Aggiornato marzo 2026 Adatto ai principianti ~30 minuti

Tutorial Completo di Dify per Principianti (2026)

Questo tutorial passo dopo passo ti porta da zero a un chatbot IA funzionante con Dify. Nessuna esperienza pregressa richiesta. Alla fine, avrai un chatbot distribuito alimentato dall'LLM di tua scelta — pronto per essere condiviso con chiunque.

Cos'è Dify?

Dify è una piattaforma open-source per costruire applicazioni alimentate da LLM. Fornisce un'interfaccia visuale per creare chatbot, agenti IA e applicazioni RAG — senza scrivere codice. Pensala come un toolkit completo per lo sviluppo di app IA: gestione dei modelli, basi di conoscenza, orchestrazione dei workflow e pubblicazione delle app tutto in un unico posto.

Dify supporta tutti i principali fornitori di IA (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral) oltre ai modelli locali tramite Ollama. Controlli tu i prompt, i dati e dove viene ospitato tutto.

Costruisci chatbot senza codice
Connetti qualsiasi fornitore LLM
Crea basi di conoscenza da PDF
Costruisci workflow IA multi-step
Pubblica e condividi con un clic
Self-host per il controllo totale dei dati

Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere:

Di cosa avrai bisogno

Un account Dify o server

Dify Cloud (gratuito) o un VPS con Docker installato

Una chiave API LLM

OpenAI, Anthropic o Google Gemini — qualsiasi andrà bene

Un browser web

Chrome, Firefox, Safari — qualsiasi browser moderno funziona

~

Conoscenze base del terminale

Necessario solo se fai self-hosting. Non richiesto per Dify Cloud.

1

Avvia Dify

Hai due percorsi. Scegli quello adatto alla tua situazione:

Più semplice

Opzione A: Dify Cloud

  1. Vai su cloud.dify.ai
  2. Clicca su "Get Started" e crea un account gratuito
  3. Sei dentro — nessuna configurazione richiesta

Il livello gratuito include 200 crediti messaggio/mese. Ottimo per i test.

Miglior valore

Opzione B: Self-host su Hetzner

  1. Prendi un server Hetzner CX22 (~€3,79/mese)
  2. Connettiti via SSH ed esegui: git clone https://github.com/langgenius/dify.git && cd dify/docker && docker compose up -d
  3. Apri la porta 80 — Dify è online
Guida completa al self-hosting →
2

Connetti il tuo LLM

Dify deve connettersi a un LLM prima di poter costruire qualcosa. Ci vogliono meno di 2 minuti:

1

Clicca sul tuo avatar (in alto a destra) → Impostazioni

2

Vai a Fornitori di Modelli nella barra laterale sinistra

3

Clicca su OpenAI (o il tuo fornitore preferito)

4

Incolla la tua chiave API e clicca su Salva

Ottieni la tua chiave OpenAI su platform.openai.com/api-keys

5

Clicca su "Test" per verificare che la connessione funzioni

Suggerimento: Se non hai ancora una chiave OpenAI, puoi usare anche Anthropic Claude, Google Gemini (che ha un livello gratuito), o un modello locale tramite Ollama — tutti supportati nativamente in Dify.
3

Crea il tuo primo chatbot

Costruiamo un semplice chatbot di supporto clienti. Ci vogliono circa 5 minuti:

1

Apri Studio

Clicca su "Studio" nella barra di navigazione superiore.

2

Crea un'app

Clicca sul pulsante "+ Crea App" in alto a destra.

3

Scegli Chatbot

Seleziona "Chatbot" dalle opzioni del tipo di app. Clicca su Avanti.

4

Nomina la tua app

Dagli un nome come "Bot Supporto Clienti". Clicca su Crea.

5

Seleziona il tuo modello

Nel selettore di modello (in alto a destra del canvas), scegli GPT-4o o il tuo modello preferito.

6

Scrivi un prompt di sistema

Nella casella di testo "Istruzioni", digita: "Sei un assistente di supporto clienti utile. Sii conciso, amichevole e preciso. Se non conosci la risposta, dillo."

7

Clicca su Pubblica

Premi il pulsante blu "Pubblica" in alto a destra. Il tuo chatbot è ora attivo.

4

Testa e condividi il tuo chatbot

Ora assicuriamoci che funzioni e condividiamolo con gli altri:

Pannello di anteprima

Sul lato destro dello Studio, vedrai un'anteprima della chat. Digita un messaggio e premi Invio per testare il tuo bot. Le modifiche al prompt di sistema hanno effetto immediato in modalità anteprima.

Link di condivisione

Dopo la pubblicazione, vai su Panoramica → clicca su "Esegui" per aprire la pagina di chat pubblica. Copia l'URL e condividilo con chiunque — possono chattare con il tuo bot senza effettuare l'accesso a Dify.

Incorpora in un sito web

Vai su Panoramica → Incorpora → copia il tag iframe o script. Incollalo in qualsiasi sito web per aggiungere un widget di chat. Colori e posizione completamente personalizzabili.

Accesso API

Ogni app Dify ottiene automaticamente una API REST. Vai a Riferimento API per ottenere la tua chiave e chiamarla da qualsiasi applicazione, inclusi n8n, Zapier o il tuo codice.

5

Costruisci una Base di Conoscenza (RAG)

Il RAG (Generazione Aumentata dal Recupero) permette al tuo chatbot di rispondere a domande dai tuoi documenti. Questa è una delle funzionalità killer di Dify:

1

Clicca su "Conoscenza" nella navigazione superiore

2

Clicca su "+ Crea Conoscenza"

3

Carica i tuoi documenti (PDF, Word, TXT, Markdown, pagine web)

4

Scegli le impostazioni di suddivisione (quelle predefinite funzionano bene nella maggior parte dei casi)

5

Clicca su "Salva ed Elabora" — Dify suddivide e incorpora automaticamente i tuoi documenti

6

Torna al tuo chatbot in Studio → sezione Contesto → clicca su "+ Aggiungi" → seleziona la tua base di conoscenza

7

Pubblica di nuovo. Il tuo bot ora può rispondere dai tuoi documenti.

Consiglio pro: Puoi aggiungere più basi di conoscenza allo stesso chatbot. Usa dataset separati per argomenti diversi (es. "Manuale prodotto" + "FAQ" + "Prezzi") per una maggiore precisione nel recupero.
6

Crea un Workflow

I workflow di Dify ti permettono di costruire pipeline IA multi-step usando un editor visuale basato su nodi. È più potente di un semplice chatbot — puoi concatenare chiamate LLM, fare richieste HTTP, eseguire codice e ramificare in base alle condizioni.

Inizio

Il punto di ingresso. Definisce le variabili di input (es., query_utente).

Nodo LLM

Chiama il tuo modello IA con un prompt. Può usare variabili dai nodi precedenti.

Richiesta HTTP

Effettua una chiamata API a qualsiasi servizio esterno. Utile per recuperare dati.

Nodo Codice

Esegue Python o JavaScript per trasformare i dati tra i passaggi.

SE/ALTRIMENTI

Ramifica il workflow in base alle condizioni. Instrada verso percorsi diversi.

Fine

Il nodo di output. Definisce cosa restituire all'utente.

Esempio: workflow di riepilogo articoli

Inizio (input url) HTTP (recupera articolo) Codice (estrai testo) LLM (riassumi) Fine (restituisci riassunto)

Prossimi passi

Hai creato il tuo primo chatbot Dify. Ecco cosa esplorare dopo:

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Confronta i costi di hosting

Comprendi il quadro completo dei costi — VPS vs Dify Cloud vs livello gratuito.

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Confronta Hetzner, Hostinger, DigitalOcean e altri per fare self-hosting di Dify.

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Dify vs alternative

Scopri come Dify si confronta con Flowise, n8n, LangFlow e OpenWebUI.

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