Langflow vs Dify: Komplet analyse af platforme til AI-agenter

Det er ikke nemt at gå fra en AI-demo, der besvarer et par spørgsmål, til en applikation, der er i stand til at arbejde med rigtige brugere, dokumenter og værktøjer. Under prototypeudvikling fungerer alt måske korrekt, men ved implementering opstår der problemer relateret til latenstid, tilladelser, datahentning, tokenforbrug og handlingsovervågning.

Værktøjer som f.eks. Dify og Langflow De forsøger at reducere denne kompleksitet gennem visuelle editorer. Begge tillader forbindelse af modeller, prompts, datakilder og værktøjer, men de er ikke designet til præcis den samme type bruger, og de tilbyder heller ikke det samme niveau af infrastruktur.

I denne sammenligning af Langflow vs. Dify Vi vil se, hvad hver platform tilbyder, hvornår det er bedst at bruge n8n eller Flowise, og hvad du bør tjekke, før du omdanner en AI-agentprototype til en tjeneste, der bruges af andre.

Relateret artikel:

Sådan opsætter du en arbejdsgang med AI-agenter uden at miste kontrollen

De vigtigste forskelle mellem Langflow og Dify

Dify er designet til at bygge, udgive og administrere sprogbaserede applikationer fra en enkelt platform. Det inkluderer værktøjer til at oprette chatbots, arbejdsgange, agenter, vidensbaser, API'er, kørselslogfiler og grundlæggende webapplikationer.

Langflow fungerer på sin side primært som en visuelt miljø til design af kunstig intelligens-flowsDet giver dig mulighed for at forbinde komponenter, modeller, værktøjer, hukommelse og RAG-systemer på et lærred. Dens tilgang er især interessant for udviklere, der ønsker at eksperimentere med flowstruktur og oprette deres egne komponenter i Python.

Den væsentligste forskel er, at Dify forsøger at dække en større del af applikationens livscyklus, mens Langflow tilbyder et mere fleksibelt laboratorium til at opbygge og ændre sin interne logik.

Dify: en komplet platform til AI-applikationer

Dify samler hurtigt design, arbejdsgange, agenter, vidensbaser, modelvalg og applikationspublicering i én brugerflade. Dette eliminerer behovet for at kombinere en visuel editor, en vektordatabase, en brugergrænseflade og et separat observerbarhedssystem fra starten.

Dets videnssystem giver brugerne mulighed for at uploade dokumenter, opdele dem i fragmenter, generere indlejringer og hente oplysninger relateret til hver forespørgsel. Det eliminerer ikke automatisk hallucinationer, men det giver et forholdsvis tilgængeligt grundlag for Opret en chatbot med RAG uden at programmere hele pipelinen fra bunden.

Hvis du endnu ikke er bekendt med denne proces, i vores Guide til at oprette en chatbot med Dify Vi forklarer, hvordan man konfigurerer modellen, vidensbasen og applikationspublikationen.

Den selvadministrerede installation bruger forskellige tjenester til at adskille API'en, baggrundsprocesserne, databasen og andre komponenter. Dify anvender Celery- og Redis-medarbejdere til at håndtere specifikke opgaver og koordinere tjenester. Denne arkitektur letter skalerbarhed, selvom det ikke betyder, at ethvert flow automatisk vil håndtere en tung belastning uden at justere medarbejdere, begrænsninger og infrastruktur.

Dify giver dig også mulighed for at organisere applikationer og viden inden for arbejdsområder. Dette letter samarbejde og tilladelsesstyring, men før du bruger det som en multiklientplatform, anbefales det omhyggeligt at kontrollere, hvilke ressourcer der deles, hvem der har adgang til hver vidensbase, og hvordan legitimationsoplysninger gemmes.

Fordele ved Dify

• Det omfatter flows, agenter, RAG'er, applikationer, API'er og registre på en enkelt platform.
• Det giver dig mulighed for at forbinde adskillige udbydere af kompatible modeller og tjenester.
• Det giver en relativt kort vej fra prototype til brugbar anvendelse.
• Det kan installeres på din egen infrastruktur ved hjælp af Docker Compose.
• Det letter evalueringen af ​​svar og overvågningen af ​​modelforbruget.

Dify-begrænsninger

• Komponenterne er betinget af arkitekturen og de funktioner, der er tilgængelige på platformen.
• Den selvadministrerede installation kræver vedligeholdelse af flere containere og tjenester.
• Meget specifik tilpasning kan kræve udvikling af eksterne tilføjelser eller tjenester.
• Selvhosting giver mere kontrol, men kræver administration af opdateringer, sikkerhedskopier og sikkerhed.

Dify er en open source-platform, selvom den bruger sin egen licens baseret på Apache 2.0 med yderligere betingelser. Derfor er det tilrådeligt at gennemgå vilkårene for den anvendte version, før du integrerer den i et kommercielt produkt eller ændrer den for at tilbyde en tjeneste.

Relateret artikel:

Dify vs. RAGFlow: Detaljeret sammenligning af platforme til AI- og RAG-agenter

Langflow: et fleksibelt visuelt miljø til design af flows

Langflow har en tilgang, der minder mere om et visuelt udviklingsmiljø. I stedet for at skjule en stor del af applikationens struktur, viser den modeller, prompts, værktøjer, input, output og hukommelsessystemer som forbundne komponenter.

Dette giver en bedre forståelse af, hvordan data flyder, og muliggør ændring af en specifik del uden at genopbygge hele flowet. Det er også muligt at oprette brugerdefinerede komponenter med Python, når de tilgængelige elementer ikke dækker en bestemt integration.

Flows kan eksponeres via API'er til brug fra en ekstern applikation. Langflow leverer også kodeeksempler til at foretage kald fra forskellige sprog, men dette bør ikke forveksles med automatisk eksport af ethvert diagram som en selvstændig, produktionsklar Python-applikation.

For at starte helt fra bunden kan du læse vores guide om Sådan installeres Langflow med DockerSå kan du følge vejledningen Opret AI-arbejdsgange med Langflow og forbinde dem med eksterne tjenester.

Fordele ved Langflow

• Det muliggør visuel inspektion af hvert trin i flowet.
• Den understøtter brugerdefinerede komponenter udviklet i Python.
• Det er nyttigt til at eksperimentere med forskellige modeller, prompts og RAG-systemer.
• Flows kan forbruges via API fra andre applikationer.
• Det giver større frihed til at ændre prototypens interne logik.

Langflow-begrænsninger

• Store diagrammer kan være svære at vedligeholde og forstå.
• Publicering af flowet løser ikke i sig selv problemer med godkendelse, fakturering eller hele produktgrænsefladen.
• Ydeevnen afhænger af de tilsluttede komponenter, modeller og tjenester.
• Brugerdefinerede komponenter kan udføre kode og bør gennemgås før installation.

Langflow har haft betydelige sikkerhedssårbarheder i tidligere versioner, herunder en sårbarhed i forbindelse med fjernudførelse af kode, der blev rettet gennem opdateringer. Dette betyder ikke, at alle nuværende installationer er usikre, men det forstærker behovet for at holde platformen opdateret og undgå at eksponere en ældre version direkte til internettet.

Hvilket værktøj tilbyder det bedste RAG-system?

Dify er normalt mere praktisk, når hovedmålet er at oprette en vidensbase, der administreres fra en enkelt grænseflade. Det giver dig mulighed for at kontrollere dokumenter, indeksering, hentningsmetoder og tilknytningen af ​​videnskilder til forskellige applikationer.

Langflow tilbyder mere frihed i opbygningen af ​​pipelinen. Du kan bestemme, hvilken dokumentindlæser der skal bruges, hvordan indholdet skal opdeles, hvilken model der genererer indlejringerne, hvilken vektordatabase der gemmer dataene, og hvilken komponent der henter resultaterne.

Valget afhænger af, hvor meget du vil konfigurere:

• Dify: Dette er passende, hvis du ønsker et integreret og håndterbart RAG-system uden at skulle bygge hver enkelt del op.
• Langstrøm: Velegnet hvis du har brug for at eksperimentere med reclaimers, rerankers og brugerdefinerede komponenter.
• RAGFlow: Det er interessant, når bearbejdning og struktur af dokumenter udgør kernen i projektet.
• Llamaindeks: Anbefales til udvikling af en meget tilpasset datapipeline og et gendannelsessystem ved hjælp af kode.

Det er aldrig nok blot at uploade dokumenter og stole på resultaterne. Det er vigtigt at verificere tekstudtrækningsprocessen, størrelsen på fragmenterne, indlejringsmodellen, filtrene og kvaliteten af ​​de opnåede svar.

Hvornår skal man vælge n8n i stedet for Dify eller Langflow

n8n har et andet omfang. Det er en generel automatiseringsplatform, der også tillader integration af sprogmodeller og agenter. Dens største fordel opstår, når kunstig intelligens blot er ét trin i en større forretningsproces.

For eksempel kan n8n modtage en e-mail, udtrække en vedhæftet fil, sende den til en model, gemme den strukturerede information i en database og publicere resultatet til et kommunikationsværktøj. Dify og Langflow kan håndtere den intelligente del af processen, mens n8n koordinerer virksomhedsapplikationerne.

Hvis du ønsker at kombinere begge tilgange, f.eks. Tecnobits vi forklarer Sådan forbinder du Dify med n8n for at automatisere opgaver.

Understøttelse af Model Context Protocol udvider mulighederne på disse platforme, men det fjerner ikke sikkerhedskontroller. Hver MCP-server kan eksponere værktøjer og modtage data fra samtalen, så det anbefales at gennemgå dens tilladelser og oprindelse. Du kan også se vores guide til Konfigurer MCP-servere i LibreChat og forstå, hvordan denne type forbindelse fungerer.

Flowise, LangGraph, CrewAI og andre alternativer

Udover Dify, Langflow og n8n findes der værktøjer med forskellige tilgange:

• Flowise: Det giver dig mulighed for visuelt at oprette chatbots, agenter og RAG-systemer ved hjælp af forbundne komponenter.
• LangGraph: Den tilbyder kodebaseret kontrol over tilstand, grene, cyklusser og langvarig udførelse.
• CrewAI: Det er rettet mod at koordinere agenter defineret af funktioner og ansvarsområder.
• Microsoft Agent Framework: Det leverer værktøjer til at opbygge flows og agentsystemer i Microsofts økosystem.
• Llamaindeks: Den udmærker sig ved informationsindtagelse, indeksering og hentning.
• PydanticAI: Det letter oprettelsen af ​​agenter i Python med strukturerede resultater og datavalidering.

Flowise og Langflow kan virke ens, fordi de begge bruger visuelle editorer. Den reelle forskel afhænger af de komponenter, du har brug for, de understøttede udbydere, hvordan du implementerer flowet, og det nødvendige niveau af tilpasning.

Sikkerhed, tilsyn og produktionsomkostninger

Den visuelle brugerflade gør ikke automatisk et flow til en sikker applikation. Før du publicerer det, skal du kontrollere legitimationsoplysninger, tilladelser, brugsgrænser, logføring, fejlhåndtering og handlinger, som agenten kan udføre.

Nøgler bør ikke skrives direkte ind i prompter eller delte komponenter. Det anbefales at gemme dem som hemmeligheder eller beskyttede variabler og kun give hvert værktøj de nødvendige legitimationsoplysninger. Denne vejledning forklarer hvordan. Sådan forbinder du agenter til interne systemer uden at afsløre legitimationsoplysninger.

Du bør også overvåge tokenforbruget. Et looping flow kan gentagne gange kalde modellen, hvis det mangler en klar exit-betingelse. For at forhindre dette skal du angive et maksimalt antal iterationer, timeouts, budgetter og mekanismer til at annullere udførelsen.

Menneskelig overvågning er især vigtig, når agenten kan sende beskeder, ændre poster, købe produkter, udføre kode eller slette oplysninger. For handlinger med lav risiko kan det være tilstrækkeligt blot at registrere resultatet, mens følsomme transaktioner bør kræve bekræftelse.

Langflow vs. Dify: hvilken skal man vælge i hvert enkelt tilfælde

Dify er den mest passende mulighed Hvis du vil oprette en AI-applikation med en brugergrænseflade, API, vidensbase, observerbarhed og administration, alt sammen fra en enkelt platform, er dette især nyttigt til interne chatbots, dokumentassistenter og tidlige versioner af modeldrevne produkter.

Langflow passer bedst Hvis du vil designe logikken visuelt, eksperimentere med komponenter og bevare muligheden for at inkorporere brugerdefineret Python-kode, er det et godt valg til laboratorier, tekniske prototyper og integrationer, hvor det er vigtigt at kontrollere hvert trin i arbejdsgangen.

n8n er at foretrække Når AI er én del af et automatiseringssystem, der også skal forbinde e-mail, CRM, lagring, formularer og andre applikationer, udelukker værktøjerne heller ikke hinanden: n8n kan starte en automatisering og delegere intelligent behandling til en publiceret applikation ved hjælp af Dify eller Langflow.

Beslutningen bør ikke udelukkende baseres på, hvilken editor der virker nemmest i de første par minutter. Du bør også kontrollere, hvordan brugerne autentificerer sig, hvor dataene gemmes, hvordan installationen opdateres, hvad der sker, hvis et trin mislykkes, og hvor meget hver kørsel vil koste.

Alberto Navarro

Jeg er en teknologientusiast, der har vendt sine "nørde" interesser til et erhverv. Jeg har brugt mere end 10 år af mit liv på at bruge avanceret teknologi og pille ved alle slags programmer af ren nysgerrighed. Nu har jeg specialiseret mig i computerteknologi og videospil. Dette skyldes, at jeg i mere end 5 år har skrevet til forskellige hjemmesider om teknologi og videospil, og lavet artikler, der søger at give dig den information, du har brug for, på et sprog, der er forståeligt for alle.

Har du spørgsmål, så spænder min viden fra alt relateret til Windows styresystemet samt Android til mobiltelefoner. Og mit engagement er over for dig, jeg er altid villig til at bruge et par minutter og hjælpe dig med at løse eventuelle spørgsmål, du måtte have i denne internetverden.