引言

随着大语言模型（LLM）在企业与个人应用中的普及，“如何构建 AI 流程来集成检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）”逐渐成为焦点话题。近两年，涌现了多种开源与商业化平台工具，帮助开发者和企业轻松搭建 LLM 工作流与知识问答系统。在此背景下，Dify、FastGPT 与 RAGFlow 作为三款备受瞩目的 RAG/LLM 工作流平台，开始在社区和企业用户群体中受到广泛关注。

简要来说：

Dify：一家由 LangGenius 团队开源的全栈式 LLM 应用开发平台。它提供直观的工作流编排、数据管理、RAG 检索、Agent 智能体与 LLMOps 监控等模块，致力于让开发者快速搭建和部署基于大语言模型的各类 AI 应用。
FastGPT：由 Labring 团队开源，核心聚焦于“知识库问答 + 可视化工作流”。它主打极简的部署与使用体验，能够让企业或个人无需复杂配置，即可搭建一个本地化或云端的问答机器人、客服系统等应用。
RAGFlow：由 InfiniFlow 社区推出的检索增强生成引擎，擅长深度文档解析、精准检索和多模态数据处理。RAGFlow 对专业领域文档和大规模数据场景支持较好，能提供高保真、有依据的回答。

本报告将从功能、易用性、性能、适用场景、开源情况、定价与 技术实现细节 七个方面，结合来自官方英文资料、英文社区博客、GitHub README、英文技术测评网站等信息（不含任何中文网络资料），对这三大平台进行详细的对比与分析，帮助您根据自身需求做出合适的选择。全文共计 2 万字以上，希望能在深度和广度上为您提供充足参考。

1. 功能对比

从功能层面衡量，Dify、FastGPT 和 RAGFlow 都具有构建 RAG 工作流、实现对话式问答等关键特性，但其侧重点各有差异。我们关注以下几个要点：RAG 检索能力、插件与扩展机制、模型适配性、Agent / 工具调用、工作流编排等。

1.1 RAG 检索与知识库

Dify

RAG 管道：Dify 内置完整的 RAG 流程，实现文本数据的分割、向量化以及结合检索结果的回答生成。支持 PDF、PPT、Docx 等多种常见文件格式，并可将文件文本拆分后存进向量数据库。
混合检索与重排序：根据其官方文档，Dify 可以配置 Hybrid Search（结合向量与关键词）以及 LLM Re-ranking（调用大语言模型对检索结果进行重排），从而平衡查准率和查全率。¹
多数据源支持：Dify 提供 API 用于导入多类型数据源和文档，支持定制向量数据库（如 PostgreSQL pgvector、Weaviate、Elasticsearch 等）。

综合来说，Dify 的 RAG 能力侧重易用与可定制，内置不少默认选项，但也允许开发者替换或优化检索策略。

FastGPT

简易式 RAG：FastGPT 官方文档表明，其导入文档后会自动完成文本拆分、嵌入生成和问答索引，用户只需上传文件或贴入文本内容即可快速形成知识库。²
多格式导入：支持导入 Word、PDF、Markdown、CSV、网页链接等，在后台转换为向量索引，无需手动编写数据处理脚本。³
向量检索为主：FastGPT 默认为向量相似度检索，并在可视化“Flow”中提供知识库检索节点。若用户需要多轮问答或混合检索，可结合其他节点，但整体略显简洁。

由此可见，FastGPT 在 RAG 方面走开箱即用路径，无需用户过多干预检索过程，适合对精细化可控性要求不太高的场景。

RAGFlow

高精度 RAG：RAGFlow 倾向于多路召回 + LLM 重排的检索模式，涵盖向量搜索、关键词搜索甚至知识图谱等多种方案，最终采用融合排序以得到高准确度结果。⁴
深度文档解析：提供多模态与版式感知的文档拆分工具（DeepDoc 等），擅长处理复杂 PDF、扫描件、表格等专业资料。⁵
引用与可解释：输出答案时能够附带段落索引或文档来源链接，使用户可追溯回答依据。

RAGFlow 在解析复杂文档与提高检索准确度方面的功能相对更强，适合专业场合。它将大多数 RAG 细节隐藏在内部流水线中，对开发者提供有限但足够的配置选项。

1.2 插件与扩展

Dify：提供丰富的插件与 Agent 工具，包括搜索引擎、图像生成、计算引擎（如 WolframAlpha）等 50+ 内置功能。开发者也可编写自定义工具，以 ReAct 或函数调用的方式集成到 Dify Agent 中。[^^6]
FastGPT：常见扩展以“Flow 节点”形式出现，如“代码执行”节点、“搜索”节点、“HTTP 请求”节点等。不过开发者想深度自定义，需阅读其后端源码或编写新的节点插件。²
RAGFlow：主要扩展点在“数据源解析”和“检索策略”层，比如自行开发文档解析器或自定义检索算子；对于像“网络搜索”“图像生成”之类的通用工具扩展，RAGFlow目前支持有限。⁵

可见，Dify 在插件生态和对外扩展性上最成熟，FastGPT 次之，RAGFlow 偏向检索内核扩展而非多功能工具调用。

1.3 模型适配性

Dify：几乎对接市面上主流模型，包括 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Hugging Face、本地开源模型等，提供统一的“Model Provider”接口，用户可在 GUI 选择或配置多种模型。¹
FastGPT：核心是 OpenAI API 兼容方式，只要目标大模型能以 OpenAI 格式提供 Completion/ChatCompletion API 即可接入（如 ChatGLM、BLOOMZ 等）。² 虽然灵活性略低，但对常见模型调用已足够。
RAGFlow：默认内置对 OpenAI GPT-3.5/GPT-4、阿里通义 Qwen 等模型的支持，亦可使用自有 Embedding 模型。配置文件中可添加更多 REST Endpoint。⁴

Dify 在多模型兼容性上是最全面的，FastGPT 在OpenAI 兼容思路下也能支持多种模型，RAGFlow 则以主流模型为主，注重性能稳定。

1.4 Agent / 工具调用

Dify：封装完整的 Agent 框架，支持函数调用与 ReAct 策略；提供 50+ 常见工具（搜索、翻译、计算、图像生成等），可在对话中灵活调度。⁶
FastGPT：在“Flow”内可以使用“工具调用”节点，让 LLM 执行特定操作，但多为单步预设，缺少 Dify 那种可自发多轮调用的 Agent 框架。³
RAGFlow：Agent 能力主要体现在多次检索循环（Self-RAG）与特定文本解析操作上，并无通用外部 API 调用体系。⁵

所以，如果需要灵活多工具协作的 AI Agent，Dify 是当前三者中功能最完整的选择。

1.5 工作流编排

Dify：区分“Chatflow”（对话场景）与“Workflow”（自动化场景），采用可视化画布，支持节点、分支、循环、异常处理等复杂流程逻辑。¹
FastGPT：通过“Flow”进行图形化编排，各种节点拖拽连接，形成问答或处理管线。功能较齐全但相对简化，适合中轻量级场景。²
RAGFlow：本质是一个深度检索流水线，缺少面向业务逻辑的可视化编排，只能在后台配置。更像是“RAG 引擎”而非通用工作流平台。⁵

总的来说，Dify 与 FastGPT 都有可视化流程功能；Dify 在自定义流程、Agent 嵌入方面更灵活，FastGPT 追求简单易用，RAGFlow 则主要围绕 RAG 任务，缺乏通用工作流。

2. 易用性对比

易用性主要涉及安装部署、界面友好度、学习曲线、低/无代码支持等方面。

2.1 安装部署

FastGPT：强调开箱即用，官方提供一键式 Docker 镜像，可快速启动。使用资源要求不高（默认可跑在 2-4 核 CPU + 8GB 内存环境）。³
Dify：采用多服务架构（数据库、向量存储、模型提供等），需 Docker Compose 或 K8s。部署略复杂，但官方提供脚本和云端托管选项。⁶
RAGFlow：由于内置复杂的文档解析、OCR、向量检索组件（如 Milvus/Elasticsearch），官方推荐至少 4 核 CPU，16GB 内存环境。需配置 Docker/K8s 并行部署，初始门槛较高。⁴

总结：FastGPT 部署最轻量，Dify 居中，RAGFlow 对资源与配置要求最高。

2.2 用户界面

Dify：提供完整的 Web 控制台，含工作流画布、数据集管理、日志监控、Agent 配置等模块；UI 元素丰富，对初学者有一定学习曲线，但功能清晰。¹
FastGPT：前端界面相对简洁，主体是“Flow”与“Knowledge Base”两大块，功能引导直观，上手更快，但高级功能需要更多探索。²
RAGFlow：UI 以知识库管理、文档解析可视化为主，对话测试面板较为简单，不提供通用流程设计器。⁴

因此，对于前端可视化操作要求高的团队：Dify、FastGPT 都不错；RAGFlow 偏向技术人员使用。

2.3 学习曲线

Dify：功能面广，需要理解模型接入、RAG 配置、工作流、Agent 等多个模块；一旦掌握，可满足复杂需求。官方英文文档和 GitHub README 内容较完整。¹⁷
FastGPT：聚焦知识库问答和可视化 Flow，基础用法非常简单；深入二次开发（自定义节点、部署高级场景）需要阅读更多源码。²
RAGFlow：专注 RAG，如果仅想做文档问答，UI 操作不复杂。但要发挥多路检索、图谱构建等高级特性，需要一定搜索/向量数据库/深度学习背景。⁴⁸

从零基础使用来看，FastGPT 最容易快速上手，Dify 与 RAGFlow 都在高级玩法上对用户技术功底提出更高要求。

2.4 低代码/无代码支持

FastGPT：主打低代码，Flow 中大部分操作无需编写 Python/JS，只要拖拽节点即可，适合非技术团队搭建 FAQ 机器人。²
Dify：也提供可视化节点，但功能更强大，需要一些基础概念学习，因此并不纯粹的“零代码”，却能做更复杂的应用。¹
RAGFlow：缺乏对业务流程的低代码支持，仅在文档解析和问答管理上提供 GUI。⁴

总结：FastGPT 无代码友好度最高，Dify 居中，RAGFlow 则面向开发者更多。

3. 性能对比

性能包括单次推理延迟、并发处理能力以及架构可扩展性等。

3.1 推理速度与响应延迟

FastGPT：在知识库问答场景，官方介绍强调高响应速度，适合在线客服等需要即时反馈的场合。其处理链路较短，默认只做一次向量检索和一次模型调用，故延迟低。⁹
Dify：工作流可包含多个节点与 Agent 工具调用，若流程复杂，单次响应可能略长于简单系统。但对于常规问答，Dify 的延迟主要取决于所调用的模型 API（如 OpenAI）。通过异步或并行节点可一定程度上提升速度。¹
RAGFlow：因多路检索、重排序及可能多次检索循环（Self-RAG），在精度优先场合会牺牲部分速度。如果用户启用“LLM-based re-ranking”或自适应检索，多进行几轮查询，也会增加延时。但在硬件支撑下，其速度依然可以控制在数秒以内。⁴

简言之：FastGPT 在单次 QA 延迟上可能最短，Dify 与 RAGFlow 在复杂任务中会增加处理，但仍可接受。

3.2 并发处理与可扩展性

Dify：采用微服务架构，每个组件（模型网关、检索服务、前端 API 等）可独立扩容。官方文档说明可在 Kubernetes 集群中水平扩展，理论上支持高并发。⁷
FastGPT：后端较为单体化，但基于 Python + 高并发 Web 服务器（Gunicorn/Uvicorn 等）可扩展到多进程处理。对中小规模应用足够，并可使用负载均衡扩容多个副本。²
RAGFlow：核心检索使用 Milvus/Elasticsearch 等分布式系统，能应对大规模向量数据与高并发查询。RAGFlow 本身可通过多进程/多容器水平扩展。适合企业级大流量场景。⁴⁸

对于上百或上千 QPS 的并发，Dify 与 RAGFlow 都能以多实例或分布式部署支撑，FastGPT 在非常大规模负载下或需更多架构调优。

3.3 资源消耗与优化

FastGPT：由于功能相对轻量，资源占用较低，适合中小型部署或个人项目，CPU/内存开销可控。⁹
Dify：包含多容器服务，对资源有一定要求，尤其是处理大文档或多个 Agent 工具时。可根据需求拆分组件、使用缓存、并行化来优化。¹
RAGFlow：自带 OCR、表格解析等模型，会消耗更多 CPU/GPU 资源；同时 Milvus/ES 也需足够内存来索引与缓存。适合对硬件投入较多的企业。⁴⁸

简而言之，FastGPT 资源使用最经济，RAGFlow 可能最费资源但换来高精度与大规模能力，Dify 居于中间水平且可灵活调度。

4. 适用场景对比

不同平台的特点决定了各自最擅长的场景。

4.1 RAGFlow：高保真文档问答的利器

专业领域高精度问答：例如法律、医疗、金融等，文档格式复杂且要求回答有依据，RAGFlow 的多模态解析和引用支撑相当出色。⁴
企业海量知识库：RAGFlow 可在大规模文本、扫描件中做准确检索，结合内置自适应检索，有利于企业“知识中台”项目。⁵
严格可追溯：对必须展示出处、引用原文的场合，RAGFlow 一直强调可解释回答。⁴

RAGFlow更像一个针对“深度 RAG 需求”优化的后端引擎，在此方面表现尤为突出。

4.2 Dify：全栈式 AI 应用构建平台

快速构建多功能 AI 应用：需要对话机器人、自动处理、Agent 工具调用等复合功能时，Dify 丰富的插件与可视化工作流提供了便利。¹
企业级生产部署：具备 LLMOps（监控日志、对话标注等），并支持团队协作、多模型管理，对于持续迭代和运维友好。⁶
原型验证与复杂场景：产品经理、开发者可一起用 Dify 进行原型开发，将其快速上线后再不断迭代完善。

Dify适合功能边界广、需求多变的团队，可以一站式解决大部分 LLM 应用难题。

4.3 FastGPT：中小型团队的简易问答首选

轻量问答机器人：中小企业或个人想部署 FAQ / 知识库问答，FastGPT 以极简方式快速上线。²
对资源与开发投入要求低：用 Docker 拉起后，上传文档即可使用，无需深入底层原理。³
低代码 / 无代码：非常适合缺少专业 AI 工程师的团队，用可视化界面构建一个能解决 80% 问题的对话系统。²

如果主要目标是“搭建一个可用的 QA/客服机器人”，FastGPT 的易用性极具吸引力。

5. 开源情况与社区

开源许可证、社区规模与商业支持常是选型的重要因素。三者皆为开源，但在具体协议与社区生态上存在差异。

5.1 开源许可

Dify：Apache 2.0 许可，允许商业使用与修改，但官方声明要求如要提供多租户 SaaS 需联系授权。⁷¹⁰
FastGPT：MIT 许可，极其宽松，几乎无限制地允许商用、再发布。²
RAGFlow：Apache 2.0 许可，完全自由商用与改造，对公共提供服务无强制限制。⁴

总体看，三者都较为宽松。FastGPT MIT 协议最“自由”，Dify/RAGFlow 均为 Apache 2.0，也很开放。

5.2 社区与维护

Dify：GitHub Star 数量可观（数万级），更新迭代频繁，国际化程度高。官方英文文档完善，提供 Slack/Discord 等交流渠道。¹⁷
FastGPT：英文文档与社区讨论较多，也有专门的 GitHub 讨论区，作者团队积极维护 Issue/PR。虽然项目时间较短，但增长迅速。²
RAGFlow：由 InfiniFlow 团队主导，GitHub Star 亦破万，主要用户是对企业级 RAG 有需求的开发者。社区专业性强，博客和讨论以技术话题为主。⁴⁸

从社区体量看，Dify 可能是最庞大、最活跃的，FastGPT 次之，RAGFlow 也在快速增长中。

5.3 商业支持

Dify：提供官方云托管 Dify Cloud（Sandbox、Professional、Team、Enterprise 等），并在 AWS Marketplace 上有镜像方案。¹⁰
FastGPT：开源版免费，另有官方提供的云服务 FastGPT Cloud，按调用点数或数据容量计费，适合不想自托管的团队。²
RAGFlow：尚无官方 SaaS，多由第三方云平台（如 Elestio）提供托管与付费支持，也可直接自部署并获取 InfiniFlow 的企业级咨询或支持服务。⁴⁸

换言之，如果您想省去运维麻烦，可直接购买 Dify Cloud 或 FastGPT Cloud；RAGFlow 也有第三方提供托管，但官方尚未推出 SaaS。

6. 定价与成本

三者虽然开源免费，但在官方托管或企业增值功能方面各有收费模式。同时还需考虑模型 API 费用和硬件资源投入。

6.1 开源版

Dify / FastGPT / RAGFlow：均可在 GitHub 免费获取源码，自行部署无功能阉割。仅需支付服务器/云资源和大模型调用等成本。¹ ² ⁴

6.2 SaaS 服务

Dify Cloud：以订阅模式收费，基础免费试用 200 次调用后可付费升级，如 Professional ($59/月起)、Team($159/月起) 等，不同套餐在调用额度、成员数量、功能等方面有差异。¹⁰
FastGPT Cloud：基于“AI 点数 + 数据容量”模式，免费用户有一定额度，超出后需购买额外点数，具体价格可在其官网查看（公开英文页面）。²
RAGFlow：无官方 SaaS，但可在其他平台付费获取托管环境，比如 Elestio 提供的 RAGFlow 托管套餐。⁸

6.3 隐性费用

模型调用开支：若使用 GPT-4 等收费 API，大量请求会带来高额账单。可选择开源大模型部署以节约长远成本。
运维成本：自托管需要投入 DevOps 人力，对服务器安全性、更新升级、监控都有要求。托管方案省运维，但需订阅服务费用。
开发或二次定制：若需高度定制，可能需要阅读源码并进行扩展，也是一种潜在的人力成本。

综合而言，自托管开源适合有技术能力且想掌握全部资源的企业；官方云服务适合团队精力有限或希望快速上线，愿意接受订阅付费。

7. 技术实现细节

在深入层面，我们关心三大平台的底层架构、RAG 实现策略、工作流引擎、模型集成方式以及并发与性能优化等。以下细节全部基于官方英文文档、GitHub 源码与英文第三方技术测评网站（不含中文资料）。

7.1 系统架构与技术栈

Dify

微服务架构：将检索、模型网关、Workflow 引擎、前端等拆分为独立服务；可通过 Docker Compose 或 Kubernetes 编排。[^^1]⁷
后端主要使用 Python（FastAPI 或类似框架）以及部分辅助 Go/Node.js 服务。前端为 TypeScript + React。
向量检索：默认可使用 PostgreSQL pgvector、Weaviate 或 Elasticsearch 等，也能接入自定义检索后端。
模型管理：引入“Model Provider”机制，对接 OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Azure、Local Model 等多来源模型，内部实现了负载均衡与故障切换。¹

这种Beehive 式的模块化架构更适合中大型项目，也为企业级扩展打下基础。

FastGPT

单体式后端 + 可插拔模块：多数功能在一个后端进程中，通过“Flow”、“Knowledge Base”模块来组织逻辑。²
Python + Web 框架：部分资源显示 FastGPT 使用 Django / Flask / Uvicorn 等技术栈，结合 Node.js 或 Vue.js 在前端实现可视化 Flow。
MongoDB / 向量库：默认将文本与向量存储在 MongoDB 里，或外接 Milvus 等向量数据库进行相似检索。³
OpenAI API 兼容：所有模型调用均被封装成 OpenAI 式 ChatCompletion / Completion 接口，降低接入难度。²

整体**“轻量 + 快速”**的原则贯穿其中，部署维护方便，也容易二次开发。

RAGFlow

分布式流水线：分为 DeepDoc（文档解析）、SiliconFlow（检索逻辑）、Agentic RAG 等子系统；大量用 Python 机器学习库。⁴ ⁸
Milvus / Elasticsearch：作为向量数据库和关键词检索的核心组件，利用其分布式与高并发特性支撑大规模数据。⁴
自适应检索：在内部实现多路召回与融合，比如并行向量搜索、关键词搜索、知识图谱搜索，再交由 LLM 或排序模型融合。⁵
多模态：集成 OCR、图像转文本、表格解析等功能，支持处理扫描 PDF、图表、复杂版式文档。⁴

RAGFlow聚焦在“深度 RAG 工作流”的工程化实现，模块拆分更贴近搜索引擎体系。

7.2 RAG 检索实现

Dify

流程：用户上传文档 -> 文本分块 -> 嵌入生成并存储 -> 问答时拿问题 Embedding 检索 -> 可选 Hybrid Search -> 可选 LLM 重排 -> 将若干相关片段加到 Prompt 中生成回答。¹
可配置：开发者可在 UI 或 config 中设置分块大小、Top K、是否启用混合检索、是否启用重排序模型等。¹ ⁷
引用展示：Dify 支持在回答中附加文本来源，但需要相应的 Prompt 模板或在设置里启用“Show Source”。¹

FastGPT

自动问答链：导入时就完成“文本分段 -> 向量化 -> 索引”，用户只需在 Flow 中插入一个知识库检索节点即可。²³
无重排序：默认无复杂多轮检索或重排序，但可以通过添加后续节点或细调 Flow 做简单的二次筛选。²
知识库配置：可设置Embedding模型（OpenAI 或本地）、分块大小、相似度阈值等，整体操作在 Web UI 里完成。³

RAGFlow

多路检索：在一个 Query 进来时，同时触发向量检索、关键词检索、图谱检索等，得到一批候选结果。⁴ ⁸
LLM 评分/重排：若启用深度模式，会让模型对每个候选片段与问题进行语义打分，并筛除无关内容。⁴
Self-RAG：若模型认为检索结果不足以回答，会自动改写 Query 并再次检索，直到满足阈值或达到轮次上限。⁵
多模态解析：对于 PDF / 图像 / 表格，会在预处理阶段提取可文本索引的分块，再存入向量库。⁸

这使 RAGFlow 成为最复杂也最精准的检索管线，“只要硬件够”，能在海量复杂数据中找到正确答案并且给出引用段落。

7.3 工作流编排机制

Dify

可视化节点：包含 LLM 节点、Agent 节点、HTTP 请求、条件分支、循环、异常处理等，可灵活组合。¹ ⁶
Agent 集成：某些节点可调用 Agent 进行“工具使用”，如果 Agent 决定调用外部工具，会自动插入一个子流程。⁶
调试与监控：支持在每个节点查看输入输出、在 UI 流程图中高亮当前执行步骤，并提供日志记录和失败重试。⁷

FastGPT

Flow：提供“AI 对话”“知识库搜索”“HTTP 请求”“代码执行”等节点，以及分支控制，用户用拖拽连线完成逻辑编排。²⁹
单步 Agent：Agent 功能主要体现在“工具调用”节点，但大多为一对一调用，缺少 Dify 那种多次循环执行的灵活性。³
触发与运行：可手动在 UI 中触发流程或利用定时器/外部事件。部署时，可以把 Flow 当作后端 API 被调用。²

RAGFlow

内置流水线：将文档解析、检索、生成回答封装成固定流程。若启用 Self-RAG，会有自循环分支，但大多自动执行。⁴ ⁸
有限可视化：用户只能在前端配置检索模式、选择模型、设置参数，不提供通用业务流程的可视化或分支控制功能。⁴

7.4 模型集成与多模型管理

Dify

Model Provider：在管理后台填写各种模型的 API Key、URL、参数等，Dify 自动生成可选列表。¹
Runtime：内部有“Dify Model Runtime”对接这些模型，可在 Prompt IDE 中快速切换来对比。⁶
负载均衡：多个相同能力的模型实例可配置在一起，让系统在并发时轮流调用。⁷

FastGPT

OpenAI 兼容转发：只需将“OpenAI api_base”指向 FastGPT，或在 FastGPT 前端输入自己的 API Key，后端通过统一方式调用。²
本地大模型：若开发者自行包装一个 OpenAI 风格 REST，FastGPT 也可用之。³

RAGFlow

多模型配置：在 YAML/JSON 配置中指定 Embedding 模型与 1~n 个生成模型，如 GPT-3.5、GPT-4、Qwen-7B 等。⁸
自定义微调：可以对特定领域做 Embedding 模型微调，以期获得更佳检索效果，但这需要额外的 ML 知识。⁴

7.5 并发处理与性能优化

Dify

微服务水平扩展：在 Kubernetes/Swarm 中为检索服务、模型服务、前端等分别扩容，以应对高并发流量。¹ ⁷
缓存与调度：可启用 Redis 等缓存回答或 embedding 结果，减少重复调用。并设有排队与限速机制防止 API 限制触发。⁶

FastGPT

多进程/多实例：通过 Gunicorn 或 Docker Compose 启动多个后端实例，再用负载均衡分发流量。³
轻量化链路：默认仅一次检索 + 一次生成，极大减少处理环节，提高 QPS。⁹

RAGFlow

分布式索引：依赖 Milvus / ES 的集群能力处理海量向量搜索。⁴
并行检索与融合：多路检索同时进行，减少总查询耗时；LLM 重排在并行检索之后完成，以尽量缩短用户等待。⁸
可配置超时：针对 Self-RAG 多轮查询设置最大轮次或超时时间，以防在复杂问题上无限迭代。⁵

7.6 代码示例与 API

Dify：对外暴露 REST API，可调用 “/api/v1/app/{appId}/chat” 来发送对话请求，或使用专门的管理 API 操作数据集。也支持 WebSocket/SSE 流式输出。¹⁷
FastGPT：暴露 OpenAI 兼容端点 “/openai/v1/chat/completions”，令原本集成 OpenAI 的应用无需改动即可切换到 FastGPT。²
RAGFlow：典型调用为 “POST /api/chat” 带上 {question, knowledge_base_id}，返回答案与引用；或 “POST /api/knowledge_base” 上传文件等。⁴ ⁸

7.7 安全与权限

Dify：企业版提供更多安全特性（SSO、RBAC 等），社区版可配置基本鉴权。¹
FastGPT：在开源版中提供简单鉴权，也支持前置反向代理进行访问控制。企业高级功能可能在云服务中提供。²
RAGFlow：仅自带 JWT / Token 机制做基础权限，企业可自行对接 LDAP 或 SSO。⁴

总结与选型建议

综上分析，三者在功能、易用性、性能、适用场景等方面的差异可汇总如下：

对比维度	Dify	FastGPT	RAGFlow
功能	全面：RAG、多模型、Agent、工作流、插件丰富	侧重知识库问答 + 可视化流程，功能覆盖日常需求	专注高精度 RAG，深度文档解析，多模态支持
易用性	UI 丰富但学习曲线稍高；可视化工作流与 Agent 配置	最简便的安装 & UI；几乎零基础即可搭建问答	功能专业，前端操作相对简单，但要熟悉检索/解析概念
性能	适合中大规模，可微服务扩展；流程复杂时单次延迟略增	单次响应快；轻量化设计；并发可借助多进程扩容	面向高并发大数据场景，检索模式复杂，支持分布式部署
适用场景	企业级多功能 AI 开发（对话、Agent、自动化流程）；全栈式	快速问答机器人/FAQ；资源有限但想快速上线	专业文档问答、海量数据、需高准确度&可追溯；企业知识中台
开源协议	Apache 2.0 (多租户 SaaS 需授权)	MIT (极其宽松)	Apache 2.0 (完全自由商用)
定价模式	自托管免费 + 官方 Dify Cloud 订阅	自托管免费 + FastGPT Cloud 按点数/容量计费	自托管免费 + 第三方托管 (Elestio)
技术深度	面向复杂 LLM 应用开发；Agent & Plugin & Workflow 均完善	主打简洁；可视化 Flow 较易上手；自定义扩展需更深入阅读源码	RAG 引擎、文档解析、检索算法突出；企业级深度问答解决方案

如果您：

需要快速原型、构建多功能 Agent 流程、并在企业环境中深度运维：
→ 选 Dify。它提供最全面的功能集与可扩展性，也能通过官方 SaaS 或自托管来满足不同规模需求。
只想最短时间内搭建一个 FAQ / 知识库问答：
→ 选 FastGPT。它在部署和操作上都极度简单，不需要深入开发即可上线，对小型或中小团队非常友好。
面临复杂文档、需要极高准确度或多模态解析：
→ 选 RAGFlow。强大的检索能力、深度文档解析及可追溯回答，是其核心优势，适合专业领域或大规模场景。

当然，并非互斥：您也可结合使用。例如，用 RAGFlow 作为后端检索引擎，再用 Dify 作为工作流与应用层。如果团队需要从简到繁，也可先用 FastGPT 快速验证，然后迁移到 Dify 或 RAGFlow 拓展功能。正是因为三者都开源，才具备灵活组合的可能。

参考资料（英文）

以下参考全部来自英文网站、英文官方文档或英文技术测评平台，不含任何中文来源：

最后的思考

在当今生成式 AI 如火如荼之际，如何高效完成 RAG 工作流成为关键课题。三大平台各有侧重：

Dify：提供全方位功能与企业级部署支持，适合需要多工具协作及持续运营的团队。
FastGPT：以“快”与“易”著称，一键式知识库问答搭建，对轻量与敏捷的需求非常友好。
RAGFlow：在深度检索与多模态解析上独树一帜，助力高精度、企业级严肃场景。

本报告希望帮助读者理解三者的核心差异，结合自身技术栈、团队规模、应用场景来做明智选择。更重要的是，三者都是开源：您可先行试用，在真实业务中验证，再决定是否需要付费订阅云服务或使用原生自托管方案。开源与开放生态，也意味着未来可能出现更多有力竞争者或兼容方案，而这些都将进一步激发 RAG 与 LLM 应用的革新。

祝您在 AI 流程构建之路上一切顺利！若需要更多信息，可访问本报告列出的英文参考链接，以获得官方最新动态和文档说明。

（全文完，约 2 万字）

Dify Official GitHub:
https://github.com/langgenius/dify
(License, README, docs in English) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
FastGPT Official GitHub:
https://github.com/labring/FastGPT
(MIT License, official README in English) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
FastGPT Documentation (English):
https://fastgpt.dev/docs/en/
(Describes setup, knowledge base, Flow usage) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
RAGFlow GitHub:
https://github.com/infiniflow/ragflow
(Apache 2.0 License, main codebase, English documentation) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
RAGFlow Official Blog Articles:
https://ragflow.infiniflow.io/blog
(Explaining Self-RAG, deep doc parsing, multi-modal retrieval) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Dify Feature Overview:
https://docs.dify.ai/getting-started/features-overview
(English doc about Agents, plugins, etc.) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Dify Deployment Guides:
https://docs.dify.ai/deployment/kubernetes-deployment
(English doc about microservices, scaling, load balancing) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
RAGFlow Deployment and Configuration (English) on Elestio:
https://elest.io/open-source/ragflow
(Cloud hosting solution for RAGFlow) ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
FastGPT Performance Claims (English) - from official FAQ:
https://fastgpt.dev/docs/en/faqs ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Dify Cloud Pricing (English version):
https://dify.ai/pricing ↩︎ ↩︎ ↩︎

最后修改于 2025-03-06