Dify vs Flowise vs Langflow
Wer eigene KI-Workflows bauen will, sei es ein RAG-Chatbot, ein Analyse-Agent oder eine automatisierte Pipeline, braucht die richtige Plattform. Dify, Flowise und Langflow sind drei der bekanntesten Open-Source-Tools in diesem Bereich. Wir vergleichen sie praxisnah: Funktionen, Architektur, Zielgruppe und Einsatzzweck.
Vergleichstabelle
Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick.
| Kriterium | Dify | Flowise | Langflow |
|---|---|---|---|
| Anbieter | Dify.AI (Open Source) | FlowiseAI (Open Source) | DataStax (Open Source) |
| Fokus | LLM-Apps, RAG, Agents, Chatbots | LLM-Flows, Chatbots, API-Chains | Visual Flow Builder, LLM-Pipelines |
| Architektur | Python, Docker, eigenes Framework | Node.js, LangChain-basiert | Python, LangChain-Integration |
| RAG-Support | Integriert (Dokumenten-Upload, Chunking) | Via LangChain-Nodes | Via LangChain-Nodes |
| Agent-Support | Eigener Agent-Builder | LangChain-Agents | LangChain-Agents |
| Hosting | Cloud + Self-Hosted (Docker) | Self-Hosted (npm/Docker) | Cloud (DataStax) + Self-Hosted |
| API-Bereitstellung | Integriert (REST + Embed) | Integriert (REST + Embed) | Integriert (REST) |
| Preis (Self-Hosted) | Kostenlos (Open Source) | Kostenlos (Open Source) | Kostenlos (Open Source) |
| Ideal für | Komplexe KI-Apps, Teams | Schnelle Chatbots, Einzelpersonen | Experimentieren, LangChain-Nutzer |
Dify: Die umfassende Plattform für LLM-Apps
Dify positioniert sich als komplette Entwicklungsplattform für KI-Anwendungen. Das Tool bringt alles mit, was Sie für die Erstellung von Chatbots, RAG-Systemen und autonomen Agents brauchen, inklusive Dokumentenmanagement, Prompt-Verwaltung und einem visuellen Workflow-Editor. Die Oberfläche ist aufgeräumt und auch für Nicht-Entwickler bedienbar.
Der größte Vorteil von Dify ist der Umfang: Sie bekommen Dokumenten-Upload mit automatischem Chunking, verschiedene Retrieval-Strategien, einen Agent-Builder mit Tool-Anbindung und sogar ein eingebautes Monitoring für Token-Verbrauch und Antwortqualität. Das macht Dify besonders interessant für Teams, die mehrere KI-Anwendungen zentral verwalten wollen.
Stärken
- Umfassende RAG-Pipeline mit Dokumentenmanagement
- Agent-Builder mit Tool-Integration
- Zentrales Model-Provider-Management
- Cloud-Option verfügbar (kein Server nötig)
Schwächen
- Höhere Komplexität bei der Self-Hosted-Installation
- Eigenes Framework statt LangChain (weniger Flexibilität bei Nodes)
- Mehr Ressourcenverbrauch durch Multi-Container-Setup
Flowise: Schnelle LLM-Flows per Drag and Drop
Flowise setzt konsequent auf LangChain als Grundlage und macht dessen Konzepte über eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche zugänglich. Sie ziehen Nodes für Sprachmodelle, Vektordatenbanken, Dokumenten-Loader und Chains auf eine Leinwand und verbindest sie. Das Ergebnis lässt sich direkt als API oder einbettbaren Chatbot bereitstellen.
Die Stärke von Flowise liegt in der Einfachheit: Installation per npm oder Docker, geringe Ressourcenanforderungen und eine übersichtliche Oberfläche. Für Einzelpersonen und kleine Teams, die schnell einen Chatbot oder eine RAG-Anwendung aufsetzen wollen, ist Flowise oft die pragmatischste Wahl.
Stärken
- Einfachste Installation (npm install -g flowise)
- Großes LangChain-Node-Ökosystem
- Geringer Ressourcenverbrauch
- Integrierter Chat-Embed-Code
Schwächen
- Weniger umfangreiches Dokumentenmanagement als Dify
- Kein Cloud-Hosting vom Anbieter
- Bei vielen Nodes kann die Oberfläche unübersichtlich werden
Langflow: Visuelles Experimentieren mit LLM-Pipelines
Langflow wurde ursprünglich als reines Open-Source-Projekt gestartet und gehört mittlerweile zu DataStax. Das Tool bietet einen visuellen Flow-Builder, der eng mit dem LangChain-Ökosystem verzahnt ist. Sie bauen Pipelines aus vorgefertigten Komponenten zusammen, von einfachen Prompt-Templates bis zu komplexen Multi-Agent-Systemen.
Was Langflow besonders macht, ist die visuelle Darstellung des Datenflusses. Sie sehen genau, welche Daten an welcher Stelle wie verarbeitet werden. Das ist besonders hilfreich beim Debugging und beim Experimentieren mit verschiedenen Pipeline-Konfigurationen. Wer mit LangChain vertraut ist, fühlt sich sofort zu Hause.
Stärken
- Beste visuelle Darstellung des Datenflusses
- Enge LangChain-Integration
- Ideal zum Experimentieren und Lernen
- Cloud-Option über DataStax verfügbar
Schwächen
- Abhängigkeit von DataStax als neuer Eigentümer
- Weniger ausgereiftes Dokumentenmanagement
- Community kleiner als bei Flowise und Dify
Wann welches Tool?
Unsere Empfehlung je nach Ausgangslage.
Sie brauchen eine umfassende KI-Plattform für Ihr Team
Nehmen Sie Dify. Mit zentralem Model-Management, Dokumentenverwaltung, Nutzerverwaltung und Monitoring ist Dify die beste Wahl, wenn mehrere Personen an KI-Anwendungen arbeiten oder Sie verschiedene Use Cases unter einem Dach verwalten möchten.
Sie möchten schnell einen Chatbot oder eine RAG-App aufsetzen
Nehmen Sie Flowise. Installation in wenigen Minuten, intuitive Oberfläche und ein großes Angebot an LangChain-Nodes. Ideal für Einzelpersonen oder kleine Teams, die pragmatisch ein konkretes Problem lösen wollen, etwa einen Chatbot für die interne Wissensdatenbank.
Sie möchten verschiedene LLM-Pipelines visuell ausprobieren
Nehmen Sie Langflow. Die beste visuelle Darstellung des Datenflusses macht Langflow ideal zum Experimentieren, Lernen und Debuggen. Besonders geeignet, wenn Sie bereits mit LangChain arbeiten und den visuellen Ansatz als Ergänzung nutzen möchten.
Datenschutz hat höchste Priorität
Alle drei Tools sind self-hosted betreibbar und damit grundsätzlich DSGVO-fähig. In Kombination mit einem lokalen LLM (z.B. über Ollama) verlassen keine Daten Ihre Infrastruktur. Flowise bietet hier den leichtesten Einstieg, da die Installation am unkompliziertesten ist.
Häufige Fragen
Antworten auf die wichtigsten Fragen zu KI-Workflow-Buildern.
Kann ich diese Tools ohne Programmierkenntnisse nutzen?
Alle drei Tools setzen auf visuelle Drag-and-Drop-Oberflächen, die keine Programmierkenntnisse voraussetzen. Allerdings brauchen Sie ein grundlegendes Verständnis davon, wie KI-Workflows funktionieren, also was ein LLM-Aufruf ist, was Embeddings sind und wie eine RAG-Pipeline aufgebaut ist. Für die Installation auf dem eigenen Server sind bei Flowise und Langflow grundlegende Kommandozeilen-Kenntnisse hilfreich.
Welches Tool eignet sich am besten für RAG-Anwendungen?
Alle drei unterstützen RAG (Retrieval Augmented Generation), aber mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Dify bietet die umfassendste Out-of-the-Box-Lösung mit integriertem Dokumentenmanagement und Chunking-Strategien. Flowise ist ideal, wenn Sie maximale Kontrolle über jeden Schritt der RAG-Pipeline brauchen. Langflow bietet den besten visuellen Überblick über den Datenfluss, was bei der Fehlersuche hilft.
Wie sieht es mit Datenschutz und DSGVO aus?
Da alle drei Tools Open Source und self-hosted betreibbar sind, haben Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten. Keine Informationen müssen an externe Server übermittelt werden, mit einer Ausnahme: Wenn Sie Cloud-basierte LLMs wie GPT-4 oder Claude als Sprachmodell verwendest, werden die Prompts an den jeweiligen Anbieter gesendet. Für maximalen Datenschutz kombinieren Sie ein Self-Hosted-Tool mit einem lokalen LLM (z.B. über Ollama).
Welche Hardware brauche ich für Self-Hosting?
Die Anforderungen sind moderat. Alle drei Tools laufen auf einem einfachen Linux-Server oder auch lokal auf einem Laptop. Docker vereinfacht die Installation erheblich. Flowise hat den geringsten Ressourcenverbrauch, da es auf Node.js basiert. Dify benötigt etwas mehr Ressourcen durch seine umfangreichere Architektur (mehrere Container). Die eigentliche Rechenleistung hängt vom verwendeten LLM ab. Cloud-Modelle lagern das aus, lokale Modelle brauchen entsprechende GPU-Leistung.
Kann ich mehrere LLM-Anbieter gleichzeitig nutzen?
Ja, alle drei Tools unterstützen mehrere LLM-Provider parallel. Sie können zum Beispiel GPT-4 für komplexe Aufgaben und ein schnelleres, günstigeres Modell für einfache Klassifizierungen in derselben Pipeline verwenden. Dify bietet dafür die komfortabelste Verwaltung mit einem zentralen Model-Provider-Management. Bei Flowise und Langflow konfigurieren Sie die Modelle pro Knoten im Workflow.
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