초보자를 위한 완벽한 Dify 튜토리얼 (2026)
이 단계별 튜토리얼은 처음부터 Dify로 작동하는 AI 챗봇을 만드는 방법을 안내합니다. 사전 지식이 필요 없습니다. 튜토리얼이 끝나면 선호하는 LLM으로 구동되는 챗봇을 공개하여 공유할 수 있습니다.
Dify란 무엇인가요?
Dify는 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 코드 작성 없이 챗봇, AI 에이전트, RAG 애플리케이션을 만들 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. AI 앱 개발을 위한 완전한 툴킷으로 생각하세요: 모델 관리, 지식 베이스, 워크플로우 오케스트레이션, 앱 게시가 한 곳에 있습니다.
Dify는 모든 주요 AI 제공업체(OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral)와 Ollama를 통한 로컬 모델을 지원합니다. 프롬프트, 데이터, 호스팅 위치를 모두 제어할 수 있습니다.
사전 요구사항
시작하기 전에 다음이 필요합니다:
필요한 것
Dify 계정 또는 서버
Dify Cloud(무료) 또는 Docker가 설치된 VPS
LLM API 키
OpenAI, Anthropic 또는 Google Gemini — 하나면 충분합니다
웹 브라우저
Chrome, Firefox, Safari — 모든 최신 브라우저 가능
기본 터미널 지식
셀프 호스팅 시에만 필요합니다. Dify Cloud에는 불필요합니다.
Dify 시작하기
두 가지 옵션이 있습니다. 상황에 맞는 것을 선택하세요:
옵션 A: Dify Cloud
- cloud.dify.ai로 이동
- "Get Started"를 클릭하고 무료 계정 생성
- 바로 사용 가능 — 별도 설정 불필요
무료 티어: 월 200개의 메시지 크레딧. 테스트에 적합합니다.
옵션 B: Hetzner에 셀프 호스팅
- Hetzner CX22 서버 주문 (~€3.79/월)
- SSH로 로그인 후 실행:
git clone https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify/docker && docker compose up -d - 포트 80 열기 — Dify 실행 완료
LLM 연결하기
무언가를 만들기 전에 Dify를 LLM에 연결해야 합니다. 2분도 안 걸립니다:
아바타 클릭 (오른쪽 상단) → 설정
왼쪽 사이드바에서 "모델 제공업체"로 이동
OpenAI(또는 선호하는 제공업체) 클릭
API 키를 붙여넣고 저장 클릭
platform.openai.com/api-keys에서 OpenAI 키를 받으세요
"테스트"를 클릭하여 연결 확인
첫 번째 챗봇 만들기
간단한 고객 지원 챗봇을 만들어 보겠습니다. 약 5분이 소요됩니다:
Studio 열기
상단 탐색 바에서 "Studio"를 클릭합니다.
앱 만들기
오른쪽 상단의 "+ 앱 만들기" 버튼을 클릭합니다.
챗봇 선택
앱 유형 옵션에서 "챗봇"을 선택합니다. 다음을 클릭합니다.
앱 이름 지정
"고객 지원 봇"과 같은 이름을 입력합니다. 만들기를 클릭합니다.
모델 선택
모델 선택기(캔버스 오른쪽 상단)에서 GPT-4o 또는 선호하는 모델을 선택합니다.
시스템 프롬프트 작성
"지침" 텍스트 필드에 입력합니다: "당신은 도움이 되는 고객 지원 어시스턴트입니다. 정확하고, 친절하며, 사실에 기반하세요. 답을 모를 경우 모른다고 말하세요."
게시 클릭
오른쪽 상단의 파란색 "게시" 버튼을 누릅니다. 이제 챗봇이 라이브 상태입니다.
테스트 및 공유
이제 제대로 작동하는지 확인하고 다른 사람들과 공유해 봅시다:
미리보기 패널
Studio 오른쪽에 채팅 미리보기가 있습니다. 메시지를 입력하고 Enter를 눌러 봇을 테스트하세요. 시스템 프롬프트 변경 사항은 미리보기 모드에 즉시 반영됩니다.
공유 링크
게시 후 개요 → "실행"을 클릭하여 공개 채팅 페이지를 엽니다. URL을 복사하여 누구와도 공유하세요 — Dify에 로그인하지 않고도 봇과 채팅할 수 있습니다.
웹사이트에 임베드
개요 → 임베드로 이동하여 iframe 또는 스크립트 태그를 복사합니다. 어떤 웹사이트에도 붙여넣어 채팅 위젯을 추가하세요. 색상과 위치를 완전히 커스터마이즈할 수 있습니다.
API 액세스
모든 Dify 앱은 자동으로 REST API를 받습니다. API 참조로 이동하여 API 키를 받고 n8n, Zapier, 자체 코드 등 모든 애플리케이션에서 호출하세요.
지식 베이스 만들기 (RAG)
RAG(검색 증강 생성)를 통해 챗봇이 문서에서 질문에 답할 수 있습니다. Dify의 핵심 기능 중 하나입니다:
상단 탐색에서 "지식"을 클릭
"+ 지식 만들기"를 클릭
문서 업로드 (PDF, Word, TXT, Markdown, 웹페이지)
청크 설정 선택 (기본값이 대부분의 경우에 잘 작동함)
"저장 및 처리"를 클릭 — Dify가 자동으로 문서를 청크하고 임베딩합니다
Studio의 챗봇으로 돌아가기 → 컨텍스트 섹션 → "+ 추가"를 클릭 → 지식 베이스 선택
다시 게시합니다. 이제 봇이 문서에서 답변할 수 있습니다.
워크플로우 만들기
Dify 워크플로우를 사용하면 노드 기반 시각적 편집기로 다단계 AI 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 단순한 챗봇보다 훨씬 강력합니다 — LLM 호출 연결, HTTP 요청, 코드 실행, 조건에 따른 분기가 가능합니다.
시작
진입점. 입력 변수(예: user_query)를 정의합니다.
LLM 노드
프롬프트로 AI 모델을 호출합니다. 이전 노드의 변수를 사용할 수 있습니다.
HTTP 요청
외부 서비스에 API 호출을 합니다. 데이터 가져오기에 사용합니다.
코드 노드
단계 사이에서 데이터를 변환하기 위해 Python 또는 JavaScript를 실행합니다.
IF/ELSE
조건에 따라 워크플로우를 분기합니다. 다른 경로로 라우팅합니다.
종료
출력 노드. 사용자에게 반환될 내용을 정의합니다.
다음 단계
첫 번째 Dify 챗봇을 만들었습니다. 다음에 탐색할 수 있는 것들입니다:
자체 서버에 Dify 호스팅하기
Dify Cloud는 학습에 훌륭하지만, 셀프 호스팅의 진정한 강점은 무제한 크레딧, 완전한 데이터 프라이버시, 월별 SaaS 요금 없음입니다. Hetzner에서 €3.79/월부터 시작하세요.