Langflow ve Dify: Yapay Zeka Ajanları için Platformların Kapsamlı Analizi

Birkaç soruyu yanıtlayan bir yapay zeka demosundan, gerçek kullanıcılar, belgeler ve araçlarla çalışabilen bir uygulamaya geçmek kolay bir iş değildir. Prototip aşamasında her şey doğru çalışabilir, ancak dağıtım sırasında gecikme, izinler, veri alma, belirteç tüketimi ve eylem izleme ile ilgili sorunlar ortaya çıkar.

Araçlar gibi Dify ve Langflow Bu karmaşıklığı görsel düzenleyiciler aracılığıyla azaltmaya çalışırlar. Her ikisi de modelleri, istemleri, veri kaynaklarını ve araçları birbirine bağlamaya olanak tanır, ancak tam olarak aynı kullanıcı türü için tasarlanmamışlardır ve aynı düzeyde altyapı sağlamazlar.

Bu karşılaştırmada Langflow ve Dify karşılaştırması Her platformun neler sunduğunu, n8n veya Flowise'ı ne zaman kullanmanın en iyi olduğunu ve bir yapay zeka ajanı prototipini başkaları tarafından kullanılan bir hizmete dönüştürmeden önce nelere dikkat etmeniz gerektiğini göreceğiz.

İlgili makale:

Kontrolü kaybetmeden yapay zeka ajanlarıyla iş akışı nasıl kurulur?

Langflow ve Dify arasındaki temel farklar

Dify, tek bir platformdan dil tabanlı uygulamalar oluşturmak, yayınlamak ve yönetmek için tasarlanmıştır. Sohbet botları, iş akışları, aracılar, bilgi tabanları, API'ler, çalıştırma günlükleri ve temel web uygulamaları oluşturmak için araçlar içerir.

Langflow ise esas olarak şu şekilde işlev görür: yapay zeka akışlarını tasarlamak için görsel ortamBu, bileşenleri, modelleri, araçları, belleği ve RAG sistemlerini bir tuval üzerinde birbirine bağlamanıza olanak tanır. Yaklaşımı, özellikle akış yapısıyla denemeler yapmak ve Python'da kendi bileşenlerini oluşturmak isteyen geliştiriciler için ilgi çekicidir.

Temel fark, Dify'nin uygulama yaşam döngüsünün daha büyük bir bölümünü kapsamaya çalışması, Langflow'un ise iç mantığını oluşturmak ve değiştirmek için daha esnek bir laboratuvar sağlamasıdır.

Dify: Yapay zeka uygulamaları için eksiksiz bir platform

Dify, hızlı tasarım, iş akışları, ajanlar, bilgi tabanları, model seçimi ve uygulama yayınlamayı tek bir arayüzde bir araya getiriyor. Bu sayede, baştan itibaren görsel bir düzenleyici, vektör veritabanı, kullanıcı arayüzü ve ayrı bir gözlemlenebilirlik sistemini birleştirme ihtiyacı ortadan kalkıyor.

Bilgi sistemi, kullanıcıların belgeleri yüklemesine, parçalara ayırmasına, gömülü içerik oluşturmasına ve her sorguyla ilgili bilgileri almasına olanak tanır. Sanrıları otomatik olarak ortadan kaldırmaz, ancak oldukça erişilebilir bir temel sağlar. RAG ile bir chatbot oluşturun Tüm işlem hattını sıfırdan programlamadan.

Bu sürece henüz aşina değilseniz, size yardımcı olmaktan memnuniyet duyarız. Dify ile chatbot oluşturma rehberi Modelin, bilgi tabanının ve uygulama yayınlarının nasıl kurulacağını açıklıyoruz.

Kendi kendini yöneten kurulum, API'yi, arka plan işlemlerini, veritabanını ve diğer bileşenleri ayırmak için farklı hizmetler kullanır. Dify, belirli görevleri yerine getirmek ve hizmetleri koordine etmek için Celery ve Redis çalışanlarını kullanır. Bu mimari ölçeklenebilirliği kolaylaştırır, ancak bu, herhangi bir akışın çalışanları, sınırları ve altyapıyı ayarlamadan ağır bir yükü otomatik olarak kaldırabileceği anlamına gelmez.

Dify ayrıca uygulamaları ve bilgileri çalışma alanları içinde düzenlemenize olanak tanır. Bu, iş birliğini ve izin yönetimini kolaylaştırır, ancak çoklu istemci platformu olarak kullanmadan önce, hangi kaynakların paylaşıldığını, her bilgi tabanına kimin erişebileceğini ve kimlik bilgilerinin nasıl saklandığını dikkatlice kontrol etmeniz önerilir.

Dify'nin Avantajları

• Bu, akışları, aracıları, RAG'leri, uygulamaları, API'leri ve kayıt defterlerini tek bir platformda bir araya getiriyor.
• Bu, uyumlu modeller ve hizmetler sunan çok sayıda sağlayıcıyı birbirine bağlamanıza olanak tanır.
• Prototip aşamasından kullanılabilir uygulamaya geçiş yolunu nispeten kısaltıyor.
• Docker Compose kullanarak kendi altyapınıza kurabilirsiniz.
• Bu, yanıtların değerlendirilmesini ve model tüketiminin izlenmesini kolaylaştırır.

Dify sınırlamaları

• Bileşenler, platformun mimarisine ve mevcut işlevlerine bağlıdır.
• Kendi kendini yöneten kurulum, çeşitli konteynerlerin ve hizmetlerin bakımını gerektirir.
• Son derece özel özelleştirmeler, harici eklentiler veya hizmetler geliştirilmesini gerektirebilir.
• Kendi sunucunuzda barındırmak daha fazla kontrol sağlar, ancak güncellemeleri, yedeklemeleri ve güvenliği yönetmeyi gerektirir.

Dify, ek koşullar içeren Apache 2.0 tabanlı kendi lisansını kullanmasına rağmen, açık kaynaklı bir platformdur. Bu nedenle, ticari bir ürüne entegre etmeden veya bir hizmet sunmak için değiştirmeden önce, kullanılan sürümün şartlarını gözden geçirmeniz önerilir.

İlgili makale:

Dify ve RAGFlow: Yapay Zeka ve RAG Ajanları için Platformların Detaylı Karşılaştırması

Langflow: Akış tasarımları için esnek bir görsel ortam.

Langflow, görsel geliştirme ortamına daha yakın bir yaklaşım benimser. Uygulamanın yapısının büyük bir kısmını gizlemek yerine, modelleri, komut istemlerini, araçları, girdileri, çıktıları ve bellek sistemlerini birbirine bağlı bileşenler olarak görüntüler.

Bu, veri akışının daha iyi anlaşılmasını sağlar ve tüm akışı yeniden oluşturmaya gerek kalmadan belirli bir bölümün değiştirilmesine olanak tanır. Ayrıca, mevcut öğeler belirli bir entegrasyonu kapsamadığında Python ile özel bileşenler oluşturmak da mümkündür.

Akışlar, harici bir uygulamadan kullanılmak üzere API'ler aracılığıyla kullanıma sunulabilir. Langflow ayrıca farklı dillerden çağrı yapmaya yönelik kod örnekleri de sağlar, ancak bu, herhangi bir diyagramı otomatik olarak bağımsız, üretime hazır bir Python uygulaması olarak dışa aktarmakla karıştırılmamalıdır.

Sıfırdan başlamak için kılavuzumuza başvurabilirsiniz. Langflow'u Docker ile nasıl kurarım?Ardından, aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz. Langflow ile yapay zeka iş akışları oluşturun ve onları harici hizmetlerle bağlantılandırın.

Langflow'un Avantajları

• Bu, iş akışındaki her adımın görsel olarak incelenmesine olanak tanır.
• Python dilinde geliştirilen özel bileşenleri destekler.
• Farklı modelleri, komutları ve RAG sistemlerini denemek için kullanışlıdır.
• Akışlar, diğer uygulamalardan API aracılığıyla tüketilebilir.
• Bu, prototipin iç mantığını değiştirme konusunda daha fazla özgürlük sunar.

Langflow sınırlamaları

• Büyük diyagramların bakımı ve anlaşılması zor olabilir.
• Akışı yayınlamak tek başına kimlik doğrulama, faturalandırma veya tüm ürün arayüzü sorununu çözmez.
• Performans, bağlı olan bileşenlere, modellere ve hizmetlere bağlıdır.
• Özel bileşenler kod çalıştırabilir ve kurulumdan önce incelenmelidir.

Langflow'un önceki sürümlerinde, güncellemelerle giderilen uzaktan kod yürütme güvenlik açığı da dahil olmak üzere önemli güvenlik açıkları bulunmaktaydı. Bu, mevcut tüm kurulumların güvensiz olduğu anlamına gelmez, ancak platformu güncel tutmanın ve eski bir sürümü doğrudan internete maruz bırakmaktan kaçınmanın önemini vurgular.

Hangi alet en iyi RAG sistemini sunuyor?

Dify, genellikle tek bir arayüzden yönetilen bir bilgi tabanı oluşturmayı hedefleyen durumlarda daha kullanışlıdır. Belgeleri, indekslemeyi, erişim yöntemlerini ve bilgi kaynaklarının farklı uygulamalarla ilişkilendirilmesini kontrol etmenizi sağlar.

Langflow, işlem hattını oluşturmada daha fazla özgürlük sunar. Hangi belge yükleyiciyi kullanacağınıza, içeriği nasıl böleceğinize, hangi modelin gömülü vektörleri oluşturacağına, hangi vektör veritabanının verileri depolayacağına ve hangi bileşenin sonuçları alacağına siz karar verebilirsiniz.

Seçim, ne kadar yapılandırma yapmak istediğinize bağlıdır:

• Dify: Bu, her parçayı ayrı ayrı kendiniz inşa etmek zorunda kalmadan entegre ve yönetilebilir bir RAG sistemi istiyorsanız uygundur.
• Langflow: Geri kazanım makineleri, yeniden sıralama makineleri ve özel bileşenlerle deneme yapmanız gerekiyorsa uygundur.
• RAGFlow: Belgelerin işlenmesi ve yapılandırılmasının projenin özünü oluşturması ilginçtir.
• LlamaIndex: Kod kullanarak son derece özelleştirilmiş bir veri hattı ve kurtarma sistemi geliştirmek için önerilir.

Belgeleri yüklemek ve sonuçlara güvenmek asla yeterli değildir. Metin çıkarma sürecini, parçaların boyutunu, gömme modelini, filtreleri ve elde edilen yanıtların kalitesini doğrulamak çok önemlidir.

Dify veya Langflow yerine n8n'i ne zaman tercih etmelisiniz?

n8n'nin kapsamı farklıdır. Dil modellerinin ve ajanların entegrasyonuna da olanak tanıyan genel bir otomasyon platformudur. Ana avantajı, yapay zekanın daha büyük bir iş sürecinin yalnızca bir aşaması olduğu durumlarda ortaya çıkar.

Örneğin, n8n bir e-posta alabilir, eki çıkarabilir, bir modele gönderebilir, yapılandırılmış bilgileri bir veritabanına kaydedebilir ve sonucu bir iletişim aracına yayınlayabilir. Dify ve Langflow sürecin akıllı kısmını yönetirken, n8n kurumsal uygulamaları koordine eder.

İki yaklaşımı birleştirmek isterseniz, Tecnobits açıklıyoruz Dify'ı n8n ile bağlayarak görevleri nasıl otomatik hale getirebilirsiniz?.

Model Bağlam Protokolü (MCP) desteği, bu platformların yeteneklerini genişletir ancak güvenlik kontrollerini ortadan kaldırmaz. Her MCP sunucusu, konuşmadan araçlar sunabilir ve veri alabilir; bu nedenle izinlerini ve kaynağını gözden geçirmeniz önerilir. Ayrıca kılavuzumuza da başvurabilirsiniz. LibreChat'te MCP sunucularını yapılandırın ve bu tür bağlantının nasıl çalıştığını anlayın.

Flowise, LangGraph, CrewAI ve diğer alternatifler

Dify, Langflow ve n8n'nin yanı sıra, farklı yaklaşımlara sahip araçlar da mevcuttur:

• Flowise: Bağlantılı bileşenler kullanarak sohbet botları, ajanlar ve RAG sistemlerini görsel olarak oluşturmanıza olanak tanır.
• LangGraph: Kod tabanlı kontrol imkanı sunarak durum yönetimini, dallanmaları, döngüleri ve uzun süreli yürütmeyi yönetir.
• CrewAI: İşlevleri ve sorumlulukları belirlenmiş temsilcileri koordine etmeyi amaçlamaktadır.
• Microsoft Aracı Çerçevesi: Microsoft ekosistemi içinde iş akışları ve aracı sistemleri oluşturmak için araçlar sağlar.
• LlamaIndex: Bilgi alımı, indeksleme ve bilgiye erişim konusunda üstün performans sergiler.
• PydanticAI: Bu, Python'da yapılandırılmış sonuçlar ve veri doğrulaması içeren ajanların oluşturulmasını kolaylaştırır.

Flowise ve Langflow, her ikisi de görsel editörler kullandığı için benzer görünebilir. Gerçek fark, ihtiyaç duyduğunuz bileşenlere, desteklenen sağlayıcılara, akışı nasıl dağıttığınıza ve gereken özelleştirme düzeyine bağlı olacaktır.

Güvenlik, denetim ve üretim maliyetleri

Görsel arayüz, bir akışı otomatik olarak güvenli bir uygulama haline getirmez. Yayınlamadan önce, kimlik bilgilerini, izinleri, kullanım sınırlarını, günlük kaydını, hata işlemeyi ve aracının gerçekleştirebileceği eylemleri kontrol etmeniz gerekir.

Anahtarlar doğrudan komut istemlerine veya paylaşılan bileşenlere yazılmamalıdır. Bunların gizli bilgiler veya korumalı değişkenler olarak saklanması ve her araca yalnızca gerekli kimlik bilgilerinin verilmesi önerilir. Bu kılavuz, bunun nasıl yapılacağını açıklamaktadır. Temsilcileri kimlik bilgilerini ifşa etmeden dahili sistemlere nasıl bağlayabilirim?.

Ayrıca token tüketimini de izlemelisiniz. Açık bir çıkış koşulu yoksa, döngüsel bir akış modeli tekrar tekrar çağırabilir. Bunu önlemek için, maksimum yineleme sayısı, zaman aşımı süreleri, bütçeler ve yürütmeyi iptal etme mekanizmaları belirleyin.

Ajanın mesaj gönderebildiği, kayıtları değiştirebildiği, ürün satın alabildiği, kod çalıştırabildiği veya bilgileri silebildiği durumlarda insan gözetimi özellikle önemlidir. Düşük riskli işlemler için sonucun kaydedilmesi yeterli olabilirken, hassas işlemlerin onaylanması gereklidir.

Langflow mu yoksa Dify mi: Her durumda hangisini seçmeli?

Dify en uygun seçenektir. Kullanıcı arayüzü, API, bilgi tabanı, gözlemlenebilirlik ve yönetimi tek bir platformdan yöneten bir yapay zeka uygulaması oluşturmak istiyorsanız, bu özellikle dahili sohbet botları, belge yardımcıları ve dil tabanlı ürünlerin erken sürümleri için kullanışlıdır.

Langflow en uygunudur. Mantığı görsel olarak tasarlamak, bileşenlerle denemeler yapmak ve özel Python kodunu entegre etme yeteneğini korumak istiyorsanız, iş akışının her adımını kontrol etmenin önemli olduğu laboratuvarlar, teknik prototipler ve entegrasyonlar için iyi bir seçimdir.

n8n tercih edilir Yapay zekâ, e-posta, CRM, depolama, formlar ve diğer uygulamaları da birbirine bağlaması gereken bir otomasyon sisteminin bir parçası olduğunda, araçlar birbirini dışlamaz: n8n, Dify veya Langflow kullanarak otomasyonu başlatabilir ve akıllı işlemeyi yayınlanmış bir uygulamaya devredebilir.

Karar, yalnızca ilk birkaç dakikada hangi editörün en kolay göründüğüne göre verilmemelidir. Kullanıcıların nasıl kimlik doğrulaması yapacağı, verilerin nerede saklanacağı, kurulumun nasıl güncelleneceği, bir adım başarısız olursa ne olacağı ve her çalıştırmanın maliyetinin ne kadar olacağı da kontrol edilmelidir.

Alberto Navarro

Ben "inek" merakını mesleğe dönüştürmüş bir teknoloji tutkunuyum. Hayatımın 10 yıldan fazlasını en son teknolojiyi kullanarak ve sırf merakımdan dolayı her türlü programı kurcalayarak geçirdim. Artık bilgisayar teknolojisi ve video oyunları konusunda uzmanlaştım. Bunun nedeni, 5 yılı aşkın bir süredir teknoloji ve video oyunlarıyla ilgili çeşitli web sitelerinde yazılar yazıyor olmam ve ihtiyacınız olan bilgileri herkesin anlayabileceği bir dilde size vermeye çalışan makaleler oluşturmamdır.

Sorularınız varsa bilgim Windows işletim sistemi ve cep telefonları için Android ile ilgili her şeyi kapsar. Ve size olan bağlılığımdır, her zaman birkaç dakikamı ayırmaya ve bu internet dünyasında aklınıza gelebilecek her türlü soruyu çözmenize yardımcı olmaya hazırım.