- Dify는 새로운 프로젝트에 Workflow와 Chatflow를 추천하며, 간단한 작업에는 기본 앱도 계속 사용할 수 있습니다.
- 워크플로 프로세스는 독립적인 입력을 처리하며 예약된 일정, 웹훅 또는 호환 가능한 이벤트를 통해 시작할 수 있습니다.
- Chatflow는 여러 차례 대화가 이어지는 환경에 적합하며, 세션 중에 변수를 저장할 수 있습니다.
- 에이전트는 도구를 언제 사용할지 결정하며, 워크플로 내의 단계로 통합될 수도 있습니다.
Dify에서 앱을 만들 때 간단한 채팅, 텍스트 생성기, 시각적 흐름 또는 도구를 사용할 수 있는 에이전트 중에서 선택할 수 있습니다. 현명한 선택이 중요합니다. 항상 동일한 단계를 따르는 작업에는 각 사용자가 서로 다른 요청을 하는 도우미와 동일한 구조가 필요하지 않습니다.
Dify는 현재 다음을 추천합니다. 워크플로우 및 채팅 흐름 주요 애플리케이션 유형으로는 다양한 유형이 있습니다. 또한 간단한 경우를 위해 챗봇, 에이전트, 텍스트 생성기와 같은 기본 옵션도 제공합니다. 결정은 다음 두 가지 질문에서 시작됩니다. 사용자와 대화해야 하는가? 모델이 스스로 사용할 도구를 결정해야 하는가?
Dify 앱 유형을 한눈에 보기
| 남자 | 이것은 무엇에 쓰는 것입니까? | 언제 선택해야 할까요? |
|---|---|---|
| 챗봇 | 간단한 대화로 답변해 주세요. | 모델, 지침, 그리고 필요한 경우 지식 기반이 충분하다면. |
| 텍스트 생성기 | 한 번의 실행으로 결과를 생성합니다. | 사용자가 입력란을 채우고 대화나 여러 단계를 거치지 않고 바로 텍스트를 기대하는 경우. |
| 기본 에이전트 | 설정된 도구를 언제 사용할지 논의하고 결정하십시오. | 요청마다 경로가 바뀌고 전체적인 시각적 흐름을 설계할 필요가 없는 경우입니다. |
| 챗플로우 | 노드와 조건을 통해 대화를 이끌어갑니다. | 대화 중에 여러 번의 회전, 다른 경로 또는 변수가 필요한 경우. |
| 워크플로우 | 노드를 사용하여 작업을 처음부터 끝까지 처리합니다. | 특정 이벤트가 발생하거나 특정 시간이 되면 독립적인 프로세스를 자동화하고 싶을 수도 있습니다. |
이 표는 기본적이고 주요한 응용 프로그램 유형을 설명합니다. 또한 다음과 같은 내용도 있습니다. 재사용 가능한 새로운 에이전트가 베타 버전으로 출시되었습니다. 이는 독립적으로 작동하거나 워크플로에 참여할 수 있습니다. 이에 대해서는 나중에 자세히 살펴보겠습니다.
간단한 작업을 위한 챗봇 및 텍스트 생성기
챗봇 대화 중에 여러 질문을 하고 답변을 받아야 할 때 적합합니다. 예를 들어, 문서를 참조하거나 자주 묻는 질문에 답변하는 사내 비서에게 유용합니다. 지식 기반을 활용할 수는 있지만, 기본 애플리케이션은 여러 도구 중에서 선택하거나 노드 연결을 탐색하도록 설계되지 않았습니다.
텍스트 생성기 작동 방식이 다릅니다. 사용자가 필요한 데이터를 입력하고 애플리케이션을 실행하면 결과가 나옵니다. 원하는 이름, 기능, 어조를 입력받아 제품 설명을 작성해주는 도구가 좋은 예입니다. 여러 개의 입력 필드"단일 실행"이 "단일 필드"를 의미하는 것은 아닙니다.
텍스트 생성기는 구성된 지식 기반을 참조하여 텍스트에 대한 컨텍스트를 제공할 수도 있습니다. 입력 내용을 분류하고, 외부 서비스를 참조하고, 여러 단계로 나누어 출력을 생성해야 하는 경우 워크플로로 전환하십시오.
챗플로우는 언제 사용해야 할까요?
Un 챗플로우 이 시스템은 시각적 흐름을 통해 각 사용자 메시지를 처리합니다. 응답 방식을 결정하기 위해 조건, 지식 검색, 모델 및 기타 노드를 추가할 수 있습니다. 또한 대화 변수와 메모리 구성을 사용하여 대화 순서 간의 맥락을 유지할 수 있습니다.
사용자가 어떤 제품을 사용하고 있는지 먼저 묻고, 문제를 파악한 다음, 관련 문서를 참조하는 지원 담당자를 상상해 보세요. 사용자는 필요한 정보를 단계적으로 제공할 수 있으며, 워크플로는 필요한 정보를 저장하고 의도된 경로를 선택합니다.
Chatflow를 선택할 때는 다음 조건을 고려하세요. 대화를 과정의 일부로 삼으세요만약 누군가에게 데이터를 한 번만 보내고 최종 결과를 받으면 되는 경우라면 워크플로우가 더 적합할 것입니다.
워크플로를 사용하여 작업을 자동화하는 시점은 언제일까요?
Un 워크플로우 이는 일련의 노드를 실행하여 독립적인 작업을 처리합니다. 데이터를 입력받아 분류하고, 문서를 조회하고, 모델을 호출하고, 조건을 적용하고, 출력을 반환할 수 있습니다. 각 실행은 시작과 종료 시점이 명확하며, 여러 메시지가 지속적으로 주고받는 대화처럼 구성되어 있지 않습니다.
예를 들어, 제품 사양서를 받아 기능을 추출하고, 제품 설명을 생성한 다음, 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 구조화된 필드를 반환할 수 있습니다. 단계가 미리 알려져 있다면 흐름도에 그려보면 각 단계에서 어떤 일이 발생했는지 쉽게 파악할 수 있습니다.
워크플로는 수동으로 또는 API 호출을 통해 시작할 수 있습니다. 다음 버전에서 트리거또한 웹훅을 수신하거나 호환되는 플러그인 이벤트가 발생할 때, 또는 예약된 일정에 따라 시작될 수도 있습니다. 따라서 "자동화"는 단순히 버튼을 눌러 흐름을 실행하는 것만을 의미하지 않습니다.
단계 진행 전에 사람의 검토가 필요한 경우, Dify는 지원되는 버전에서 사람 개입 노드를 제공합니다. 이는 정보 게시, 제출 또는 수정과 같이 유효성 검사가 필요한 프로세스에 유용한 옵션입니다.
에이전트: 모델이 도구를 선택하도록 해야 하는 시점은 언제인가요?
Un 대리인 작업을 받으면 사용할 도구를 선택하고, 결과를 확인한 후, 응답하기 전에 이 과정을 반복할 수 있습니다. 이는 단일한 경로를 예측할 수 없는 경우에 유용합니다. 예를 들어, 어떤 쿼리에서는 정보를 검색해야 할 수도 있고, 다른 쿼리에서는 API를 호출하고 여러 결과를 비교해야 할 수도 있습니다.
이러한 유연성을 확보하려면 사용 가능한 도구, 해당 도구의 권한 및 반복 횟수 제한을 명확하게 정의해야 합니다. 단계가 추가될 때마다 응답 시간과 모델 리소스 사용량이 증가할 수 있습니다. 항상 동일한 세 가지 작업을 동일한 순서로 실행해야 하는 경우 워크플로의 노드로 구성하십시오.
또한, 해당 이름의 세 가지 용법을 구분하는 것이 중요합니다.
- 기본 에이전트: Dify의 간편 모드 내에서 사용할 수 있는 도구가 포함된 채팅 애플리케이션입니다.
- 클래식 에이전트 노드: 이는 의사 결정 단계와 도구 사용 단계를 시각적 흐름 안에 배치합니다.
- 새로운 재사용 가능한 에이전트: 이 베타 기능은 에이전트를 한 번 구성하여 독립형 애플리케이션으로 사용하거나 워크플로의 단계로 사용할 수 있도록 합니다. 이 기능의 사용 가능 여부는 사용 중인 버전 및 환경에 따라 다릅니다.
에이전트 설정 절차를 따르려면 가이드를 참조하세요. Dify에서 AI 에이전트를 만드는 방법해당 프로토콜을 사용하여 외부 도구를 연결하는 방법에 대한 가이드도 제공됩니다. Dify와 MCP의 통합.
프로젝트 전체를 복잡하게 만들지 않고 워크플로우와 에이전트를 결합하는 방법
완전히 고정된 프로세스와 완전히 자율적인 프로세스 중에서 선택할 필요가 없습니다. 그 과정을 다른 사람의 손에 맡길 수 있습니다. 워크플로우 알려진 부분과 사용법 대리인 어려운 결정을 내려야만 조건을 설정하여 프로그래밍할 수 있습니다.
자동화된 사고 관리 시스템을 상상해 보세요. 요청이 접수되면 한 노드에서 데이터를 추출하고, 다른 노드에서 사례를 분류합니다. 일반적인 요청은 정해진 경로를 따릅니다. 특이한 사고가 발생하면 워크플로는 해당 작업을 담당자에게 넘겨 담당자가 사용 가능한 도구를 확인하고 해결 방안을 준비하도록 합니다. 그런 다음 담당자는 결과를 검토한 후 제출합니다.
이 프로세스는 검증 가능한 구조를 유지하고, 진정으로 필요한 부분에 한해 개방형 결정을 허용합니다. 분류 및 응답 규칙이 충분하다면 에이전트 없이도 동일한 시스템을 구축할 수 있습니다.
RAG 및 모델: 통합할 수 있는 구성 요소
지식 기반, 외부 도구 또는 언어 모델 이것들은 애플리케이션 유형이 아닙니다.이러한 구성 요소들은 각 모달리티가 허용하는 기능에 따라 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 기본적인 챗봇은 문서를 조회할 수 있고, 챗플로우는 언제 문서를 불러올지 결정할 수 있으며, 워크플로우는 그 결과를 특정 단계에서 사용할 수 있습니다.
RAG를 사용한 문서 검색은 모델에 맥락을 제공하는 데 도움이 되지만 정확한 답변을 보장하지는 않습니다. 적절한 조각을 검색하는지, 그리고 결과가 실제로 질문에 대한 답인지 검증해야 합니다. 마찬가지로, 에이전트에 도구를 추가한다고 해서 항상 올바른 도구를 선택하는 것은 아닙니다.
신청서를 작성하기 전에 어떻게 결정을 내려야 할까요?
- 몇몇 입력란을 채운 후 텍스트만 추출하면 되는 건가요? 텍스트 생성기로 시작하세요.
- 간단한 도우미와 여러 번 대화해야 할 필요가 있나요? 챗봇을 사용해 보세요.
- 대화에 조건, 여러 단계 또는 변수가 필요한가요? Chatflow를 선택하세요.
- 개별 항목을 처리하시겠습니까, 아니면 이벤트에 응답하시겠습니까? 워크플로를 사용하세요.
- 다음 도구는 모델이 발견한 내용에 따라 달라지나요? 상황에 따라 에이전트를 별도로 또는 프로세스의 특정 단계에 도입하십시오.
En 사진관 애플리케이션을 처음부터 개발하거나 템플릿을 사용하여 시작할 수 있습니다. 게시하기 전에 일반적인 사용 사례, 불완전한 입력 및 외부 도구에서 발생하는 오류를 테스트하십시오. 결과와 실행 로그를 검토하여 선택한 구조가 작업을 해결하는지 또는 더 많은 제어가 필요한지 판단하십시오.
나는 그의 "괴짜" 관심을 직업으로 바꾼 기술 열광자입니다. 나는 10년 넘게 최첨단 기술을 사용하고 순수한 호기심으로 온갖 프로그램을 만지작거리며 살아왔습니다. 이제 저는 컴퓨터 기술과 비디오 게임을 전공했습니다. 왜냐하면 저는 5년 넘게 기술 및 비디오 게임에 관한 다양한 웹사이트에 글을 쓰고 모든 사람이 이해할 수 있는 언어로 필요한 정보를 제공하려는 기사를 작성해 왔기 때문입니다.
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