- Dify memposisikan dirinya sebagai studio LLMOps komprehensif untuk menciptakan aplikasi lengkap dengan antarmuka dan API dalam waktu singkat.
- RAGFlow berspesialisasi dalam pemahaman mendalam terhadap dokumen-dokumen kompleks melalui penggunaan knowledge graph.
- Pilihan tersebut bergantung pada apakah Anda memprioritaskan kecepatan peluncuran produk akhir atau akurasi ekstrem dalam pengambilan data.
Jika Anda terjun ke dunia kecerdasan buatan generatif, Anda mungkin sudah pernah mendengar konsep RAG. Sistem ini membagi dokumen menjadi fragmen, merepresentasikannya menggunakan embedding, dan mengambil konten yang paling relevan sebelum model menghasilkan respons.
Meskipun pendekatan ini terus berhasil, Tidak semua sistem RAG memproses dokumen dengan cara yang sama.Membagi file PDF menjadi blok-blok berukuran tetap mungkin cukup untuk melihat teks sederhana, tetapi seringkali menimbulkan masalah ketika file tersebut berisi tabel, judul, kolom, gambar, atau hubungan antar bagian.
Dify dan RAGFlow hadir dalam skenario ini. Sekilas, kedua platform ini memungkinkan Anda untuk membuat basis pengetahuan dan menjawab pertanyaan tentang dokumen, tetapi Fokus utama mereka sangat berbeda.Dify berfokus pada pembangunan aplikasi, agen, dan alur kerja dengan model bahasa, sementara RAGFlow memberikan perhatian khusus pada pemrosesan dan pengambilan informasi dokumenter.
Oleh karena itu, pilihan tidak hanya bergantung pada mana yang memiliki lebih banyak fitur, tetapi juga pada di mana letak hambatan sebenarnya dari proyek Anda.
Dify: platform lengkap untuk membuat aplikasi AI
Dify bukan sekadar alat RAG. Ia hadir sebagai platform untuk membuat, menerbitkan, dan mengelola aplikasi berbasis model bahasaMelalui antarmuka visualnya, Anda dapat mengkonfigurasi model, instruksi, variabel, alat, basis pengetahuan, dan alur kerja tanpa harus memprogram seluruh infrastruktur dari awal.
Platform ini memungkinkan Anda membuat berbagai jenis aplikasi. Misalnya, Anda dapat membuat chatbot sederhana, generator teks, alur kerja dengan langkah-langkah yang telah ditentukan, atau agen yang mampu memutuskan alat mana yang akan digunakan untuk menyelesaikan suatu tugas.
Editor visual berbasis node-nya merupakan salah satu keunggulan terbesarnya. Anda dapat menghubungkan input pengguna, model, kondisi, kode, permintaan HTTP, pengambilan pengetahuan, dan operasi lainnya. Ia juga memiliki node agen yang memungkinkan model tersebut. berpikir logis, memilih alat, dan mengulangi tindakan. sampai tujuan tercapai.
Dify menonjol karena kecepatannya dalam mengubah ide menjadi aplikasi yang dapat digunakan. Setelah alur kerja diatur, platform ini dapat menyediakan antarmuka web dan titik akhir API untuk integrasi dengan layanan lain. Dimungkinkan juga untuk menyematkan aplikasi tertentu pada halaman menggunakan widget.
Ini tidak berarti Dify terbatas pada prototipe. Dify menawarkan pencatatan log saat runtime, pelacakan konsumsi, manajemen prompt, variabel lingkungan, API, dan fitur lain yang terkait dengan menjalankan aplikasi AI. Namun, penerapan produksi memerlukan konfigurasi infrastruktur, otentikasi, penyimpanan, dan layanan eksternal yang tepat.
Sistem pengetahuannya memungkinkan Anda untuk mengimpor dokumen, mengontrol segmentasi, memilih model penyematan, menerapkan filter metadata, dan mengkonfigurasi berbagai strategi pengambilan. Versi saat ini juga memungkinkan Anda untuk membuat saluran pengetahuan yang disesuaikan dan menghubungkan basis data eksternal melalui API.
RAGFlow: pemrosesan dan pemulihan dokumen mendalam
RAGFlow berspesialisasi dalam menciptakan sistem pemulihan yang ditingkatkan. Pendekatan mereka berfokus pada pengurangan kesalahan yang terjadi ketika dokumen kompleks direduksi menjadi kumpulan fragmen teks yang tidak terstruktur.
Salah satu komponen intinya adalah DeepDocSistem yang digunakan untuk menganalisis desain dan isi file. Tergantung pada format dan pengaturan yang dipilih, RAGFlow dapat mengidentifikasi elemen-elemen seperti judul, paragraf, tabel, gambar, dan berbagai area dalam sebuah halaman.
Platform ini menawarkan berbagai templat segmentasi yang disesuaikan dengan jenis konten tertentu. Manual teknis tidak memiliki kebutuhan yang sama dengan presentasi, buku, artikel akademis, atau tabel. Memilih parser yang tepat membantu untuk mempertahankan struktur logis dengan lebih baik sebelum menghasilkan embed.
RAGFlow juga memungkinkan penggunaan model visual untuk proses pengenalan dan ekstraksi tertentu. Hal ini sangat berguna ketika PDF berisi elemen yang maknanya bergantung pada posisinya atau tidak dapat diambil secara akurat menggunakan ekstraksi teks konvensional.
Namun, tidak tepat untuk mengatakan bahwa RAGFlow selalu bekerja menggunakan knowledge graph. Platform ini menggabungkan GraphRAG sebagai kemampuan tambahanNamun, pengambilan data normalnya juga menggunakan fragmen, penyematan, pencarian teks, dan sistem perankingan ulang.
Selain itu, metode ini juga tidak dapat menjamin bahwa ia akan selalu mengambil angka yang tepat dari tabel atau menghilangkan semua halusinasi. Kualitas akhir bergantung pada dokumen asli, metode analisis, segmentasi, model penyematan, perankingan ulang, dan model yang bertanggung jawab untuk menulis respons.
RAGFlow bukan hanya sebuah mesin yang perlu diintegrasikan dari kode. Ia mencakup antarmuka web untuk mengelola kumpulan data, menguji pengambilan data, berinteraksi dengan dokumen, dan membuat agen. Ia juga menyediakan API yang mendukung berbagai skenario integrasi.
Perbedaan arsitektur dan persyaratan instalasi
Dify dan RAGFlow dapat diinstal menggunakan Docker Compose, tetapi keduanya tidak boleh dipahami sebagai aplikasi kecil yang terdiri dari satu kontainer tunggal.
Dify menggunakan beberapa komponen untuk menangani antarmuka, API, tugas latar belakang, plugin, caching, basis data, dan penyimpanan vektor. Penyebaran default mungkin mencakup layanan seperti PostgreSQL, Redis, worker, dan basis data vektor., di samping kontainer tambahan lainnya.
RAGFlow juga menggunakan arsitektur yang terdiri dari berbagai layanan. Proyek ini saat ini mensyaratkan prosesor dengan minimal empat inti sebagai prasyarat. RAM 16 GB dan ruang penyimpanan yang tersedia 50 GB., selain versi terbaru dari Docker dan Docker Compose.
Angka-angka ini harus diinterpretasikan sebagai titik awal resmi. Memproses banyak PDF, menggunakan model visual, atau melayani banyak pengguna secara bersamaan mungkin memerlukan memori, penyimpanan, dan daya pemrosesan yang jauh lebih besar. GPU tidak penting untuk semua fungsi, tetapi dapat mempercepat tugas-tugas tertentu saat menggunakan model lokal yang kompatibel.
Terdapat juga perbedaan signifikan dalam hal perizinan. RAGFlow didistribusikan di bawah Lisensi Apache 2.0Dify menggunakan lisensi sumber terbuka sendiri, berdasarkan Apache 2.0 tetapi dengan ketentuan tambahan, terutama relevan jika Anda bermaksud menggunakan antarmuka-nya untuk menawarkan layanan komersial multi-pengguna.
Sebelum membangun produk SaaS di salah satu platform tersebut, disarankan untuk meninjau lisensi yang berlaku dan jangan berasumsi bahwa "sumber terbuka" berarti tidak ada batasan.
Dify vs RAGFlow: Perbandingan fitur-fitur utamanya
| Fitur | Dify | RAGFlow |
|---|---|---|
| Fokus utama | Pembuatan dan pengoperasian aplikasi AI | Pemrosesan dokumen dan pencarian tingkat lanjut |
| Editor visual | Alur, agen, kondisi, dan alat | Agen, percakapan, dan konfigurasi pemulihan |
| Pemrosesan dokumen | Basis pengetahuan dan alur kerja yang dapat dikonfigurasi | Analisis struktural menggunakan DeepDoc dan beberapa parser. |
| GraphRAG | Itu bukan fokus utama mereka. | Tersedia sebagai kapasitas tambahan |
| Penerbitan aplikasi | Antarmuka web, API, dan opsi penyisipan | Antarmuka dan API khusus untuk integrasi |
| Pilihan terbaik untuk | Buat produk, agen, dan otomatisasi dengan cepat. | Menganalisis dokumen kompleks dan meningkatkan kemampuan pencarian. |
Salah satu kemungkinan yang sangat menarik adalah gunakan kedua alat tersebut secara bersamaanDify memungkinkan Anda terhubung ke basis pengetahuan eksternal melalui API pengambilan. Dengan cara ini, Anda dapat menggunakan RAGFlow untuk memproses dan mengambil dokumen, sementara Dify menangani antarmuka, logika alur kerja, dan alat-alatnya.
Kombinasi ini menambah kompleksitas dan pemeliharaan, tetapi menghindari keharusan memilih satu platform tunggal ketika proyek membutuhkan baik pencarian dokumen tingkat lanjut maupun pembuat aplikasi visual.
Alternatif lainnya: n8n, Onyx dan LangGraph
Dify dan RAGFlow bukanlah satu-satunya pilihan. Jika tujuan utamanya adalah untuk mengotomatisasi proses antar aplikasi, n8n Platform ini menawarkan pendekatan yang berbeda. Platform ini memungkinkan Anda untuk menghubungkan basis data, alat bisnis, API, dan model AI dalam alur kerja visual. Kecerdasan buatan dapat menjadi salah satu langkah dalam proses atau bertindak melalui agen dengan alat dan memori.
Onyx dirancang terutama untuk pencarian dan pengelolaan pengetahuan bisnisSistem ini dapat terhubung ke layanan perusahaan, mengindeks informasi internal, dan menggunakannya untuk menjawab pertanyaan. Sinkronisasi izin otomatis dan fitur canggih lainnya merupakan bagian dari model Enterprise dan Cloud-nya.
Onyx Cloud mengumumkan kepatuhan GDPR dan sertifikasi SOC 2 Tipe II. Ini tidak secara otomatis menjadikan instalasi yang dihosting sendiri sebagai infrastruktur bersertifikasi: dalam hal ini, keamanan dan kepatuhan juga bergantung pada server, konfigurasi, dan prosedur organisasi.
Bagi mereka yang lebih suka bekerja langsung dengan kode, LangGraph memungkinkan Anda untuk membangun agen dengan status persisten, percabangan, interupsi, dan perulangan. LangGraph tidak menyediakan aplikasi jadi yang sebanding dengan Dify, melainkan sebuah infrastruktur pemrograman untuk mengatur agen dengan kontrol yang jauh lebih tepat atas perilakunya.
Mana yang harus dipilih berdasarkan kebutuhan proyek Anda?
Dify adalah pilihan paling logis jika Anda perlu membuat chatbot, agen, atau aplikasi multi-langkah dengan cepat dan menginginkan antarmuka serta API tanpa harus mengembangkan seluruh sistem dari awal. Ini juga berguna ketika Anda perlu menguji berbagai model dan alat dalam lingkungan visual.
RAGFlow lebih masuk akal jika masalah utamanya terletak pada dokumen itu sendiri. Jika sistem Anda saat ini kehilangan tabel, mencampur kolom, memisahkan judul dari paragrafnya, atau mengambil fragmen tanpa konteks yang cukup, parser dan opsi pemulihannya dapat menawarkan hasil yang lebih baik.
Namun, RAGFlow tidak akan secara otomatis memperbaiki basis data dokumen apa pun. Anda perlu mencoba berbagai metode segmentasi, meninjau cuplikan yang dihasilkan, dan menyesuaikan model penyematan, perankingan ulang, dan parameter pencarian.
Onyx paling cocok digunakan ketika proyek melibatkan pengambilan informasi yang tersebar di berbagai alat perusahaan dan mengontrol dokumen mana yang dapat dilihat oleh setiap karyawan. n8n lebih tepat digunakan ketika prioritasnya adalah menghubungkan AI dengan berbagai layanan dan mengotomatiskan proses.
Sebaliknya, LangGraph cocok digunakan ketika Anda membutuhkan logika agen yang sepenuhnya disesuaikan dan memiliki kapasitas pengembangan untuk membangun, menguji, dan memelihara sistem tersebut.
Pendeknya, Dify paling cocok digunakan sebagai platform pembuatan aplikasi.Meskipun RAGFlow lebih berfokus pada analisis dan pengambilan dokumen, tidak ada satu pemenang tunggal: pilihan yang tepat bergantung pada apakah tantangan terbesar Anda adalah membangun aplikasi atau memastikan model menerima konteks yang sesuai.
Saya seorang penggila teknologi yang telah mengubah minat "geek"-nya menjadi sebuah profesi. Saya telah menghabiskan lebih dari 10 tahun hidup saya menggunakan teknologi mutakhir dan mengutak-atik semua jenis program hanya karena rasa ingin tahu. Sekarang saya memiliki spesialisasi dalam teknologi komputer dan video game. Hal ini karena selama lebih dari 5 tahun saya telah menulis untuk berbagai website tentang teknologi dan video game, membuat artikel yang berupaya memberikan informasi yang Anda butuhkan dalam bahasa yang dapat dimengerti oleh semua orang.
Jika Anda memiliki pertanyaan, pengetahuan saya berkisar dari segala sesuatu yang berhubungan dengan sistem operasi Windows serta Android untuk ponsel. Dan komitmen saya adalah kepada Anda, saya selalu bersedia meluangkan beberapa menit dan membantu Anda menyelesaikan pertanyaan apa pun yang mungkin Anda miliki di dunia internet ini.