- Dify positionerar sig som en heltäckande LLMOps-studio för att skapa kompletta applikationer med gränssnitt och API på rekordtid.
- RAGFlow specialiserar sig på djup förståelse av komplexa dokument genom användning av kunskapsgrafer.
- Valet beror på om du prioriterar snabb driftsättning av en slutprodukt eller extrem noggrannhet i datainhämtning.
Om du ger dig in i den generativa artificiella intelligensens värld har du förmodligen redan stött på konceptet RAG. Det här systemet delar upp dokument i fragment, representerar dem med hjälp av inbäddningar och hämtar det mest relevanta innehållet innan modellen genererar ett svar.
Även om denna metod fortsätter att fungera, Inte alla RAG-system bearbetar dokument på samma sättAtt dela upp en PDF i block med fast storlek kan vara tillräckligt för att visa enkla texter, men det orsakar ofta problem när filen innehåller tabeller, rubriker, kolumner, bilder eller relationer mellan avsnitt.
Dify och RAGFlow ger sig in i detta scenario. Vid första anblicken låter båda plattformarna dig skapa kunskapsbaser och besvara frågor om dokument, men Deras huvudfokus är helt annorlunda.Dify är inriktat på att bygga applikationer, agenter och arbetsflöden med språkmodeller, medan RAGFlow ägnar särskild uppmärksamhet åt bearbetning och hämtning av dokumentinformation.
Därför beror valet inte enbart på vilken som har fler funktioner, utan på var den verkliga flaskhalsen i ditt projekt ligger.
Dify: en komplett plattform för att skapa AI-drivna applikationer
Dify är inte bara ett RAG-verktyg. Det presenterar sig som en plattform för att skapa, publicera och hantera språkmodellbaserade applikationerFrån dess visuella gränssnitt kan du konfigurera modeller, instruktioner, variabler, verktyg, kunskapsbaser och arbetsflöden utan att behöva programmera hela infrastrukturen från grunden.
Plattformen låter dig skapa olika typer av applikationer. Du kan till exempel konfigurera en enkel chatbot, en textgenerator, ett arbetsflöde med definierade steg eller en agent som kan bestämma vilka verktyg som ska användas för att slutföra en uppgift.
Dess nodbaserade visuella redigerare är en av dess största fördelar. Du kan ansluta användarinmatningar, modeller, villkor, kod, HTTP-förfrågningar, kunskapshämtning och andra operationer. Den har också agentnoder som gör att modellen kan... resonera, välj verktyg och upprepa handlingar tills ett mål är uppnått.
Dify utmärker sig genom den hastighet med vilken det låter dig förvandla en idé till en användbar applikation. När arbetsflödet är konfigurerat kan plattformen tillhandahålla ett webbgränssnitt och API-slutpunkter för integration med andra tjänster. Det är också möjligt att bädda in specifika applikationer på en sida med hjälp av en widget.
Detta betyder inte att Dify är begränsat till prototyper. Det erbjuder runtime-loggning, förbrukningsspårning, prompthantering, miljövariabler, API:er och andra funktioner relaterade till att köra AI-applikationer. En produktionsdistribution kräver dock korrekt konfigurering av infrastruktur, autentisering, lagring och externa tjänster.
Dess kunskapssystem låter dig importera dokument, kontrollera segmentering, välja inbäddningsmodeller, tillämpa metadatafilter och konfigurera olika hämtningsstrategier. Nuvarande versioner låter dig också skapa anpassade kunskapspipelines och ansluta externa databaser via ett API.
RAGFlow: djupgående dokumentbehandling och återställning
RAGFlow specialiserar sig på att skapa förbättrade återställningssystem. Deras metod fokuserar på att minska fel som uppstår när ett komplext dokument helt enkelt reduceras till en samling ostrukturerade textfragment.
En av dess kärnkomponenter är DeepDocSystemet som används för att analysera design och innehåll i filer. Beroende på format och valda inställningar kan RAGFlow identifiera element som rubriker, stycken, tabeller, bilder och olika regioner inom en sida.
Plattformen erbjuder olika segmenteringsmallar anpassade för specifika innehållstyper. En teknisk manual har inte samma behov som en presentation, en bok, en akademisk artikel eller en tabell. Att välja rätt parser hjälper till att bättre bevara den logiska strukturen innan inbäddningarna genereras.
RAGFlow tillåter även användning av visuella modeller för vissa igenkännings- och extraheringsprocesser. Detta är särskilt användbart när PDF-filer innehåller element vars betydelse beror på deras position eller inte kan hämtas korrekt med konventionell textextrahering.
Det är dock inte korrekt att säga att RAGFlow alltid fungerar med kunskapsgrafer. Plattformen innehåller GraphRAG som en ytterligare funktionEmellertid använder dess normala hämtning även fragment, inbäddningar, textsökning och omrankningssystem.
Den kan inte heller garantera att den alltid kommer att hämta en exakt siffra från en tabell eller eliminera alla hallucinationer. Den slutliga kvaliteten beror på originaldokumentet, analysmetoden, segmenteringen, inbäddningsmodellen, omrankningen och modellen som ansvarar för att skriva svaret.
RAGFlow är inte bara en motor som behöver integreras från kod. Den inkluderar ett webbgränssnitt för att hantera datamängder, testa hämtning, interagera med dokument och skapa agenter. Den tillhandahåller också API:er som stöder olika integrationsscenarier.
Arkitektoniska skillnader och installationskrav
Dify och RAGFlow kan installeras med Docker Compose, men ingen av dem bör förstås som en liten applikation bestående av en enda container.
Dify använder flera komponenter för att hantera gränssnittet, API:et, bakgrundsuppgifter, plugins, cachning, databas och vektorlagring. Standarddistributionen kan inkludera tjänster som PostgreSQL, Redis, workers och en vektordatabas, utöver andra hjälpbehållare.
RAGFlow använder också en arkitektur som består av olika tjänster. Projektet kräver för närvarande en processor med minst fyra kärnor som en förutsättning. 16 GB RAM och 50 GB tillgängligt utrymme, utöver nyare versioner av Docker och Docker Compose.
Dessa siffror bör tolkas som den officiella utgångspunkten. Att bearbeta ett flertal PDF-filer, använda visuella modeller eller betjäna flera samtidiga användare kan kräva betydligt mer minne, lagring och processorkraft. GPU:n är inte avgörande för alla funktioner, men den kan accelerera vissa uppgifter när kompatibla lokala modeller används.
Det finns också betydande skillnader i licenser. RAGFlow distribueras under Apache-licens 2.0Dify använder sin egen öppen källkodslicens, baserad på Apache 2.0 men med ytterligare villkor, särskilt relevanta om du avser att använda dess gränssnitt för att erbjuda en kommersiell tjänst för flera användare.
Innan man bygger en SaaS-produkt på någon av plattformarna är det lämpligt att granska den nuvarande licensen och inte anta att "öppen källkod" betyder att det inte finns några begränsningar.
Dify vs RAGFlow: En jämförelse av deras huvudfunktioner
| Särdrag | Dify | RAGFlow |
|---|---|---|
| Huvudfokus | Skapande och drift av AI-applikationer | Dokumentbehandling och avancerad hämtning |
| Visuell redigerare | Flöden, agenter, villkor och verktyg | Agenter, konversationer och återställningskonfiguration |
| Dokumentbehandling | Konfigurerbara kunskapsbaser och pipelines | Strukturanalys med hjälp av DeepDoc och flera parsers |
| GraphRAG | Det är inte deras centrala fokus | Tillgänglig som extra kapacitet |
| Applikationspublicering | Webbgränssnitt, API och infogningsalternativ | Anpassat gränssnitt och API:er för integration |
| Bästa alternativet för | Skapa snabbt produkter, agenter och automatiseringar | Konsultera komplexa dokument och förbättra återställningen |
En särskilt intressant möjlighet är använd båda verktygen tillsammansDify låter dig ansluta till en extern kunskapsbas via ett API för hämtning. På så sätt kan du använda RAGFlow för att bearbeta och hämta dokument, medan Dify hanterar gränssnittet, arbetsflödeslogiken och verktygen.
Denna kombination ökar komplexiteten och underhållet, men undviker att behöva välja en enda plattform när projektet behöver både avancerad dokumenthämtning och en visuell applikationsbyggare.
Andra alternativ: n8n, Onyx och LangGraph
Dify och RAGFlow är inte de enda alternativen. Om huvudmålet är att automatisera processer mellan applikationer, n8n Det erbjuder ett annorlunda tillvägagångssätt. Det låter dig koppla samman databaser, affärsverktyg, API:er och AI-modeller inom visuella arbetsflöden. Artificiell intelligens kan vara ett av stegen i processen eller agera genom agenter med verktyg och minne.
Onyx är främst utformad för sökande och hantering av affärskunskapDen kan ansluta till företagstjänster, indexera intern information och använda den för att svara på frågor. Automatisk synkronisering av behörigheter och andra avancerade funktioner ingår i dess företags- och molnmodeller.
Onyx Cloud tillkännager GDPR-efterlevnad och SOC 2 Type II-certifiering. Detta gör inte automatiskt en självhostad installation till en certifierad infrastruktur: i så fall beror säkerhet och efterlevnad också på organisationens server, konfiguration och procedurer.
För de som föredrar att arbeta direkt med kod, låter LangGraph dig bygga agenter med persistenta tillstånd, förgreningar, avbrott och loopar. Det ger inte en färdig applikation jämförbar med Dify, utan snarare en programmeringsinfrastruktur för orkestrerande agenter med mycket mer exakt kontroll över dess beteende.
Vilken du ska välja baserat på ditt projekts behov
Dify är det mest logiska valet om du snabbt behöver skapa en chatbot, agent eller flerstegsapplikation och vill ha ett gränssnitt och API utan att behöva utveckla hela systemet från grunden. Det är också användbart när du behöver testa olika modeller och verktyg i en visuell miljö.
RAGFlow är mer användbart om huvudproblemet ligger i själva dokumenten. Om ditt nuvarande system förlorar tabeller, blandar kolumner, separerar rubriker från stycken eller hämtar fragment utan tillräcklig kontext, kan dess parsers och återställningsalternativ ge bättre resultat.
RAGFlow kommer dock inte automatiskt att åtgärda någon dokumentdatabas. Du måste prova olika segmenteringsmetoder, granska de resulterande kodavsnitten och justera inbäddningsmodellen, omrankningen och sökparametrarna.
Onyx passar bäst när projektet involverar att fråga information distribuerad över företagsverktyg och kontrollera vilka dokument varje anställd kan se. n8n är mer lämpligt när prioriteten är att koppla AI till ett flertal tjänster och automatisera processer.
LangGraph, å andra sidan, är lämpligt när du behöver en helt anpassad agentlogik och har utvecklingskapaciteten att bygga, testa och underhålla systemet.
Kort sagt, Dify fungerar bäst som en plattform för appskapandeMedan RAGFlow fokuserar mer på dokumentanalys och hämtning, finns det ingen enskild vinnare: rätt val beror på om din största utmaning är att bygga applikationen eller att säkerställa att modellen får rätt kontext.
Jag är en teknikentusiast som har gjort sina "nördar"-intressen till ett yrke. Jag har tillbringat mer än 10 år av mitt liv med att använda den senaste tekniken och mixtrat med alla typer av program av ren nyfikenhet. Nu har jag specialiserat mig på datateknik och tv-spel. Detta beror på att jag i mer än 5 år har arbetat med att skriva för olika webbplatser om teknik och videospel, skapa artiklar som försöker ge dig den information du behöver på ett språk som är begripligt för alla.
Om du har några frågor sträcker sig min kunskap från allt som rör operativsystemet Windows samt Android för mobiltelefoner. Och mitt engagemang är för dig, jag är alltid villig att spendera några minuter och hjälpa dig att lösa alla frågor du kan ha i den här internetvärlden.