Aktualisiert März 2026 Einsteiger-freundlich ~30 Minuten

Vollständiges Dify Tutorial für Einsteiger (2026)

Dieses Schritt-für-Schritt-Tutorial führt dich von null zu einem funktionierenden KI-Chatbot mit Dify. Keine Vorkenntnisse nötig. Am Ende hast du einen veröffentlichten Chatbot, der von deinem bevorzugten LLM angetrieben wird — bereit zum Teilen.

Was ist Dify?

Dify ist eine Open-Source-Plattform zum Bauen von LLM-gestützten Anwendungen. Es bietet eine visuelle Oberfläche zum Erstellen von Chatbots, KI-Agenten und RAG-Anwendungen — ohne Code schreiben zu müssen. Denke daran als vollständiges Toolkit für die KI-App-Entwicklung: Modellverwaltung, Wissensdatenbanken, Workflow-Orchestrierung und App-Publishing an einem Ort.

Dify unterstützt alle großen KI-Anbieter (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral) sowie lokale Modelle über Ollama. Du kontrollierst die Prompts, die Daten und wo alles gehostet wird.

Chatbots ohne Code bauen
Mit jedem LLM-Anbieter verbinden
Wissensdatenbanken aus PDFs erstellen
Mehrstufige KI-Workflows bauen
Mit einem Klick veröffentlichen & teilen
Self-Hosting für volle Datenkontrolle

Voraussetzungen

Stelle vor dem Start sicher, dass du Folgendes hast:

Was du brauchst

Ein Dify-Konto oder Server

Dify Cloud (kostenlos) oder ein VPS mit installiertem Docker

Einen LLM-API-Schlüssel

OpenAI, Anthropic oder Google Gemini — einer reicht aus

Einen Webbrowser

Chrome, Firefox, Safari — jeder moderne Browser funktioniert

~

Grundlegende Terminal-Kenntnisse

Nur benötigt, wenn du Self-Hosting nutzt. Nicht erforderlich für Dify Cloud.

1

Dify zum Laufen bringen

Du hast zwei Möglichkeiten. Wähle die, die zu deiner Situation passt:

Am einfachsten

Option A: Dify Cloud

  1. Gehe zu cloud.dify.ai
  2. Klicke "Get Started" und erstelle ein kostenloses Konto
  3. Du bist drin — kein Setup nötig

Kostenloser Tarif: 200 Nachrichtengutschriften/Monat. Gut zum Testen.

Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis

Option B: Self-Hosting auf Hetzner

  1. Hetzner CX22 Server bestellen (~€3,79/Monat)
  2. Per SSH einloggen und ausführen: git clone https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify/docker && docker compose up -d
  3. Port 80 öffnen — Dify ist live
Vollständige Self-Host-Anleitung →
2

Dein LLM verbinden

Dify muss mit einem LLM verbunden werden, bevor du etwas bauen kannst. Das dauert unter 2 Minuten:

1

Klicke auf deinen Avatar (oben rechts) → Einstellungen

2

Gehe zu "Modellanbieter" in der linken Seitenleiste

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Klicke auf OpenAI (oder deinen bevorzugten Anbieter)

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Füge deinen API-Schlüssel ein und klicke auf Speichern

Erhalte deinen OpenAI-Schlüssel unter platform.openai.com/api-keys

5

Klicke auf "Testen", um zu überprüfen, ob die Verbindung funktioniert

Tipp: Wenn du noch keinen OpenAI-Schlüssel hast, kannst du auch Anthropic Claude, Google Gemini (mit kostenlosem Tarif) oder ein lokales Modell über Ollama verwenden — alles nativ in Dify unterstützt.
3

Deinen ersten Chatbot erstellen

Lass uns einen einfachen Kundensupport-Chatbot bauen. Das dauert etwa 5 Minuten:

1

Studio öffnen

Klicke auf "Studio" in der oberen Navigationsleiste.

2

App erstellen

Klicke auf den "+ App erstellen"-Button oben rechts.

3

Chatbot wählen

Wähle "Chatbot" aus den App-Typ-Optionen. Klicke auf Weiter.

4

App benennen

Gib ihr einen Namen wie "Kundensupport-Bot". Klicke auf Erstellen.

5

Modell auswählen

Im Modellauswähler (oben rechts auf dem Canvas) wähle GPT-4o oder dein bevorzugtes Modell.

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System-Prompt schreiben

Im "Anweisungen"-Textfeld tippe: "Du bist ein hilfreicher Kundensupport-Assistent. Sei präzise, freundlich und genau. Wenn du die Antwort nicht kennst, sag es."

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Auf Veröffentlichen klicken

Drücke den blauen "Veröffentlichen"-Button oben rechts. Dein Chatbot ist jetzt live.

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Testen & Teilen

Jetzt stellen wir sicher, dass es funktioniert, und teilen es mit anderen:

Vorschau-Panel

Auf der rechten Seite des Studios siehst du eine Chat-Vorschau. Tippe eine Nachricht und drücke Enter, um deinen Bot zu testen. Änderungen am System-Prompt wirken sofort im Vorschau-Modus.

Teilen-Link

Nach der Veröffentlichung gehe zu Übersicht → klicke "Ausführen", um die öffentliche Chat-Seite zu öffnen. Kopiere die URL und teile sie mit jedem — sie können mit deinem Bot chatten, ohne sich bei Dify anzumelden.

Auf einer Website einbetten

Gehe zu Übersicht → Einbetten → kopiere das iframe oder den Script-Tag. Füge es in jede Website ein, um ein Chat-Widget hinzuzufügen. Vollständig anpassbare Farben und Position.

API-Zugriff

Jede Dify-App erhält automatisch eine REST-API. Gehe zu API-Referenz, um deinen API-Schlüssel zu erhalten und es aus jeder Anwendung aufzurufen, einschließlich n8n, Zapier oder eigenem Code.

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Eine Wissensdatenbank erstellen (RAG)

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ermöglicht es deinem Chatbot, Fragen aus deinen Dokumenten zu beantworten. Das ist eines von Difys Killer-Features:

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Klicke auf "Wissen" in der oberen Navigation

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Klicke auf "+ Wissen erstellen"

3

Lade deine Dokumente hoch (PDF, Word, TXT, Markdown, Webseiten)

4

Wähle Chunk-Einstellungen (Standard funktioniert für die meisten Fälle gut)

5

Klicke auf "Speichern & Verarbeiten" — Dify teilt und embedded deine Dokumente automatisch

6

Gehe zurück zu deinem Chatbot im Studio → Kontext-Bereich → klicke "+ Hinzufügen" → wähle deine Wissensdatenbank

7

Erneut veröffentlichen. Dein Bot kann jetzt aus deinen Dokumenten antworten.

Profi-Tipp: Du kannst mehrere Wissensdatenbanken zum selben Chatbot hinzufügen. Verwende separate Datensätze für verschiedene Themen (z.B. "Produkthandbuch" + "FAQ" + "Preise") für bessere Retrieval-Genauigkeit.
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Einen Workflow erstellen

Dify-Workflows ermöglichen den Aufbau mehrstufiger KI-Pipelines mit einem knotenbasierten visuellen Editor. Das ist leistungsfähiger als ein einfacher Chatbot — du kannst LLM-Aufrufe verketten, HTTP-Anfragen stellen, Code ausführen und basierend auf Bedingungen verzweigen.

Start

Der Einstiegspunkt. Definiert Eingabevariablen (z.B. user_query).

LLM-Node

Ruft dein KI-Modell mit einem Prompt auf. Kann Variablen aus vorherigen Nodes verwenden.

HTTP-Anfrage

Stellt einen API-Aufruf an jeden externen Dienst. Zum Abrufen von Daten verwenden.

Code-Node

Python oder JavaScript ausführen, um Daten zwischen Schritten zu transformieren.

IF/ELSE

Verzweige den Workflow basierend auf Bedingungen. Leite zu verschiedenen Pfaden weiter.

Ende

Der Ausgabe-Node. Definiert, was an den Nutzer zurückgegeben wird.

Nächste Schritte

Du hast deinen ersten Dify-Chatbot gebaut. Hier ist, was du als nächstes erkunden kannst:

Von Cloud zu Self-Hosted wechseln

Auf einen VPS umziehen für unbegrenzte Credits und volle Datenkontrolle. Ab €3,79/Monat.

Self-Host-Anleitung →

Hosting-Kosten vergleichen

Das vollständige Kostenbild verstehen — VPS vs. Dify Cloud vs. kostenloser Tarif.

Preisleitfaden →

Die besten Anbieter erkunden

Hetzner, Hostinger, DigitalOcean und mehr für das Self-Hosting von Dify vergleichen.

Anbieter vergleichen →

Dify vs. Alternativen

Erfahre, wie Dify im Vergleich zu Flowise, n8n, LangFlow und OpenWebUI abschneidet.

Alternativen ansehen →

Dify auf deinem eigenen Server hosten

Dify Cloud ist großartig zum Lernen, aber die wahre Stärke liegt im Self-Hosting: unbegrenzte Credits, volle Datenprivatsphäre und keine monatlichen SaaS-Gebühren. Starte für nur €3,79/Monat auf Hetzner.

Dify auf eigenem Server hosten → Dify Preisleitfaden Dify-Alternativen