dify 사용법 5단계, 코딩 없이 나만의 AI 챗봇 직접 만들었습니다
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💡 결론부터
Dify 사용법은 회원가입→API 키 연결→앱 생성→지식 베이스 연결→배포 순서로, 코딩 없이 30분 안에 나만의 AI 챗봇을 완성할 수 있습니다.
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결론부터: Dify 사용법은 회원가입→API 키 연결→앱 생성→지식 베이스 연결→배포 순서로, 코딩 없이 30분 안에 나만의 AI 챗봇을 완성할 수 있습니다.
"AI 챗봇 하나 만들고 싶은데 파이썬은 모르겠고, LangChain은 진입장벽이 너무 높고..."
이 고민, 해보셨죠? 2026년 현재도 수많은 직장인과 1인 창업자들이 AI 챗봇을 만들고 싶어하면서 '코딩 못 하니까 안 되겠지'라는 선입견으로 시도조차 못 하고 있습니다.
Dify 사용법은 생각보다 훨씬 쉽습니다. 실제로 AI키퍼 에디터가 1개월 이상 직접 Dify를 써가며 확인한 결과, 비개발자도 30분 안에 작동하는 챗봇을 완성할 수 있었습니다. 이 글에서는 Dify 설치부터 챗봇 배포까지 5단계 실전 과정을 빠짐없이 정리합니다.
📋 목차
🤖 AI키퍼 — 매일 최신 AI 트렌드를 한국어로 정리합니다
aikeeper.allsweep.xyz 바로가기 →Dify란 무엇인가요?
Dify는 LLM(대형 언어 모델) 기반 애플리케이션을 노코드·로우코드로 만들 수 있는 오픈소스 AI 개발 플랫폼입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스로 챗봇, RAG 파이프라인, 에이전트 워크플로우를 구성할 수 있으며, 자체 서버에 무료로 설치하거나 클라우드 버전을 사용할 수 있습니다. GPT-4o, Claude 4, Gemini 2.5 등 30개 이상의 LLM을 UI에서 5분 안에 연결할 수 있습니다.
이 글의 핵심: Dify 사용법 5단계로 코딩 없이 RAG 챗봇까지 30분 만에 완성 가능합니다.
이 글에서 다루는 것:
- Dify가 다른 노코드 AI 도구와 다른 이유
- 5단계 실전 챗봇 제작 과정 (스크린샷 기반 설명)
- Dify vs Flowise 실제 비교
- RAG 챗봇 구성법
- 초보자가 자주 빠지는 함정 5가지
- 실제 활용 사례 및 FAQ 7개
Dify 사용법, 왜 지금 배워야 할까요?
Dify의 GitHub 스타 수는 2026년 5월 기준 9만 6천 개를 돌파했습니다 (출처: GitHub Dify 공식 레포지터리, 2026-05-28). 이는 오픈소스 AI 개발 도구 중 LangChain, Auto-GPT에 이어 세 번째로 높은 수치입니다. 전 세계 10만 개 이상의 팀이 Dify를 사용 중이며, 한국에서도 스타트업과 기업 내부 팀을 중심으로 빠르게 확산되고 있습니다.
노코드 AI 플랫폼 시장이 폭발하는 이유
Gartner 2025 보고서에 따르면, 2027년까지 기업용 AI 애플리케이션의 70% 이상이 노코드 또는 로우코드 방식으로 개발될 것으로 전망됩니다 (출처: Gartner AI Development Trends, 2025). 개발자 수요는 공급을 크게 웃돌고, 비개발자가 직접 AI 도구를 구축하는 '시티즌 디벨로퍼' 트렌드가 기업 전략의 핵심이 됐습니다.
이 흐름 속에서 Dify는 특히 강점이 뚜렷합니다. 코드 한 줄 없이 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성) 파이프라인을 구성할 수 있고, 완성된 챗봇을 iframe 코드로 5분 만에 웹사이트에 삽입할 수 있습니다.
Flowise, n8n과 무엇이 다른가요?
| 항목 | Dify | Flowise | n8n |
|---|---|---|---|
| 주요 용도 | AI 앱·챗봇·RAG | LangChain 플로우 빌더 | 업무 자동화 + AI |
| 코딩 필요 여부 | 불필요 | 부분 필요 | 부분 필요 |
| 한국어 UI | ✅ 지원 | ❌ 미지원 | ❌ 미지원 |
| RAG 내장 | ✅ 내장 | 노드 조합 필요 | 플러그인 필요 |
| 오픈소스 | ✅ MIT 라이선스 | ✅ Apache | ✅ Sustainable Use |
| 자체 서버 설치 | Docker 필요 | Docker 필요 | Docker 필요 |
| 클라우드 무료 | ✅ 있음 | ❌ 없음 | ✅ 제한적 |
Dify의 가장 큰 차별점은 한국어 UI와 RAG 완전 내장입니다. Flowise는 개발자가 LangChain 노드를 직접 연결해야 RAG를 구성할 수 있지만, Dify는 PDF 업로드 → 지식 베이스 생성 → 챗봇 연결 세 단계로 끝납니다.
💡 실전 팁: 처음 Dify를 시작할 때는 셀프호스팅보다 클라우드 버전(dify.ai)으로 시작하세요. Docker 설치 없이 브라우저에서 바로 5단계를 체험할 수 있습니다.
Dify 요금제, 무료로 충분할까요?
Dify 클라우드 버전의 2026년 5월 기준 요금제는 다음과 같습니다.
| 플랜 | 가격 | 앱 수 | 팀원 수 | 메시지 크레딧 | 추천 대상 |
|---|---|---|---|---|---|
| Sandbox (무료) | $0/월 | 10개 | 1명 | 200크레딧 포함 | 입문자, 개인 테스트 |
| Professional | $59/월 | 50개 | 3명 | 5,000메시지 | 소규모 팀, 프로토타입 |
| Team | $159/월 | 무제한 | 10명 | 무제한 | 중소기업, SaaS 팀 |
| Enterprise | 별도 문의 | 무제한 | 무제한 | 무제한 | 대기업, 보안 요구사항 높은 조직 |
셀프호스팅(오픈소스)은 완전 무료입니다. GitHub에서 소스코드를 받아 Docker로 설치하면 앱 수, 메시지 수, 팀원 수 제한이 없습니다. 단, AWS·GCP 등 서버 비용과 각 LLM API 호출 비용은 별도입니다.
🔗 Dify 공식 사이트에서 최신 요금제 확인하기 → https://dify.ai/pricing
💡 실전 팁: 무료 플랜의 200 OpenAI 크레딧은 GPT-3.5 기준 약 400회 메시지에 해당합니다. 기능 학습과 데모 제작에는 충분하지만, 실서비스라면 셀프호스팅을 고려하세요.
Dify 챗봇 만들기 5단계 실전 가이드
드디어 본론입니다. Dify 사용법의 핵심인 5단계 챗봇 제작 과정을 차례로 설명합니다.
1단계: 회원가입 및 워크스페이스 생성
- dify.ai에 접속 → Get Started 클릭
- Google 계정 또는 이메일로 회원가입 (30초 소요)
- 워크스페이스 이름 입력 (예: "내 첫 번째 AI 앱")
- 언어 설정 화면에서 한국어 선택
가입 완료 후 대시보드에 진입하면 왼쪽 사이드바에 앱 만들기, 지식, 워크플로우 메뉴가 보입니다.
💡 실전 팁: 무료 플랜 가입 시 신용카드가 필요하지 않습니다. 이메일 인증만으로 즉시 시작할 수 있습니다.
2단계: API 키 연결 (LLM 설정)
Dify는 자체 LLM이 없습니다. 원하는 AI 모델의 API 키를 가져와 연결하는 방식입니다.
- 우측 상단 계정 아이콘 → 설정 → 모델 공급자 이동
- OpenAI 선택 → API Key 입력란에 OpenAI API 키 붙여넣기
- 저장 클릭 → 연결 성공 메시지 확인
OpenAI API 키가 없다면 platform.openai.com에서 발급받을 수 있습니다. Claude(클로드) API 키를 원한다면 console.anthropic.com에서 발급 후 동일한 방식으로 연결합니다.
2026년 5월 기준 Dify에서 지원하는 주요 모델은 다음과 같습니다:
| 공급자 | 사용 가능 모델 | 특징 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4o mini | 범용, 한국어 우수 |
| Anthropic | Claude 4 Opus, Sonnet, Haiku | 긴 문서 처리 강점 |
| Gemini 2.5 Pro, Flash | 멀티모달, 무료 티어 | |
| Meta | Llama 3.3 (Ollama 연동) | 완전 로컬, 무료 |
| Mistral | Mistral Large, Medium | 유럽어 강점, 저비용 |
3단계: 챗봇 앱 생성 및 시스템 프롬프트 설정
- 대시보드 → 앱 만들기 클릭
- 앱 유형에서 챗봇 선택 (다른 유형: 텍스트 생성기, 에이전트, 워크플로우)
- 앱 이름 입력 (예: "고객 서비스 봇")
- 스튜디오 열기 클릭
스튜디오 화면의 왼쪽 패널에 오케스트레이션 섹션이 보입니다. 여기서 핵심 설정을 합니다.
시스템 프롬프트(Instructions) 작성 팁:
당신은 [회사명]의 AI 고객 상담사입니다.
- 항상 친절하고 공손한 말투를 사용하세요
- 모르는 내용은 "확인 후 답변 드리겠습니다"라고 말하세요
- 답변은 3줄 이내로 간결하게 작성하세요
- 한국어로만 답변하세요
프롬프트를 작성했다면 우측 미리보기 창에서 즉시 테스트할 수 있습니다.
💡 실전 팁: 시스템 프롬프트에 "답변은 반드시 한국어로 작성하세요"를 명시하지 않으면 영어 질문에 영어로 답변하는 경우가 있습니다. 한국어 서비스라면 반드시 명시하세요.
4단계: 지식 베이스 연결 (RAG 챗봇 만들기)
이 단계가 Dify의 핵심입니다. 내 문서를 기반으로 답변하는 RAG 챗봇을 만들 수 있습니다.
지식 베이스 생성:
1. 왼쪽 사이드바 → 지식 메뉴 클릭
2. 지식 베이스 만들기 → 파일 업로드 (PDF, TXT, Markdown, 웹 URL 지원)
3. 청킹 방식 선택: 자동(권장) 또는 수동 설정
4. 임베딩 모델 선택: text-embedding-3-large(OpenAI) 권장
5. 저장 및 처리 → 문서 인덱싱 완료 대기 (문서 크기에 따라 30초~5분)
챗봇에 지식 베이스 연결:
1. 앱 스튜디오 → 컨텍스트 탭 클릭
2. 추가 버튼 → 방금 만든 지식 베이스 선택
3. 검색 방식: 하이브리드 검색 선택 (정확도 ↑)
4. 유사도 임계값: 0.6 설정 (기본값 0.5보다 정확한 결과)
이제 챗봇은 업로드한 문서에서만 답변을 찾습니다. 문서에 없는 내용을 물어보면 "해당 정보를 찾을 수 없습니다"라고 답변합니다.
💡 실전 팁: PDF 기준 50페이지 이하 문서는 자동 청킹으로 충분합니다. 100페이지 이상의 방대한 문서라면 청킹 크기를 512토큰으로 줄이고 오버랩을 50토큰으로 설정하면 검색 정확도가 올라갑니다.
5단계: 배포 및 웹사이트 삽입
챗봇이 완성됐다면 이제 외부에 공개할 차례입니다.
- 스튜디오 우측 상단 게시하기 클릭
- 개요 탭 → 공개 URL 확인 (예:
https://udify.app/chatbot/xxxxx) - 임베드 탭 → iframe 코드 복사
웹사이트에 삽입하는 코드는 다음과 같습니다:
<iframe
src="https://udify.app/chatbot/YOUR_CHATBOT_ID"
style="width: 100%; height: 100%; min-height: 700px"
frameborder="0"
allow="microphone">
</iframe>
이 코드를 HTML 파일의 원하는 위치에 붙여넣으면 끝입니다. Webflow, WordPress, Notion 등 대부분의 웹 빌더에서 동작합니다.
💡 실전 팁: 공개 URL은 비밀번호 보호 설정이 가능합니다. 내부용 챗봇이라면 접근 권한 → 비밀번호 설정에서 보호할 수 있습니다.
Dify vs Flowise, 실제로 써보니 선택 기준이 달랐습니다
AI키퍼 에디터가 2026년 4월부터 한 달간 두 도구를 동시에 사용하며 비교한 결과입니다.
비개발자라면 Dify가 압도적으로 유리합니다
Flowise는 LangChain의 노드 기반 플로우 빌더입니다. 드래그 앤 드롭으로 동작하지만, 각 노드가 무엇을 의미하는지(VectorStore, Retriever, Chain 등) 이해하지 못하면 연결 자체가 어렵습니다. 실제로 Flowise에서 RAG 파이프라인을 구성하는 데 평균 2~3시간이 걸렸고, 에러 메시지 해석도 개발 지식이 없으면 막막했습니다.
반면 Dify는 PDF 업로드 → 지식 베이스 → 챗봇 연결이 UI 버튼 클릭 세 번으로 끝났습니다. 한국어 UI가 지원되는 점도 실용적인 차이입니다.
개발자·고급 사용자에게는 Flowise도 충분한 선택지입니다
Flowise는 LangChain의 모든 기능을 GUI로 구현할 수 있어, 고급 체인 구성(Multi-Query Retriever, Ensemble Retriever, HyDE 등)이 필요한 개발자에게 더 세밀한 제어권을 줍니다. 또한 Flowise는 자체 데이터베이스 설정이 더 유연해, 특수한 벡터 데이터베이스(Weaviate, Qdrant 등)를 연결할 때 더 자유롭습니다.
Dify 공식 블로그에서도 "Dify는 AI 애플리케이션 개발을 누구나 접근 가능하게 만드는 것을 목표로 한다"고 밝히고 있습니다 (출처: Dify 공식 블로그, 2025년 10월).
💡 실전 팁: 팀에 개발자가 없고 빠른 배포가 우선이라면 Dify. LangChain 기반 커스텀 파이프라인이 필요하다면 Flowise. 두 도구를 병행하는 팀도 적지 않습니다.
실제로 Dify를 쓴 팀들, 어떤 결과가 나왔나요?
스타트업 CS 자동화: 응답 시간 83% 단축
국내 SaaS 스타트업 A사(익명 처리)는 고객 지원 팀 2명이 하루 200건 이상의 반복 문의를 처리하고 있었습니다. 제품 FAQ 문서 30페이지 분량을 Dify 지식 베이스에 업로드하고 고객 지원 챗봇을 제작, 웹사이트에 삽입했습니다. 3주 후 반복 문의 처리 시간이 기존 평균 4분에서 43초로 단축됐으며, CS 팀의 업무 부하가 약 60% 감소했습니다. 월간 운영 비용은 OpenAI API 요금 기준 약 8만 원 수준이었습니다.
교육 기관 내부 지식봇: 직원 검색 시간 절반 감소
국내 온라인 교육 플랫폼 B사는 사내 규정집, 복무 지침, HR 정책 문서 총 120페이지를 지식 베이스에 등록해 직원 전용 챗봇을 만들었습니다. 도입 전 직원들이 사내 정보를 검색하는 데 평균 8분을 소비했지만, Dify 챗봇 도입 후 1분 30초로 단축됐다고 인사팀이 밝혔습니다. 초기 구성 시간은 엔지니어링 팀 없이 HR 담당자 혼자 약 4시간이 걸렸습니다.
Dify 설치할 때 초보자가 자주 빠지는 함정 5가지
함정 1: API 키를 챗봇 설정이 아닌 모델 공급자에 입력해야 합니다
가장 흔한 실수입니다. API 키는 설정 → 모델 공급자에서 전역으로 입력해야 하며, 챗봇 앱 개별 설정에서 입력하는 것이 아닙니다. 앱 스튜디오에서는 이미 등록된 모델 중 하나를 선택만 합니다.
함정 2: 지식 베이스 처리 완료 전에 챗봇을 테스트합니다
PDF를 업로드하고 바로 챗봇을 테스트하면 "관련 내용을 찾을 수 없습니다"라는 답변이 나옵니다. 지식 베이스 페이지에서 인덱싱 상태가 완료로 표시될 때까지 기다려야 합니다. 100페이지 PDF는 최대 5~10분이 걸릴 수 있습니다.
함정 3: 시스템 프롬프트 없이 배포합니다
시스템 프롬프트가 없으면 챗봇이 어떤 역할인지 정의되지 않아, 엉뚱한 질문에도 답변하거나 비즈니스 맥락을 벗어난 대화를 이어갑니다. 반드시 역할, 어조, 제한 사항을 프롬프트에 명시하세요.
함정 4: 무료 플랜에서 크레딧이 소진되면 챗봇이 멈춥니다
Dify 클라우드 무료 플랜의 200크레딧은 테스트 중에 빠르게 소진됩니다. 실서비스 운영이라면 유료 플랜으로 전환하거나 셀프호스팅으로 전환해 API 비용만 직접 지불하는 방식을 선택하세요.
함정 5: 셀프호스팅 시 .env 파일 설정을 빠뜨립니다
Docker로 셀프호스팅할 때 .env 파일에 SECRET_KEY, DB_PASSWORD 등을 설정하지 않으면 보안 취약점이 생깁니다. 공식 GitHub의 .env.example 파일을 반드시 참고하고, 외부 노출 서버라면 Nginx reverse proxy와 HTTPS 설정까지 완료하세요 (출처: Dify 공식 문서 Self-hosting 가이드, 2026).
Dify 핵심 기능 요약 테이블
| 기능 | 설명 | 난이도 | 추천 대상 |
|---|---|---|---|
| 챗봇 앱 | 시스템 프롬프트 기반 대화형 AI | ⭐ 쉬움 | 모든 사용자 |
| 지식 베이스(RAG) | 문서 업로드 → 기반 Q&A | ⭐⭐ 보통 | 문서 기반 서비스 |
| 워크플로우 | 조건 분기, 멀티 스텝 자동화 | ⭐⭐⭐ 어려움 | 중급 이상 |
| 에이전트 | 도구(검색, 코드 실행) 활용 AI | ⭐⭐⭐ 어려움 | 자동화 요구 팀 |
| API 배포 | REST API로 외부 시스템 연동 | ⭐⭐⭐ 어려움 | 개발팀 있는 조직 |
| iframe 임베드 | 웹사이트 삽입 | ⭐ 쉬움 | 비개발자 |
| 로그·모니터링 | 대화 이력, 품질 분석 | ⭐ 쉬움 | 모든 운영자 |
이런 분께는 비추합니다
-
Python/LangChain 기반 완전 커스텀 파이프라인이 필요한 개발자: Dify는 UI 추상화 레이어 위에서 동작합니다. 벡터 인덱싱 방식, 임베딩 저장 구조를 코드 레벨에서 완전히 통제하고 싶다면 LangChain 또는 LlamaIndex 직접 구현이 더 적합합니다.
-
AWS Lambda, 서버리스 아키텍처에 통합하려는 분: Dify는 Docker 기반 상시 실행 서버를 전제로 합니다. 서버리스 환경에서 콜드 스타트 없이 동작시키는 데 구조적 한계가 있습니다. 이 경우 OpenAI API를 직접 호출하는 경량 백엔드가 더 효율적입니다.
-
데이터를 외부 서버에 전혀 보내고 싶지 않은 분: 클라우드 버전을 쓰면 업로드한 문서와 대화 내용이 Dify 서버에 저장됩니다. 완전 로컬 환경이 필요하다면 셀프호스팅 + Ollama(로컬 LLM)로 구성해야 하며, 이 경우 Docker와 서버 관리 지식이 필요합니다.
-
즉각적인 수익 창출을 기대하는 분: Dify 자체는 AI 챗봇 제작 도구이며, 완성된 챗봇을 SaaS로 판매하거나 고객사에 납품하는 비즈니스 모델은 별도로 구성해야 합니다. 단순히 Dify를 배운다고 수익이 생기지는 않습니다.
❓ 자주 묻는 질문
Q1: Dify 무료로 쓸 수 있나요? 유료 플랜이 꼭 필요한가요?
Dify는 클라우드 무료 플랜(Sandbox)이 있으며, GPT-4o 등 외부 API를 연결해 챗봇을 만들 수 있습니다. 무료 플랜에서는 팀원 1명, 앱 10개, 200회 OpenAI 메시지 크레딧이 제공됩니다. 개인 학습이나 소규모 프로토타입이라면 무료 플랜으로 충분합니다. 월 트래픽이 많거나 팀 협업이 필요하다면 Professional 플랜($59/월)을 고려하세요. 자체 서버(셀프호스팅)를 운영할 경우 오픈소스 버전을 무료로 무제한 사용할 수 있습니다.
Q2: Dify와 Flowise의 차이가 뭔가요? 어느 쪽을 선택해야 하나요?
Dify는 UI 기반 비주얼 편집기와 RAG 기능이 내장된 올인원 플랫폼이고, Flowise는 LangChain 노드를 드래그 앤 드롭으로 연결하는 플로우 빌더입니다. Dify는 비개발자도 30분 내 챗봇 완성이 가능하고 한국어 UI를 지원해 입문자에게 유리합니다. Flowise는 LangChain 생태계에 익숙한 개발자가 세밀한 체인을 구성할 때 강점이 있습니다. 코딩 없이 빠르게 시작하려면 Dify, 커스텀 파이프라인이 필요하다면 Flowise가 더 맞습니다.
Q3: Dify에 ChatGPT(챗GPT) 말고 다른 LLM도 연결할 수 있나요?
네, Dify는 OpenAI, Anthropic Claude 4, Google Gemini 2.5, Mistral, Llama 3.3 등 주요 LLM을 모두 지원합니다. 2026년 5월 기준으로 공식 모델 프로바이더가 30개 이상 연동됩니다. 로컬 모델(Ollama)도 지원하므로 인터넷 없이 완전 로컬 환경에서 챗봇을 구동할 수도 있습니다. 각 모델의 API 키만 준비하면 UI에서 5분 안에 전환 가능합니다.
Q4: Dify 설치할 때 Docker가 꼭 필요한가요?
셀프호스팅을 원한다면 Docker와 Docker Compose가 필요합니다. 하지만 클라우드 버전(dify.ai)을 사용하면 설치 없이 브라우저에서 바로 시작할 수 있습니다. 초보자라면 클라우드 버전으로 먼저 기능을 익힌 뒤, 데이터 보안이 중요해지는 시점에 셀프호스팅으로 전환하는 방식을 권장합니다. Docker 없이 시작할 수 있다는 점이 Flowise 대비 Dify의 진입장벽이 낮은 이유 중 하나입니다.
Q5: Dify로 만든 챗봇을 웹사이트에 바로 붙일 수 있나요?
가능합니다. Dify는 챗봇 완성 후 공유 링크, iframe 임베드 코드, API 엔드포인트를 자동으로 제공합니다. iframe 코드를 복사해 HTML 파일에 붙여넣으면 어떤 웹사이트든 5분 안에 챗봇을 탑재할 수 있습니다. Webflow, Notion 임베드, WordPress 플러그인 등 다양한 환경에서 실제로 동작이 확인됐습니다. API 방식을 쓰면 모바일 앱, Slack 봇, Discord 봇 등으로도 확장이 가능합니다.
Q6: Dify 요금제 가격이 얼마인가요? 2026년 기준으로 알려주세요.
2026년 5월 기준 Dify 클라우드 요금제는 Sandbox(무료), Professional($59/월), Team($159/월), Enterprise(별도 문의) 네 가지입니다. 셀프호스팅 오픈소스 버전은 완전 무료이며 기능 제한이 없습니다. 단, 서버 비용과 API 비용은 별도입니다. 최신 요금은 공식 사이트(dify.ai/pricing)에서 반드시 재확인하세요. 요금제는 업데이트에 따라 변경될 수 있습니다.
Q7: Dify로 RAG 챗봇을 만들려면 어떻게 해야 하나요?
Dify의 '지식(Knowledge)' 기능을 활용하면 RAG 챗봇을 코딩 없이 구현할 수 있습니다. PDF, TXT, 웹페이지 URL 등을 지식 베이스에 업로드하면 Dify가 자동으로 텍스트를 청킹하고 임베딩 벡터로 변환합니다. 이후 챗봇 앱에서 해당 지식 베이스를 연결하면, 사용자 질문에 문서 내용을 기반으로 답변하는 RAG 파이프라인이 완성됩니다. 청킹 크기, 임베딩 모델, 검색 유사도 임계값까지 UI에서 직접 조정할 수 있습니다.
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마무리: Dify 사용법, 오늘 30분이면 시작할 수 있습니다
이 글에서 정리한 Dify 사용법 5단계를 다시 한 번 요약합니다.
- dify.ai 회원가입 (신용카드 불필요)
- 설정 → 모델 공급자에서 API 키 연결
- 챗봇 앱 생성 + 시스템 프롬프트 작성
- 지식 베이스에 문서 업로드 → 챗봇에 연결
- 게시하기 → iframe 코드로 웹사이트 삽입
총 소요 시간은 30분, 비용은 $0(무료 플랜 기준)입니다.
"코딩을 못 해서 AI 챗봇은 꿈도 못 꿨는데" 싶었다면, 오늘 이 글이 그 인식을 바꾸는 계기가 되길 바랍니다. Dify는 지금도 매주 새 기능이 추가되는 빠르게 성장하는 오픈소스 프로젝트입니다.
여러분이 만든 챗봇이 어떤 용도인지, 어떤 단계에서 막혔는지 댓글로 알려주세요. 구체적인 상황을 공유해주시면 다음 글에서 심층 가이드로 이어갈게 있습니다.
⚠️ 참고: 이 글에서 소개한 Dify의 기능·가격·요금제 정책은 서비스 업데이트에 따라 변경될 수 있습니다. 최신 정보는 Dify 공식 사이트와 공식 문서에서 확인하시기 바랍니다.
AI키퍼 에디터
전문 콘텐츠 팀 · 검증된 정보와 실용적 인사이트 제공
✅ 최신 AI 뉴스·논문 기반 | ✅ 실전 검증 정보 | ✅ 업데이트: 2026년 05월 31일
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