hkcode.co.kr- 자료설문
데이터분석- KAMP 참고 // https://www.bigdata-eng.com/p/m0000/#top
https://www.bigdata-eng.com/p/m0000/#top
플로우 와이즈-플로우와이즈(Flowise AI)는 복잡한 코딩 없이 드래그 앤 드롭 방식의 시각적 인터페이스를 통해 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 및 AI 에이전트를 구축할 수 있게 해주는 오픈 소스 로우코드(Low-code) 플랫폼입니다.
플로우와이즈의 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 시각적 빌더: AI 워크플로우를 설계하기 위해 노드를 연결합니다.
- 다양한 통합: LangChain을 기반으로 하며, OpenAI, Claude, Google Gemini 등 다양한 LLM과 이메일, 데이터베이스 등 외부 도구를 연결합니다.
- 활용 사례: 챗봇, 문서 기반 질의응답(RAG), 웹 스크래핑, 이메일 자동 발송 에이전트 등이 있습니다.
- 유연한 배포: 로컬 환경에 설치하거나 전용 클라우드 서비스를 통해 배포할 수 있습니다.
자세한 내용은 Flowise 공식 홈페이지 또는 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.
Dify 소개 - https://cloud.dify.ai/apps
Dify(Do It For You)는 생성형 AI 애플리케이션을 코딩 없이(No-code) 또는 최소한의 코딩(Low-code)으로 기획부터 운영까지 통합 관리할 수 있는 오픈소스 LLMOps(Large Language Model Operations) 플랫폼입니다.
核心 특징
- 시각적 워크플로우: 드래그 앤 드롭 방식의 GUI를 통해 복잡한 AI 에이전트와 RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 설계할 수 있습니다.
- BaaS(Backend-as-a-Service) 지원: API를 통해 기존 시스템과 쉽게 연동할 수 있어, 별도의 백엔드 구축 없이도 AI 기능을 배포할 수 있습니다.
- 멀티 모델 지원: OpenAI, Anthropic, Hugging Face 등 다양한 거대 언어 모델(LLM)을 한 곳에서 선택하고 관리할 수 있습니다.
- 데이터셋 관리: 사내 문서(PDF, TXT, Notion 등)를 업로드하여 AI가 특정 지식을 바탕으로 답변하게 하는 RAG 기능을 강력하게 지원합니다.
주요 활용 및 대상
- 비개발자: 마케터나 기획자가 코딩 없이 업무용 챗봇이나 자동화 도구를 직접 제작할 수 있습니다.
- 개발팀: LangChain 같은 라이브러리를 직접 코딩하는 대신, Dify를 '스캐폴딩 시스템(Scaffolding System)'으로 활용해 개발 속도를 획기적으로 높일 수 있습니다.
- 기업 환경: 데이터 제어가 중요한 기업을 위해 로컬 서버에 직접 설치(Self-hosting)하여 보안을 강화할 수 있는 옵션을 제공합니다.
Dify를 클라우드 버전(무료 제공)으로 바로 시작해보시겠어요, 아니면 로컬 서버 설치 방법이 궁금하신가요?
dify github - https://github.com/topics/dify?o=asc&s=updated
Dify는 코딩 없이(No-Code) LLM 애플리케이션(챗봇, 워크플로우, 에이전트 등)을 손쉽게 구축하고 운영할 수 있는 오픈소스 LLM 앱 개발 플랫폼입니다. RAG(검색 증강 생성) 기능을 통해 내부 데이터를 AI에게 학습시킬 수 있는 것이 큰 장점입니다.
Dify의 기본 사용법은 크게 환경 설정 -> 데이터 준비(Knowledge) -> 앱 구축(Studio) -> 퍼블리싱 순서로 진행됩니다.
1. 시작하기 (가입 및 모델 설정)
- Dify 클라우드에 접속합니다. Dify 웹사이트 또는 직접 배포(Docker)를 사용할 수 있습니다.
- 모델 API 키를 설정합니다. 우측 상단 프로필 > 설정 > 모델 공급자(Model Provider)에서 API Key를 입력합니다 (OpenAI, Anthropic, Gemini 등).
2. 데이터 준비: 지식(Knowledge) 생성 (RAG)
AI가 특정 데이터를 기반으로 답변하게 하려면 '지식' 탭을 사용합니다.
- 지식 탭 > 지식 생성을 클릭합니다.
- 문서 파일(PDF, MD, TXT, Docs)을 업로드하거나 노션, 웹사이트 동기화 등을 통해 데이터를 등록합니다.
- 세그먼트 설정 및 인덱싱을 통해 데이터 처리(Indexing)를 완료합니다.
3. 앱 만들기: 스튜디오(Studio) 활용
- 스튜디오 > 비어 있는 앱에서 만들기(Create from Blank)를 클릭합니다.
- 앱 유형 선택:
- 챗봇(Chatbot): 일반적인 대화형 AI.
- 챗플로우(Chatflow): 대화 흐름을 시각적으로 설계.
- 워크플로우(Workflow): 복잡한 논리 처리가 필요한 자동화된 스크립트.
- 앱 설정 및 프롬프트 작성: 챗봇의 페르소나, 역할, 규칙(Instruction)을 작성합니다.
- 컨텍스트 연동: '컨텍스트' 섹션에서 앞서 생성한 '지식'을 연결하여 RAG 챗봇을 완성합니다.
4. 테스트 및 퍼블리싱
- 디버깅(미리보기): 우측 채팅창에서 질문을 입력하며 AI의 답변을 테스트합니다.
- 공개(Publish): 완성된 앱을 웹 앱(URL)으로 배포하거나, API로 내보내어 웹사이트나 챗봇(디스코드 등)에 삽입합니다.
🔥 Dify 주요 기능 활용 팁
- 시각적 워크플로우(Visual Workflow): 드래그 앤 드롭 방식으로 LLM, 도구(Tools), 코드 노드, 조건문(If/Else)을 연결하여 복잡한 로직을 구성합니다.
- 도구(Tools) 연동: 구글 검색, 날씨, 유튜브, API 연동 등 외부 툴을 AI에 연결하여 기능을 확장합니다.
- 에이전트(Agent) 전략: 재귀적 추론(ReAct)을 사용하여 AI가 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖추게 할 수 있습니다.
📝 튜토리얼 추천
- SWTT Dify 튜토리얼 (유튜브): 코딩 없이 이커머스 FAQ 챗봇 만들기 등 실무 중심의 내용을 다룹니다.
- Dify 공식 문서 (docs.dify.ai): 가장 정확하고 상세한 가이드를 제공합니다.
Dify는 초보자에게는 챗봇 설정을, 개발자에게는 파이썬(Python) 기반의 사용자 정의 도구를 활용한 에이전트 개발까지 지원합니다.
모두 표시
Dify(디파이)는 생성형 AI 애플리케이션을 코딩 없이(No-code) 또는 최소한의 코딩으로(Low-code) 빠르게 개발하고 운영할 수 있게 돕는 오픈소스 LLMOps(거대언어모델 운영) 플랫폼입니다. "Do It For You"라는 의미를 담고 있으며, 복잡한 AI 기술을 누구나 쉽게 실무에 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
🛠️ 주요 핵심 기능
- 비주얼 워크플로우 빌더: 드래그 앤 드롭 방식으로 AI의 사고 흐름과 작업 단계를 시각적으로 설계할 수 있습니다.
- RAG(검색 증강 생성) 엔진: PDF, 노션, 웹사이트 등 기업 내부 데이터를 업로드하여 AI가 최신 지식을 기반으로 답변하도록 합니다.
- 멀티 모델 지원: OpenAI(GPT), Anthropic(Claude), Google(Gemini), Llama 등 다양한 모델을 연결하고 교체하며 테스트할 수 있습니다.
- AI 에이전트 및 도구 통합: AI가 스스로 외부 API를 호출하거나 도구를 사용하여 실제 업무(메일 발송, 데이터 조회 등)를 수행하도록 설정합니다.
- 백엔드 서비스(BaaS): 개발한 AI 기능을 즉시 API 형태로 추출하여 기존 웹이나 앱에 연동할 수 있습니다.
💰 이용 방식 및 요금제
- Cloud 버전: Dify.ai 공식 웹사이트에서 회원가입 후 즉시 사용 가능합니다. 일정량의 무료 쿼리를 제공하며, 고성능이나 팀 협업이 필요할 경우 유료 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.
- Self-hosted(Docker): 오픈소스로 공개되어 있어 개인 서버나 로컬 PC에 직접 설치할 수 있습니다. 이 경우 기능 제한 없이 무료로 운영이 가능합니다.
Dify를 통해 나만의 맞춤형 챗봇이나 업무 자동화 에이전트를 직접 만들 수 있습니다. 설치 방법이나 활용 사례에 대한 정보가 있습니다
[웹사이트 접근 시]
- hkcode.co.kr -> 자료/설문 메뉴 -> 제조기업 대상 AI강의
[다이렉트 접근 시]
- https://vo.la/4oRW1Xq
실습 시 구글계정 로그인은 필수
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