는 여러 모델을 프로젝트에 등록해두고, 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선택하거나 A/B 테스트를 통해 성능을 비교 분석할 수 있다.
배포 및 운영: 개발이 완료된 애플리케이션은 즉시 사용 가능한 웹 API 엔드포인트(Endpoint)나 독립적인 웹사이트 형태(WebApp)로 배포된다. 또한, 사용자 피드백 수집, 모델 성능 모니터링, 프롬프트 개선 등 지속적인 운영 및 관리를 위한 대시보드를 제공하여 서비스 품질을 유지하고 발전시키는 데 도움을 준다.

더 자세한 정보는 Dify 공식 웹사이트에서 확인할 수 있다.

개발 배경

Dify는 2023년 5월에 설립된 LangGenius, Inc.에 의해 개발되었으며, 생성형 AI 기술의 급격한 발전 속에서 LLM을 실제 비즈니스에 적용하려는 수요와 기술적 장벽 사이의 간극을 메우기 위해 탄생했다. 초기 LLM 애플리케이션 개발은 Python 라이브러리인 LangChain이나 LlamaIndex 등을 활용하는 개발자 중심의 영역이었다. 하지만 이는 프롬프트 엔지니어링, 벡터 데이터베이스 관리, API 연동 등 상당한 전문 지식을 요구했다.

LangGenius 팀은 이러한 기술적 복잡성이 AI 기술의 대중화와 비즈니스 혁신을 저해하는 주요 요인이라고 판단했다. 이에 따라, 기획자, 디자이너, 마케터 등 비개발 직군도 직접 AI 서비스를 만들고 테스트할 수 있는 직관적인 플랫폼을 목표로 Dify를 개발했다. 특히, 모든 소스코드를 공개하는 오픈소스 전략을 채택하여 개발자 커뮤니티의 참여를 유도하고, 데이터 보안에 민감한 기업이 자체 서버에 직접 설치(Self-hosting)하여 사용할 수 있도록 유연성을 제공했다. Dify의 소스코드는 GitHub 저장소에서 확인할 수 있다.

유사 도구

Dify와 유사한 기능을 제공하는 AI 개발 플랫폼은 다수 존재하며, 각각의 도구는 고유한 특징과 목표 시장을 가지고 있다.

FlowiseAI: Dify와 마찬가지로 노드를 연결하여 LLM 기반 워크플로우를 구축하는 오픈소스 플랫폼이다. UI/UX 측면에서 더 개발자 친화적인 경향이 있으며, LangChain.js를 기반으로 하여 자바스크립트(JavaScript) 생태계와의 통합이 용이하다는 장점이 있다. (FlowiseAI)
Voiceflow: 주로 대화형 AI, 특히 음성 기반 챗봇 및 어시스턴트 제작에 특화된 로우코드 플랫폼이다. 시각적인 대화 흐름 설계 도구가 매우 강력하며, 프로토타이핑부터 실제 배포까지 전 과정을 지원하여 고객 서비스 자동화 분야에서 널리 사용된다. (Voiceflow)
Bubble: 웹 애플리케이션 개발을 위한 대표적인 노코드 플랫폼이다. AI 기능이 내장된 것은 아니지만, 뛰어난 유연성과 확장성을 바탕으로 Dify나 OpenAI에서 제공하는 API를 연동하여 복잡한 웹 서비스 내에 AI 기능을 통합하는 방식으로 활용될 수 있다. (Bubble)
n8n: 워크플로우 자동화에 중점을 둔 오픈소스 도구이다. AI 기능보다는 수백 개의 다양한 서드파티 애플리케이션(예: 구글 시트, 슬랙, 노션)을 연결하여 데이터 동기화 및 업무 자동화를 구현하는 데 강점을 보인다. (n8n)

구독 방법

Dify는 클라우드 서비스와 자체 설치형(Self-hosted) 두 가지 방식으로 제공되며, 현재 시점에서 요금 체계는 다음과 같이 구성되어 있다.

클라우드 버전 (Cloud Version): Dify가 직접 호스팅하는 서비스로, 가입 즉시 사용 가능하다.

샌드박스 (Sandbox): 무료 플랜으로, 개인 개발자나 학습자를 위해 제공된다. 200회의 LLM 메시지 호출, 50MB의 지식 베이스 저장 공간 등 핵심 기능을 체험하기에 충분한 자원을 포함한다.
프로페셔널 (Professional): 월 $59의 유료 플랜으로, 더 많은 메시지 호출(월 50,000회)과 2GB의 지식 베이스를 제공하여 본격적인 소규모 프로젝트 운영에 적합하다.
팀 (Team): 월 $159의 플랜으로, 여러 팀원이 협업할 수 있는 기능을 지원하며, 더 높은 자원 한도를 제공한다.
엔터프라이즈 (Enterprise): 대규모 조직을 위한 맞춤형 플랜으로, 강화된 보안, 기술 지원, SLA(서비스 수준 협약) 등을 포함하며, 가격은 별도 문의를 통해 결정된다.

자체 설치형 (Self-hosted Community Edition): 사용자가 자신의 서버에 직접 Dify를 설치하는 방식으로, 모든 핵심 기능이 무료로 제공된다. 데이터와 인프라를 완벽하게 통제할 수 있어 보안이 중요한 환경에 적합하지만, 서버 설치 및 유지보수에 대한 책임은 사용자에게 있다.

자세한 요금 정보는 Dify 공식 가격 정책 페이지에서 확인할 수 있다.

가입 및 사용 방법

Dify를 시작하는 과정은 매우 직관적이다.

회원 가입: Dify 클라우드에 접속하여 이메일 주소 또는 구글, GitHub 계정을 통해 간편하게 가입을 완료한다.
기본 설정: 사용할 LLM 모델의 KEY 등을 설정해야 앱에서 이를 사용할 수 있다. 다음 그림과 같이 관련 LLM 를 설정한다.

애플리케이션 생성: 로그인 후 나타나는 대시보드에서 '앱 생성(Create App)' 버튼을 클릭한다. '챗봇', '텍스트 생성' 등 목적에 맞는 템플릿을 선택하거나 처음부터 직접 설계할 수 있다.
핵심 설정: '프롬프트' 탭에서 AI의 역할과 지침을 정의하는 시스템 프롬프트를 작성한다. '모델' 탭에서 사용할 LLM을 선택하고, 해당 모델의 API 키를 입력하여 계정을 연동한다.
기능 확장: 필요한 경우 '지식' 탭에서 관련 문서를 업로드하여 RAG 기능을 활성화하거나, '도구' 탭에서 외부 API를 등록하여 AI가 특정 정보를 조회하거나 작업을 수행하도록 기능을 확장할 수 있다.
테스트 및 배포: 우측의 '디버깅 및 미리보기' 패널에서 실시간으로 애플리케이션의 응답을 테스트한다. 모든 설정이 완료되면 '개요' 탭에서 생성된 API 키를 복사하여 다른 서비스에 통합하거나, 제공되는 임베드 스크립트를 웹사이트에 삽입하여 즉시 배포할 수 있다.

개발된 챗봇 앱 예시

마무리

Dify는 생성형 AI 기술의 복잡성을 효과적으로 해결하고, 기술 전문가가 아니더라도 누구나 자신의 아이디어를 구체적인 AI 서비스로 구현할 수 있도록 지원하는 강력한 도구이다. 오픈소스 기반의 투명성과 유연성, 그리고 사용자 친화적인 인터페이스를 바탕으로, 기업의 비즈니스 효율화부터 개인의 창의적인 프로젝트에 이르기까지 광범위한 영역에서 AI 기술의 도입을 가속화하는 중요한 역할을 하고 있다. Dify는 단순한 개발 툴을 넘어, AI 시대의 '생산성 플랫폼'으로 자리매김하고 있다.