Dify vs n8n: 우리 회사에는 어떤 플랫폼이 맞을까?
두 플랫폼 모두 워크플로우를 다루고 AI를 활용한다는 점에서 비슷해 보이지만, 막상 도입하려고 하면 어떤 차이가 있는지 모호해지는 경우가 있습니다.
실제로 프로젝트를 진행하다 보면 매번 고민하게 됩니다. 어떤 상황에서는 Dify가 명확한 답이고, 다른 상황에서는 n8n이 적합할 수 있습니다. 오늘은 그 선택의 기준을 실무 관점에서 솔직하게 풀어보려고 합니다.
아래부터는 두 플랫폼의 내용을 쉽게 구별해 볼 수 있도록 텍스트를 색상으로 구별해 두었으니 읽을 때 참고 하시면 좋을 것 같습니다.
Dify = 파란색 n8n = 회색
출발점이 다른 두 플랫폼
Dify: AI를 위해 태어난 플랫폼
Dify는 2023년에 시작했습니다. ChatGPT 열풍 직후죠. 처음부터 "LLM(대규모 언어모델)을 어떻게 하면 쉽게 활용할 수 있을까?"라는 질문에서 출발했습니다.
그래서 RAG(검색 증강 생성) 같은 AI 핵심 기능이 기본으로 탑재되어 있습니다. 문서 업로드하고, 임베딩 모델 선택하고, 챗봇 만들고, 테스트하고... 이 모든 과정이 직관적인 UI에서 클릭 몇 번이면 끝기도 하죠.
n8n: 워크플로우 자동화의 베테랑
n8n은 2019년에 업무 자동화를 위해 탄생했습니다. "여러 시스템을 연결하고, 데이터를 주고받고, 프로세스를 자동화하자." Zapier나 Make를 써보신 분들이라면 바로 이해가 될 겁니다. 그러나 AI가 인기를 끌기 전 개발되었기 때문에 AI 기능은 미흡합니다.
결정적 차이는 RAG 구축 과정에 있습니다.
실무에서 가장 크게 체감되는 차이는 지식 기반 AI를 만들 때 나타납니다.
문서 업로드부터 다르다
Dify: 지식 베이스 전용 문서 업로드 기능이 있습니다. 매우 간단해요. 파일을 드래그 앤 드롭하면 끝입니다. 필요한 경우 파이프라인으로 복잡한 전처리 기능도 만들 수 있고요.
n8n: 문서 업로드가 워크플로우와 합쳐져 있습니다. Dify의 파이프라인처럼 직접 만들어야 하는데, 처음부터 복잡한 방식으로 접근해야 해서 진입 장벽이 있어요.
문서 관리부터 다르다
Dify 방식: "지식"이라는 개념이 있습니다. 한번 등록한 문서는 여러 챗봇과 워크플로우에서 공유할 수 있어요.
워크플로우를 만들 때도 간단합니다. 지식 노드를 추가하고, 드롭다운에서 사용할 지식을 선택하기만 하면 끝이에요.
회사 전체 지식 베이스를 구축하고, 부서별로 접근 권한을 설정하는 것도 UI에서 간단하게 처리됩니다. 예를 들어 인사 규정은 HR 챗봇에만, 제품 매뉴얼은 고객 지원 챗봇에만, 전사 공지는 모든 챗봇에 공유하는 식이죠.
n8n 방식: "지식"이라는 개념이 없고 벡터 데이터베이스만 있습니다. 워크플로우마다 직접 데이터베이스와 연결해야 해요.
같은 문서를 다른 워크플로우에서 사용하려면? 데이터베이스 쿼리에서 메타데이터로 필터링하는 로직을 작성해야 합니다. 문제는 사용하는 벡터 DB(Pinecone, Supabase, Qdrant 등)마다 쿼리 방식과 UI가 다르다는 거예요. DB 지식이 없으면 사용하기 어렵습니다.
벡터 데이터베이스 설정
Dify: Docker로 설치하면 Qdrant 벡터 DB가 기본으로 포함되어 있으므로 별도 설정 없이 바로 사용 가능합니다.
n8n: Pinecone, Supabase, Milvus 같은 외부 벡터 DB를 별도로 설정하고 연결해야 합니다. 경험상 이 부분에서 상당한 시간이 소요됩니다. 데이터베이스 선택, 계정 생성, 스키마 설계, 연결 설정, 테스트까지 고려하면 적지 않은 시간이 필요하죠.
임베딩과 청킹 설정
Dify: 전용 임베딩 처리 화면이 있습니다.
임베딩은 모델 선택만 하면 됩니다. 청킹도 마찬가지로 부모-자식 청킹, QnA 형식 등 미리 정의된 옵션에서 선택만 하면 됩니다.
n8n: 여러 단계를 거쳐야 하고, 벡터 DB마다 설정도 다릅니다.
Supabase를 예로 들어 보겠습니다.
임베딩 모델 노드(OpenAI 등)를 선택
데이터 처리 노드에서 데이터 출력 방법을 선택
청킹을 위해 "Recursive Character Text Splitter" 노드 추가
구분자가 필요하면 "Character Text Splitter" 노드도 별도로 추가
기술적으로는 유연하지만, 제대로 이해하고 설정하는 데 시간이 꽤 걸립니다.
테스트와 디버깅
Dify:
문제가 발생하면 어느 노드에서 에러가 났는지 명확히 표시되고, 클릭하면 해당 노드로 바로 이동합니다.
n8n: "1 node 문제 있음" 정도의 알림이 뜨지만, 정확히 어느 노드에서 무엇이 잘못됐는지 알려주거나 그 노드로 바로 이동하는 기능이 없어요.
배포 후의 차이점
인용 출처 추적과 트레이싱
Dify: 답변에 원본 문서 인용 위치가 자동으로 표시됩니다. "이 답변은 2024년 12월 업데이트 문서 3페이지에서 가져왔습니다" 이런 식으로요.
n8n: 기본적으로 인용 출처나 추론 과정이 표시되지 않습니다. 배포 후에는 하단에 어디서 인용했는지, 트레이싱 과정이 나오지 않아서 문제를 파악하기 어려워요. 필요하다면 이런 기능을 직접 구현해야 하죠.
대화 이력 관리
Dify: 대화 기록이 자동으로 저장되고, 전용 대시보드에서 확인 가능합니다. Dify Docker 이미지에 포함된 DB에 저장되죠. 필요하면 외부 DB로 변경도 가능하고요.
n8n: 직접 데이터베이스를 연결하고 저장 로직을 만들어야 합니다. 워크플로우마다 DB 노드를 등록해줘야 하고, 대화 기록을 볼 수 있는 전용 화면도 없어요. 데이터베이스에 직접 접속해서 확인해야 합니다. 워크플로우마다 이 작업을 반복해야 하고요.
경우에 따른 플랫폼 선정
실무 경험을 바탕으로 권장 시나리오를 정리했습니다.
Dify를 추천하는 경우
1. AI와 RAG가 핵심 목표인 경우
사내 지식 검색 시스템
고객 지원 AI 챗봇
문서 기반 QnA 시스템
2. 비개발자 팀이 직접 구축하고 운영해야 하는 경우
마케팅팀의 콘텐츠 생성 도구
HR팀의 복리후생 안내 시스템
영업팀의 제품 정보 검색 도구
3. 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우
PoC를 2주 안에 만들어야 할 때
경영진 데모가 급한 경우
4. 답변 근거와 투명성이 중요한 업종
금융, 법률, 의료, 정부기관
감사(audit)가 필요한 환경
5. 여러 팀이 지식을 공유해야 하는 경우
전사 지식 베이스 구축
부서별 권한 분리가 필요한 조직
n8n을 추천하는 경우
1. 업무 자동화가 주 목적인 경우
시스템 간 데이터 동기화 (CRM ↔ ERP)
알림 및 리포팅 자동화
이메일 처리 자동화
정기적인 데이터 수집 및 정리
2. AI는 보조 기능인 경우
워크플로우 중간에 가끔 LLM 호출
AI보다 시스템 연동이 더 중요한 경우
3. 개발팀이 있고 커스터마이징이 필요한 경우
복잡한 비즈니스 로직 구현
4. 이미 많은 SaaS 도구를 사용 중인 경우
Notion, Slack, Airtable, Salesforce 등을 유기적으로 연결
여러 시스템의 데이터를 통합 관리
현실적인 고려사항
학습 곡선
Dify: UI가 직관적이므로 한 시간만 배우면 기본적인 RAG 시스템을 만들고 활용할 수 있습니다.
n8n: 2-3주 정도 학습이 필요합니다. JSON, API 관리 등 개발 지식이 필요합니다.
개발 속도
Dify: 프로토타입 → 배포까지 속도가 빠릅니다. 같은 AI 기능을 구현하는 데 걸리는 시간이 짧습니다.
n8n: AI 기능 구현에는 시간이 걸리지만, 시스템 연동 자동화는 매우 빠릅니다.
유지보수
Dify: 최신 프로젝트답게 빠르게 발전하고 있습니다. 새로운 기능이 자주 추가되고, 커뮤니티 피드백이 빠르게 반영되죠. 다만 업데이트가 잦은 편이라 변경 사항을 주기적으로 확인해야 합니다.
n8n: 5년 이상 쌓인 노하우로 안정적입니다. 워크플로우 자동화는 완숙한 수준이지만, AI 기능은 여전히 발전 중이에요.
커뮤니티와 생태계
Dify: 빠르게 성장하는 커뮤니티. 특히 중국과 아시아에서 활발합니다. GitHub 스타 수도 빠르게 증가 중이고, 한글 자료도 늘고 있어요.
n8n: 성숙한 커뮤니티. 유럽을 중심으로 광범위한 사용자층이 있고, 문서화가 잘 되어 있습니다. 다양한 워크플로우 템플릿을 커뮤니티에서 공유하고 있죠.
실무 의사결정 팁
1. 핵심 목표부터 명확히 하기
"우리가 해결하려는 핵심 문제가 뭔가?"를 먼저 정의하세요.
AI가 문제의 핵심인가? → Dify
시스템 연동이 문제의 핵심인가? → n8n
2. 팀 역량 고려하기
개발팀 없이 비즈니스 팀이 직접 구축/운영해야 한다 → Dify
개발팀이 있고 기술적 커스터마이징이 필요하다 → n8n
3. 시간 제약 파악하기
2-3주 안에 결과물이 필요하다 → Dify
몇 달에 걸쳐 정교하게 만들 수 있다 → n8n도 가능
4. 확장성 고려하기
여러 부서로 빠르게 확산해야 한다 → Dify (지식 공유와 권한 관리 유리)
깊이 있는 통합이 필요하다 → n8n (기술적 유연성 높음)
두 플랫폼 비교의 핵심
"어떤 게 더 좋냐"가 아니라 "우리 상황에 뭐가 맞냐"가 중요하다.
간단하게 정리하면:
AI가 핵심이고 빠르게 시작하고 싶다면 → Dify
자동화가 핵심이고 개발 리소스가 있다면 → n8n
둘 다 필요하다면 → 하이브리드 접근
물론 실제로는 더 많은 변수가 있습니다. 기존 시스템, 팀 구성, 예산, 보안 요구사항, 규제 환경... 하지만 이 글이 선택의 출발점은 되었으면 합니다.
가장 중요한 건 "작게 시작해서 빠르게 검증하는 것"입니다. 어느 플랫폼을 선택하든 작은 PoC부터 시작해서 실제 업무에 적용해보고, 그 결과를 바탕으로 확장하는 게 현명한 접근법입니다.