Dify.AI: เครื่องมือ Open Source สร้าง AI Agent แบบ No-Code ติดตั้งเองได้ในไม่กี่นาที!

Agentic AIDify.AI: เครื่องมือ Open Source สร้าง AI Agent แบบ No-Code ติดตั้งเองได้ในไม่กี่นาที!

ในคลิปนี้เราจะพาทุกคนมารู้จักกับ Dify.AI เครื่องมือ Open Source สำหรับสร้าง AI Agent แบบ No-Code และเปรียบเทียบกับ n8n ที่มีความสามารถโดดเด่นในด้าน AI Workflow Automation

⏱️ Timestamps:
00:00 – แนะนำ Dify.AI สำหรับการสร้าง AI Agent
01:09 – ความสามารถหลักของ Dify.AI (RAG Pipeline, Prompt IDE, LLM Ops)
02:25 – ตัวอย่างการสร้าง Chatbot และ AI Agent ด้วย Dify
03:29 – การออกแบบ AI Flow แบบ Drag & Drop โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
04:21 – การเชื่อมต่อกับโมเดล AI หลากหลาย (OpenAI, Anthropic, Gemma และอื่นๆ)
05:29 – เปรียบเทียบ Dify.AI กับ n8n ในด้านการสร้าง AI Agent และความสามารถด้าน Workflow
08:13 – สาธิตการติดตั้ง Dify.AI ด้วย Docker
13:44 – การตั้งค่าเชื่อมต่อกับ API ของโมเดล AI
15:49 – ทดลองใช้งานสร้าง AI Agent (Travel Consultant) ในรูปแบบจริง

🤖 AI Agent คืออะไร?

AI Agent คือระบบอัตโนมัติที่สามารถปฏิบัติงานได้ด้วยตนเอง โดยใช้ AI เป็นสมองในการตัดสินใจ ทำงานตามขั้นตอนที่กำหนด ใช้เครื่องมือต่างๆ และตอบสนองต่อข้อมูลได้อย่างอัจฉริยะ

🔍 Dify.AI vs n8n ด้านการสร้าง AI Agent:

✅ Dify.AI (เน้น AI-Centric):

  • เน้นการสร้าง AI Agent ด้วยระบบ Drag & Drop แบบ No-Code
  • มีระบบ RAG Pipeline สำหรับเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอก (Wikipedia, Google, เอกสารต่างๆ)
  • รองรับการตรวจสอบการทำงานของ AI (Observatory) ได้อย่างละเอียด
  • มี Prompt IDE ที่ช่วยออกแบบและทดสอบการโต้ตอบกับ AI
  • เจาะจงสำหรับงานด้าน AI Application โดยเฉพาะ

✅ n8n (เน้น Workflow Automation):

  • มีประสบการณ์ด้าน Workflow Automation มาตั้งแต่ปี 2019
  • รองรับการเชื่อมต่อกับบริการมากกว่า 400+ แบบ
  • สามารถสร้าง AI Agent ที่ซับซ้อนผ่านการเชื่อมต่อกับหลากหลาย API
  • เหมาะสำหรับการทำ Automation ที่หลากหลายนอกเหนือจากงาน AI
  • ต้องใช้ความรู้ด้านการเขียนโค้ดบ้างในบางกรณี

⚔️ ใครเหมาะกับอะไร:

  • หากต้องการสร้าง AI Agent โดยไม่ต้องเขียนโค้ด Dify.AI อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
  • หากต้องการระบบ Automation ที่หลากหลายและมีความยืดหยุ่นสูง n8n จะเหมาะสมกว่า

🛠️ ต้องการทดลองใช้งาน:

Dify.AI: https://github.com/langgenius/dify

n8n: https://github.com/n8n-io/n8n

👉 เปรียบเทียบ Dify v n8n https://www.star-history.com/#n8n-io/…

#AIAgent#DifyAI#n8n#OpenSource#NoCode#WorkflowAutomation#DataEspresso#LLM#AIAssistant

Short Link: https://data-espresso.com/p84v

Related articles

หลักการสร้าง AI Agent / AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด

เรียนรู้หลักการสร้าง AI Agent และ AI Automation ให้ได้ประโยชน์สูงสุด พร้อมขั้นตอนการพัฒนา 6 ขั้น เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

Github Repository awesome-llm-apps รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัว พร้อม Source Code ให้ลองใช้ฟรี

ค้นพบ awesome-llm-apps บน GitHub ที่รวบรวมแอป AI กว่า 100 ตัวพร้อม Source Code ฟรี ตั้งแต่ Chatbot, AI Agent, RAG System ใช้ LangChain, LlamaIndex สำหรับธุรกิจ SME

BigQuery Data Engineer Agent: ปฏิวัติการทำงานของ Data Engineer ด้วย AI

ค้นพบ BigQuery Data Engineer Agent จาก Google Cloud ที่ใช้ AI ช่วยปฏิวัติการทำงานของ Data Engineer ลดเวลาการพัฒนา Pipeline จากสัปดาห์เป็นนาที พร้อมเครื่องมือตรวจจับข้อผิดพลาดอัตโนมัติ

A2A (Agent to Agent) คืออะไร? ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agent

เจาะลึก A2A (Agent to Agent) โปรโตคอลเปิดที่ช่วยให้ AI Agent ต่างค่ายสื่อสารและทำงานร่วมกันได้ พร้อมประโยชน์สำหรับธุรกิจ SME และ AI consulting โดย Data-Espresso

MCP คืออะไร? เจาะลึกมาตรฐานใหม่ พลิกเกม AI Agent และ Workflow Automation

MCP (Model Context Protocol) คืออะไร? ทำความเข้าใจมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ AI Agent เชื่อมต่อข้อมูลภายนอกอย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมประโยชน์ ตัวอย่างการใช้งานใน n8n และอนาคตของ AI

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล