Dify と RAGFlow の違い

どちらもChatGPT Plusの代わりになるオープンソースです。当サイトが公開データから取得したライセンス・更新状況・Docker対応・日本語対応・セキュリティの情報を並べて比べます。

主な違い

ライセンスの性格が異なります。Difyはソース公開型（一般的なオープンソースではない）（Apache-2.0（改変条項あり））、RAGFlowは許容型（Apache-2.0）です。
Difyは一般的なオープンソースライセンスではありません。社外に提供するサービスに組み込む場合などは、条件を確認してください。
GitHubのスター数はDifyが約1.7倍です（157,337と91,588）。スターは注目度の目安で、品質の差ではありません。
直近12か月のリリース（新しい版の公開）は、Difyが27回、RAGFlowが24回です。リリースの区切り方はプロジェクトによって違うため、回数の多さだけで判断しないでください。
どちらも、Dockerでの導入手順やファイルを確認できています。
どちらも、画面の日本語翻訳ファイルがあります（すべての画面が訳されているとは限りません）。
脆弱性の報告窓口（SECURITY.md）は、Difyにはあり、RAGFlowには見つかりませんでした。

掲載データ（2026/10/02時点）から自動で作成した比較です。機能の細かな違いや提供条件は、各ツールの公式情報で確認してください。

結論：AIアプリを幅広く作るならDify、表や図の多い資料を高い精度で扱うことが最優先ならRAGFlowです。

サーバーの目安：RAGFlowは文書の解析のために必要な性能が比較的大きく、公式の説明ではメモリ16GB以上が目安とされています。

まずDifyで試し、文書の読み取りの精度に不満があればRAGFlowを検討する、という順番も現実的です。詳しくはDifyとは、RAGFlowとはを参照してください。

編集部のまとめ（最終更新：2026/10/01）。機能や提供条件は変わることがあるため、導入前に公式の情報をご確認ください。

DifyとRAGFlowの比較表
項目	Dify	RAGFlow
概要	エージェントとRAGを画面で組む。運用に必要な管理機能が揃う。	文書を読み込ませるRAGに特化。PDFの解析精度が高い。
ライセンス	Apache-2.0（改変条項あり）（ソース公開型（一般的なオープンソースではない））	Apache-2.0（許容型）
GitHubのスター	157,337	91,588
フォーク	24,797	10,875
コントリビュータ	1,511	851
最終コミット	2026/09/28 4日前	2026/10/01 今日
直近12か月のリリース	27回	24回
Docker	対応	対応
画面の日本語化	日本語の翻訳あり	日本語の翻訳あり
日本語ドキュメント	あり（公式）	あり（公式）
OpenSSF Scorecard	未評価	未評価
脆弱性の報告窓口（SECURITY.md）	あり	なし
依存関係の自動更新（Dependabot）	設定あり	未設定
公開されたセキュリティアドバイザリ	21件	7件

「未確認」は、当サイトでまだ確認できていないという意味で、「無い」「非対応」という意味ではありません。