Actualizado marzo 2026 Apto para principiantes ~30 minutos

Tutorial Completo de Dify para Principiantes (2026)

Este tutorial paso a paso te lleva de cero a un chatbot de IA funcionando con Dify. Sin experiencia previa requerida. Al final, tendrás un chatbot publicado con el LLM de tu elección — listo para compartir con cualquiera.

¿Qué es Dify?

Dify es una plataforma de código abierto para construir aplicaciones impulsadas por LLM. Proporciona una interfaz visual para crear chatbots, agentes de IA y aplicaciones RAG — sin escribir código. Piénsalo como un kit completo de desarrollo de apps de IA: gestión de modelos, bases de conocimiento, orquestación de flujos de trabajo y publicación de apps todo en un mismo lugar.

Dify soporta todos los proveedores de IA principales (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral) así como modelos locales vía Ollama. Tú controlas los prompts, los datos y dónde se aloja todo.

Construye chatbots sin código
Conecta con cualquier proveedor LLM
Crea bases de conocimiento desde PDFs
Construye flujos de trabajo IA multi-paso
Publica y comparte con un clic
Autohospeda para control total de datos

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrate de tener:

Lo que necesitarás

Una cuenta Dify o servidor

Dify Cloud (gratis) o un VPS con Docker instalado

Una clave API de LLM

OpenAI, Anthropic o Google Gemini — cualquiera sirve

Un navegador web

Chrome, Firefox, Safari — cualquier navegador moderno funciona

~

Conocimientos básicos de terminal

Solo necesario si autohospedas. No requerido para Dify Cloud.

1

Poner Dify en marcha

Tienes dos caminos. Elige el que se adapte a tu situación:

Más fácil

Opción A: Dify Cloud

  1. Ve a cloud.dify.ai
  2. Haz clic en "Get Started" y crea una cuenta gratuita
  3. Ya estás dentro — sin configuración requerida

El nivel gratuito incluye 200 créditos de mensajes/mes. Ideal para pruebas.

Mejor valor

Opción B: Autohospeda en Hetzner

  1. Obtén un servidor Hetzner CX22 (~€3,79/mes)
  2. Conéctate por SSH y ejecuta: git clone https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify/docker && docker compose up -d
  3. Abre el puerto 80 — Dify está en marcha
Guía completa de autohospedaje →
2

Conecta tu LLM

Dify necesita conectarse a un LLM antes de que puedas construir algo. Esto toma menos de 2 minutos:

1

Haz clic en tu avatar (arriba a la derecha) → Configuración

2

Ve a Proveedores de Modelos en la barra lateral izquierda

3

Haz clic en OpenAI (o tu proveedor preferido)

4

Pega tu clave API y haz clic en Guardar

Obtén tu clave OpenAI en platform.openai.com/api-keys

5

Haz clic en "Probar" para verificar que la conexión funciona

Consejo: Si aún no tienes una clave OpenAI, también puedes usar Anthropic Claude, Google Gemini (que tiene nivel gratuito), o un modelo local vía Ollama — todos con soporte nativo en Dify.
3

Crea tu primer chatbot

Vamos a construir un chatbot sencillo de atención al cliente. Esto tarda unos 5 minutos:

1

Abre Studio

Haz clic en "Studio" en la barra de navegación superior.

2

Crea una app

Haz clic en el botón "+ Crear App" arriba a la derecha.

3

Elige Chatbot

Selecciona "Chatbot" de las opciones de tipo de app. Haz clic en Siguiente.

4

Nombra tu app

Dale un nombre como "Bot de Atención al Cliente". Haz clic en Crear.

5

Selecciona tu modelo

En el selector de modelo (arriba a la derecha del lienzo), elige GPT-4o o tu modelo preferido.

6

Escribe un prompt de sistema

En el cuadro de texto "Instrucciones", escribe: "Eres un asistente de atención al cliente amable y útil. Sé conciso, amigable y preciso. Si no sabes la respuesta, dilo."

7

Haz clic en Publicar

Pulsa el botón azul "Publicar" arriba a la derecha. Tu chatbot ya está en marcha.

4

Prueba y comparte tu chatbot

Ahora asegurémonos de que funciona y compartámoslo con otros:

Panel de vista previa

En el lado derecho del Studio, verás una vista previa del chat. Escribe un mensaje y pulsa Enter para probar tu bot. Los cambios en el prompt de sistema tienen efecto inmediato en modo vista previa.

Enlace para compartir

Tras publicar, ve a Visión general → haz clic en "Ejecutar" para abrir la página de chat pública. Copia la URL y compártela con cualquiera — pueden chatear con tu bot sin iniciar sesión en Dify.

Insertar en un sitio web

Ve a Visión general → Insertar → copia el iframe o la etiqueta script. Pégalo en cualquier sitio web para añadir un widget de chat. Colores y posición completamente personalizables.

Acceso por API

Cada app de Dify obtiene automáticamente una API REST. Ve a Referencia de API para obtener tu clave y llamarla desde cualquier aplicación, incluidos n8n, Zapier o tu propio código.

5

Construye una Base de Conocimiento (RAG)

RAG (Generación Aumentada por Recuperación) permite a tu chatbot responder preguntas desde tus documentos. Esta es una de las funciones estrella de Dify:

1

Haz clic en "Conocimiento" en la navegación superior

2

Haz clic en "+ Crear Conocimiento"

3

Sube tus documentos (PDF, Word, TXT, Markdown, páginas web)

4

Elige la configuración de fragmentos (la predeterminada funciona bien en la mayoría de casos)

5

Haz clic en "Guardar y Procesar" — Dify fragmenta e incrusta tus documentos automáticamente

6

Vuelve a tu chatbot en Studio → sección Contexto → haz clic en "+ Añadir" → selecciona tu base de conocimiento

7

Publica de nuevo. Tu bot ahora puede responder desde tus documentos.

Consejo pro: Puedes añadir múltiples bases de conocimiento al mismo chatbot. Usa datasets separados para diferentes temas (ej.: "Manual de producto" + "FAQ" + "Precios") para mayor precisión en la recuperación.
6

Crea un Flujo de Trabajo

Los flujos de trabajo de Dify te permiten construir pipelines de IA de múltiples pasos usando un editor visual basado en nodos. Es más potente que un simple chatbot — puedes encadenar llamadas LLM, hacer peticiones HTTP, ejecutar código y ramificar según condiciones.

Inicio

El punto de entrada. Define variables de entrada (ej., consulta_usuario).

Nodo LLM

Llama a tu modelo de IA con un prompt. Puede usar variables de nodos anteriores.

Petición HTTP

Hace una llamada API a cualquier servicio externo. Útil para obtener datos.

Nodo de Código

Ejecuta Python o JavaScript para transformar datos entre pasos.

SI/SINO

Ramifica el flujo de trabajo según condiciones. Dirige a diferentes caminos.

Fin

El nodo de salida. Define qué devolver al usuario.

Ejemplo: flujo de trabajo para resumir artículos

Inicio (entrada url) HTTP (obtener artículo) Código (extraer texto) LLM (resumir) Fin (devolver resumen)

Próximos pasos

Has construido tu primer chatbot con Dify. Esto es lo que puedes explorar a continuación:

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Dify vs alternativas

Ve cómo Dify se compara con Flowise, n8n, LangFlow y OpenWebUI.

Ver alternativas →

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