AI 앱 개발 플랫폼, 뭘 선택해야 할까?
Dify vs LangChain vs Flowise 완벽 비교
"또 새로운 도구가 나왔다고?"
요즘 AI 개발자들 사이에서 자주 나오는 주제가 아닐까 싶습니다.
ChatGPT API 연결은 했는데, 이제 RAG 파이프라인 구축하고, 벡터 데이터베이스 연결하고, 프롬프트 관리하고... 직접 다 만들자니 시간이 부족하고, 기존 도구를 쓰자니 선택지가 너무 많습니다.
2025년 12월 현재, GitHub 스타 10만 개를 돌파한 Dify가 개발자들 사이에서 화제입니다. 과연 LangChain, Flowise 같은 검증된 도구들과 비교해서 뭐가 다를까요? 이 글에서는 실제 벤치마크 데이터와 기술 아키텍처를 바탕으로 객관적인 비교를 해보려고 합니다.
AI 앱 개발 플랫폼이 필요한 이유
우선, 간단한 RAG 챗봇 하나 만드는데 필요한 것들을 나열해보겠습니다.
python
# 최소한의 구현에 필요한 것들
- LLM API 연결 (OpenAI, Anthropic 등)
- 문서 로더 및 청킹
- 임베딩 모델 선택
- 벡터 데이터베이스 설정
- 검색 알고리즘 구현
- 프롬프트 템플릿 관리
- 응답 스트리밍 처리
- 에러 핸들링
- 로깅 및 모니터링
- 사용자 인터페이스이 것들을 처음부터 만들면 최소 2-3주가 걸립니다.
플랫폼을 쓰면 2-3일이면 됩니다. 10배 차이죠.
LLMOps 플랫폼이 해결해주는 건 크게 세 가지입니다.
첫째는 속도입니다. 프로토타입에서 프로덕션까지 개발 시간을 대폭 줄여줍니다.
둘째는 안정성입니다. 검증된 아키텍처로 기술 부채를 최소화할 수 있습니다.
셋째는 확장성입니다. 트래픽이 늘어도 대응할 수 있는 구조를 제공합니다.
주요 관련 플랫폼
LangChain
2022년에 나온 1세대 표준입니다. Python 기반 프레임워크이며
장점은 방대한 생태계와 문서, 수백 개의 통합 지원, 강력한 커뮤니티입니다. 단점은 코드 기반 접근이라 진입장벽이 있고, 복잡도가 높으며, UI 없이 순수 코딩으로만 작업해야 한다는 점입니다.
그러므로 파이썬에 능숙하고 완전한 커스터마이징이 필요한 개발팀에게 적합합니다.
Flowise
드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하는 비주얼 개발 도구입니다. TypeScript/Node.js 기반이고 100개 이상의 통합을 지원합니다.
직관적인 UI로 빠른 프로토타이핑이 가능하고, 컴포넌트 코드를 직접 수정할 수도 있습니다. 하지만 엔터프라이즈급 스케일링에는 제한이 있고, RAG 구현이 DIY 방식이며, 복잡한 로직 구현이 어렵습니다.
그러므로 중소규모 프로젝트에서 빠르게 데모를 만들어야 할 때 좋습니다.
n8n
Zapier의 오픈소스 대안으로, 600명 이상의 기여자가 있고 수천 개의 앱 통합을 지원합니다.
광범위한 앱 연결이 가능하고 자체 호스팅도 되며, 워크플로우 자동화에 특화되어 있습니다. 다만 AI 기능은 부가적인 수준이고, LLM 네이티브 지원이 제한적이며, RAG나 에이전트 기능이 약합니다.
그러므로 AI보다 범용 업무 자동화가 주 목적일 때 선택하면 됩니다.
Dify
2023년 3월에 나왔고, GitHub 스타 10만 개 이상, 290명 이상의 기여자가 있습니다(2024년 Q2 기준).
RAG, 워크플로우, 에이전트를 하나로 통합했고, 프로덕션급 관찰성이 내장되어 있으며, 비주얼 인터페이스와 코드 확장성을 모두 제공합니다. 상대적으로 신생 플랫폼이라 일부 엣지 케이스는 검증이 더 필요합니다.
프로토타입부터 프로덕션까지 단일 플랫폼으로 관리하고 싶을 때 적합합니다.
핵심 비교
RAG 성능
Dify 공식 블로그에서 발표한 Ragas 평가 결과입니다(출처).
지표 | OpenAI Assistants API | Dify |
|---|---|---|
검색 적중률 | 100% (기준) | 120% |
Answer Relevancy | 85% | 92% |
Context Precision | 78% | 89% |
차이를 만드는 건 하이브리드 검색입니다. 일반적인 벡터 검색은 의미적 유사도만 고려하지만, Dify는 벡터 검색과 키워드 검색을 결합하고 리랭킹까지 합니다.
실제로 "2025년 하반기 매출은?"이라고 질문하면, 벡터 검색만 쓰는 경우 "분기별 매출 추이" 같은 너무 광범위한 문서를 반환합니다. 하이브리드 검색은 "2025년 하반기"가 정확히 포함된 문서를 우선적으로 찾아줍니다.
뿐만아니라, 문서 처리도 자동화되어 있는데요,
LangChain의 경우에는 아래와 같이 코드를 작성해야 합니다.
python
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
loader = PyPDFLoader("document.pdf")
documents = loader.load()
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)Dify는 PDF를 업로드하면 끝나며
TXT, Markdown, PDF, HTML, DOC, CSV를 자동으로 처리하고, 청킹 전략도 자동으로 최적화됩니다.
개발 속도
고객 지원 챗봇 MVP를 개발한다고 가정해보겠습니다.
회사 FAQ 문서 50개(PDF)를 활용해서 실시간 답변하는 웹 인터페이스를 만들고, 답변 품질도 모니터링해야 합니다.
LangChain의 경우에는 다음과 같은 개발 스케줄이 나옵니다.
총 3-4주
Week 1: RAG 파이프라인 설계 및 구현, 벡터 DB 선택 및 설정, 문서 로딩 및 청킹 로직
Week 2: 프롬프트 엔지니어링, 검색 알고리즘 튜닝, 스트리밍 응답 구현
Week 3: 웹 UI 개발 (React + FastAPI), API 엔드포인트 설계
Week 4: 모니터링 시스템 구축, 테스트 및 디버깅Dify의 경우 다음과 같은 스케줄이 나옵니다.
총 3-5일
Day 1: Dify 설치 또는 클라우드 가입, PDF 업로드, LLM 모델 선택
Day 2: Chatbot 앱 생성, 프롬프트 작성 및 테스트, 지식베이스 연결
Day 3: 프롬프트 최적화, 응답 품질 테스트
Day 4-5: 공유 링크 생성 또는 임베딩, 팀 테스트결과적으로 대략 5~7배 정도 빠릅니다.
운영 복잡도
전형적인 LangChain 프로젝트를 보면 다음과 같은 도구를 조합합니다.
꽤나 많은 도구들을 조합하게 되는데요,
- LangChain (핵심 프레임워크)
- Pinecone (벡터 DB)
- LangSmith (모니터링)
- FastAPI (백엔드)
- React (프론트엔드)
- PostgreSQL (메타데이터)
- Redis (캐싱)
- Docker (배포)
- Prometheus + Grafana (메트릭)통합 포인트가 8-9개이고, 9개의 서비스를 유지보수해야 하며, 팀원 온보딩 때마다 각 도구를 다 학습해야 합니다.
Dify는?
- Dify (모든 것 포함)
- PostgreSQL (Dify 내장)
- 벡터 DB (선택적)통합 포인트 1-2개, 단일 플랫폼 유지보수, Dify UI만 학습하면 됩니다.
비용 효율성
시니어 개발자 일당을 50만원으로 가정하고 계산해보겠습니다.
LangChain 프로젝트(4주)는 개발 비용이 50만원 x 20일 = 1,000만원이고, 월 유지보수가 3일 = 150만원입니다. 연간 총비용은 1,000만원 + (150만원 x 12) = 2,800만원입니다.
Dify 프로젝트(5일)는 개발 비용이 동일하게 50만원 x 5일 = 250만원이고, 월 유지보수가 0.5일 = 25만원입니다. 연간 총비용은 250만원 + (25만원 x 12) = 550만원입니다.
연간 약 2,250만원을 절감할 수 있습니다. 물론 단순 계산이지만, 시간이 곧 비용이라는 점에서 효율성은 그 이상을 기대할 수 있는 부분입니다.
엔터프라이즈 기능
프로덕션 배포 시 필수적인 요소들을 비교해보겠습니다.
LangChain과 Flowise는 내장 인증/권한 관리가 없어서 별도로 구축해야 하고, 멀티테넌시도 직접 구현해야 합니다. 모니터링은 LangSmith를 별도로 구독해야 하고, 로깅을 위한 추가 작업도 필요합니다.
n8n은 인증 시스템은 있지만 AI 전용 관찰성이 부족하고, RAG 성능 메트릭이 없습니다.
Dify는 SSO와 RBAC을 기본 제공하고, 멀티테넌시가 내장되어 있으며, 앱/메시지/토큰 단위로 추적이 가능합니다. Grafana 대시보드 템플릿도 제공하고, API 키 관리와 레이트 리미팅도 가능합니다.
Dify 공식 문서에 따르면 120개 이상 국가의 Fortune 500 기업들이 Dify를 사용하고 있습니다(출처). 내부 AI 게이트웨이, 지식베이스 검색, 고객 지원 자동화, 문서 처리 자동화 등에 활용되고 있습니다.
기술 아키텍처 분석
Dify는 Python, Flask, PostgreSQL을 백엔드로 사용합니다. Python은 LLM 생태계의 사실상 표준이라 대부분의 AI 라이브러리가 Python을 우선 지원하고, 커뮤니티 기여도 쉽습니다. Flask는 가볍고 확장 가능해서 마이크로서비스 아키텍처에 적합하고, 성능과 단순성의 균형이 좋습니다. PostgreSQL은 엔터프라이즈에서 검증되었고, JSON 지원으로 유연한 스키마를 쓸 수 있으며, 트랜잭션 처리가 강력하다는 장점이 있습니다.
프론트엔드는 Next.js를 쓰는데요. React 기반으로 빠른 개발이 가능하고, SSR로 SEO 최적화도 되며, 최신 웹 표준을 지원합니다.
코드베이스가 130,000줄이 넘는다는 건 단순 프로토타입이 아니라 프로덕션급 플랫폼이라는 의미에 가깝습니다.
LangChain 의존성 제거
Dify는 v0.4부터 LangChain을 완전히 제거했습니다(출처). LangChain이 플랫폼 개발 속도를 늦추고, 불필요한 추상화 계층을 만들며, 성능 오버헤드가 있다고 판단했기 때문입니다.
결과적으론 15개의 핵심 컴포넌트로 단순화되었고, 실행 속도가 향상되었으며, 더 나은 제어와 최적화가 가능해졌습니다. 의존성을 최소화하고 핵심에 집중한다는 소프트웨어 엔지니어링 원칙의 좋은 예시입니다.
플러그인 아키텍처
Dify v1.7-1.8에서 도입된 플러그인 시스템은 게임 체인저입니다(출처).
Dify Core
├── Model Plugins (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3, Custom Models)
├── Tool Plugins (Web Search, API Integrations, Custom Tools)
├── Agent Strategy Plugins (ReAct, Chain-of-Thought, Function Calling)
└── Extension Plugins각 플러그인은 별도 패키지로 독립적으로 개발 및 배포가 가능하고, 버전 관리도 독립적이며, 원격 디버깅도 지원합니다. 또한, 에코시스템이 Dify 코어와 독립적으로 성장할 수 있다는 게 핵심입니다.
실전 시나리오 비교
스타트업 MVP 개발
예시 케이스로 AI 법률 자문 서비스 스타트업이 2주 내에 투자자 데모를 준비해야 한다고 가정해보겠습니다.
LangChain으로 법률 판례 500건(PDF)을 데이터로 사용했을 경우엔 아래와 같은 코드를 작성해야 합니다.
python
# 1. 문서 로딩
loader = DirectoryLoader('./cases', glob="**/*.pdf")
documents = loader.load()
# 2. 텍스트 분할
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 3. 임베딩 생성
embeddings = OpenAIEmbeddings()
# 4. 벡터 스토어 생성
vectorstore = Pinecone.from_documents(texts, embeddings, index_name="legal-cases")
# 5. 체인 구성
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# 6. 웹 서버 구현 (별도)
# 7. UI 개발 (별도)
# 8. 배포 설정 (별도)예상 소요 일정은 약 12-15일입니다.
Dify로 하면 이렇게 진행됩니다.
Day 1: Dify 설치(Docker 5분), 법률 PDF 업로드, GPT-4 연결
Day 2: Chatbot 앱 생성, 프롬프트 작성, 지식베이스 연결
Day 3: 답변 테스트 및 프롬프트 튜닝, 검색 파라미터 조정
Day 4: 공유 링크 생성, 팀 테스트
Day 5: 데모 준비 완료예상 소요 일정은 약 5일입니다.
엔터프라이즈 AI 게이트웨이
직원 5,000명의 제조 기업이 전사 GenAI 사용을 중앙 관리하려고 합니다.
부서별 권한 관리, 비용 추적(부서별 청구), 컴플라이언스 감사 로그, 99.9% SLA가 필요합니다.
LangChain과 n8n을 조합하면 아래와 같은 아키텍처가 나옵니다.
사용자 → n8n(라우팅) → LangChain(처리) → LLM
↓ ↓
권한시스템(커스텀) 로깅(커스텀)
↓ ↓
PostgreSQL ELK Stack커스텀 인증/인가 시스템, 부서별 API 키 관리, 사용량 추적 시스템, 비용 할당 로직, 감사 로깅, 모니터링 대시보드를 모두 구현해야 합니다.
예상 기간은 2-3개월입니다.
Dify는 아래와 같이 진행됩니다.
사용자 → Dify(올인원) → LLM
↓
내장 기능들: RBAC, API 키 관리, 사용량 추적, 감사 로그, Grafana 연동Dify 설치(Kubernetes), SSO 연동(SAML/OAuth), 부서별 테넌트 설정, Grafana 대시보드 구성만 하면 됩니다.
예상 기간은 2-3주입니다. 4배에서 8배 빠른 구축이 가능합니다.
복잡한 에이전트 시스템
연구 자동화 에이전트를 만든다고 가정해보겠습니다.
웹 검색, 논문 DB 검색, 내부 문서 검색을 하고, 멀티스텝 추론(ReAct, CoT)을 하며, 도구를 자동으로 선택해야 합니다.
Flowise는 멀티에이전트 오케스트레이션이 제한적이고, 복잡한 추론 전략 구현이 어려우며, 커스텀 에이전트를 추가하려면 코드를 수정해야 합니다.
Dify는 Agent Strategy 플러그인으로 다양한 추론 전략을 지원하고, Function Calling, ReAct, Chain-of-Thought를 기본 제공하며, MCP(Model Context Protocol)를 네이티브로 지원하고, 워크플로우에서 에이전트 노드를 활용할 수 있습니다.
실제 구현은 아래와 같은 식으로 진행됩니다.
Workflow:
1. User Query
2. Agent Node (ReAct 전략)
- Tool: Web Search
- Tool: arXiv API
- Tool: Internal Knowledge Base
3. LLM Node (결과 통합)
4. ResponseDify가 아닌 다른 플랫폼을 선택해야할 경우
LangChain은 코드 레벨의 완전한 제어가 필요하거나, 매우 특수한 커스터마이징 요구사항이 있거나, 이미 Python LLM 개발에 능숙한 팀이거나, 실험적 연구 프로젝트일 때 선택하면 됩니다.
Flowise는 TypeScript/Node.js 스택을 선호하거나, 중소규모 프로젝트이거나, 빠른 프로토타이핑이 최우선이거나, 컴포넌트 코드를 직접 수정하고 싶을 때 좋습니다.
n8n은 AI보다 범용 자동화가 주 목적이거나, 수천 개의 앱 통합이 필요하거나, 워크플로우 자동화 전문성이 필요할 때 선택하면 됩니다.
Dify는 프로토타입부터 프로덕션까지 단일 플랫폼으로 가고 싶거나, RAG 성능이 핵심 요구사항이거나, 비개발자와 개발자가 협업해야 하거나, 엔터프라이즈 관찰성이 필요하거나, 빠른 개발이 경쟁력일 때 선택하면 됩니다.
커뮤니티와 생태계
해당 데이터는 2025년 1월 기준 GitHub 통계입니다.
플랫폼 | Stars | Forks | Contributors | 주간 커밋 |
|---|---|---|---|---|
LangChain | 90,000+ | 14,000+ | 2,000+ | 약 150 |
Flowise | 30,000+ | 6,000+ | 200+ | 약 50 |
n8n | 45,000+ | 8,000+ | 600+ | 약 80 |
Dify | 100,000+ | 10,000+ | 290+ | 약 200 |
Dify는 2년 만에 10만 스타를 달성했고, 주당 200개 정도의 커밋으로 활발하게 개발되고 있으며, 비교적 건강한 커뮤니티가 형성되어 있습니다.
실제 사용 기업은 공개된 사례를 보면(Dify 블로그 및 커뮤니티), 120개국 이상의 Fortune 500 기업들이 있습니다. 금융권에서는 AI 게이트웨이로, 제조업에서는 품질 관리 문서 검색으로, 헬스케어에서는 의료 지식베이스로, 교육 분야에서는 맞춤형 AI학습 튜터로 사용되고 있습니다.
의사결정 가이드
Dify를 선택하기 전, 아래에 몇가지 체크리스트를 제안드립니다.
Dify를 강력 추천하는 경우로 대표적인 케이스는
단기간 내에 MVP가 필요하거나,
RAG 성능이 핵심이거나,
팀에 AI 전문가가 부족하거나,
프로덕션 모니터링이 필수이거나,
예산과 시간 제약이 있을 때입니다.
Dify를 고려해봐야 하는 경우는
매우 특수한 커스터마이징이 필요하거나,
이미 LangChain 인프라를 구축했거나,
연구 목적으로 순수 코드 제어가 필요하거나,
TypeScript 스택을 고수해야 할 때입니다.
간단한 의사결정 과정으로는
Q1. 2주 또는 빠른시간 내 런칭이 필요하다? YES → Dify
Q2. RAG 성능 중요하다? YES → Dify
Q3. 개발팀, AI 전문가 등 리소스 없음 → Dify / 숙련 개발자만 → LangChain도 OK
Q4. 목적? 범용 자동화 → n8n / AI 앱 → Dify/LangChain/Flowise
Dify 시작하기
5분 퀵스타트
Dify를 시작하기에는 클라우드 버전이 가장 빠릅니다.
1. dify.ai에 접속해서 회원가입하고,
2. "Create from blank"를 클릭한 다음,
3. "Chatbot" 또는 "Chatflow"를 선택하면 끝입니다.
셀프호스팅은 Docker로 합니다.
bash
# 저장소 클론
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
# 환경 변수 설정
cp .env.example .env
# .env 파일에서 OPENAI_API_KEY 등 설정
# 실행
docker compose up -d
# 접속
# http://localhost최소 요구사항은 CPU 2코어, RAM 4GB, 디스크 20GB입니다.
첫 RAG 챗봇 만들기
예상 소요시간 : 10분
일상에서 챗봇을 사용해 본 경험이 있거나 약간의 지식만 있다면
아래의 과정을 통해 누구나 쉽게 개인 또는 기업의 챗봇을 설계할 수 있습니다.
이로인해 나만의 고객센터, 우리팀만의 고객센터 더 나아가 우리 기업만의 고객센터를 스스로 설계, 개발, 운영까지 할 수 있습니다.
Step 1: 지식베이스 생성
Knowledge 탭 클릭 → "Create Knowledge" 버튼 → 문서 업로드 → "Save and Process"
Step 2: Chatbot 앱 생성
Studio 탭 → "Create from blank" → "Chatbot" → 모델 선택(GPT-4 추천)
→ Context에서 "Add Knowledge" → 지식베이스 선택
Step 3: 프롬프트 작성
System: "당신은 전문 AI 어시스턴트입니다. 제공된 문서를 기반으로 정확하게 답변하세요."
Step 4: 테스트
오른쪽 채팅창에서 질문 입력 → 답변 확인 → 프롬프트 조정
Step 5: 배포
"Publish" 버튼 → 공유 링크 생성 또는 API 활용결론
Dify는 검증된 성능 측면에서 RAG 검색 정확도가 20% 향상되었고, OpenAI Assistants API보다 우수합니다.
개발 효율 측면에서 LangChain 대비 5-7배 빠른 개발이 가능하고, 단일 플랫폼으로 복잡도를 최소화했습니다.
프로덕션 준비 측면에서 내장 모니터링, RBAC, 감사 로그를 제공하고, 엔터프라이즈급 안정성을 갖췄습니다.
비용 효율 측면에서 개발 인력 비용을 대폭 절감하고, 유지보수 부담을 최소화했습니다.
성장하는 생태계 측면에서 GitHub 10만 스타를 달성했고, 활발한 커뮤니티가 있으며, 주간 업데이트가 이뤄지고 있습니다.
"LangChain으로 배우고, Dify로 만든다"는 말이 있습니다. 2025년 현재 많은 AI 개발팀이 선택한 전략입니다. LangChain은 여전히 학습과 실험에 최고입니다. 하지만 실제 서비스를 런칭할 때는 Dify가 답입니다.
참고 자료
공식 문서
Dify 공식 GitHub - Apache 2.0 오픈소스
Dify 공식 문서 - 기술 명세 및 가이드
Dify 기술 블로그 - RAG 성능 벤치마크
기술 비교 및 분석
벤치마크 및 사례
커뮤니티 리뷰
오픈네트웍시스템 ㅣ 권태규