Dify 與 RAGFlow：AI 和 RAG 代理平台的詳細比較

如果你正在涉足生成式人工智慧領域，你可能已經接觸過 RAG 的概念。該系統將文件分割成片段，使用嵌入表示這些片段，並在模型產生回應之前檢索最相關的內容。

儘管這種方法仍然有效， 並非所有 RAG 系統都以相同的方式處理文件。將 PDF 文件分割成固定大小的區塊可能足以查看簡單的文本，但當文件包含表格、標題、列、圖像或各部分之間的關係時，往往會出現問題。

Dify 和 RAGFlow 也加入了這一行列。乍一看，這兩個平台都允許用戶創建知識庫並回答有關文件的問題，但是… 他們的主要關注點截然不同。Dify 致力於使用語言模型建立應用程式、代理程式和工作流程，而 RAGFlow 則特別關注文件資訊的處理和檢索。

因此，選擇並不僅僅取決於哪個功能更多，而是取決於你的專案真正的瓶頸在哪裡。

Dify：一個用於創建人工智慧應用程式的完整平台

Dify 不僅僅是一個 RAG 工具。它把自己定位為一個用於創建、發布和管理的平台。 基於語言模型的應用透過其視覺化介面，您可以配置模型、指令、變數、工具、知識庫和工作流程，而無需從頭開始編寫整個基礎架構。

該平台允許您創建不同類型的應用程式。例如，您可以設定一個簡單的聊天機器人、一個文字產生器、一個包含定義步驟的工作流程，或一個能夠決定使用哪些工具來完成任務的代理程式。

其基於節點的可視化編輯器是其最大的優勢之一。您可以連接使用者輸入、模型、條件、程式碼、HTTP 請求、知識檢索和其他操作。它還具有代理節點，允許模型… 推理、選擇工具並重複操作 直到達到目標為止。

Dify 的突出之處在於它能讓你快速將想法轉化為可用的應用程式。工作流程設定完成後，該平台可以提供 Web 介面和 API 接口，以便與其他服務整合。此外，還可以使用小工具將特定應用程式嵌入到頁面中。

這並不意味著 Dify 僅限於原型開發。它提供運行時日誌記錄、使用情況追蹤、提示管理、環境變數、API 以及其他與運行 AI 應用程式相關的功能。然而，生產環境部署需要正確配置基礎架構、身份驗證、儲存和外部服務。

它的知識系統可讓您匯入文件、控制分段、選擇嵌入模型、應用元資料過濾器以及配置不同的檢索策略。當前版本還允許您創建 客製化知識管道 並透過 API 連接外部資料庫。

RAGFlow：深度文件處理與恢復

RAGFlow 專注於建立增強型復原系統。他們的方法著重於減少將複雜文件簡單地簡化為一系列非結構化文字片段時產生的錯誤。

它的核心組成部分之一是 深層文檔該系統用於分析文件的設計和內容。根據所選格式和設置，RAGFlow 可以識別頁面中的標題、段落、表格、圖像和不同區域等元素。

該平台提供多種針對特定內容類型的分段模板。技術手冊的需求與簡報、書籍、學術文章或表格的需求截然不同。選擇合適的解析器有助於在生成嵌入程式碼之前更好地保留邏輯結構。

RAGFlow 還允許在某些識別和提取過程中使用視覺模型。當 PDF 中包含一些元素，其含義取決於位置，或無法使用傳統的文字擷取方法準確檢索時，此功能尤其有用。

然而，說 RAGFlow 總是使用知識圖譜並不準確。該平台整合了 GraphRAG 作為一項附加功能然而，它的正常檢索也使用了片段、嵌入、文字搜尋和重排序系統。

它也不能保證總是能從表格中檢索到精確的數字或完全消除所有誤差。最終結果的品質取決於原始文件、分析方法、分割方式、嵌入模型、重排序器以及負責產生回應的模型。

RAGFlow 不僅僅是一個需要透過程式碼整合的引擎。它還包含一個用於管理資料集、測試檢索、與文件互動以及建立代理的 Web 介面。此外，它還提供支援各種整合場景的 API。

建築差異和安裝要求

Dify 和 RAGFlow 可以使用 Docker Compose 安裝，但它們都不應該被視為由單一容器組成的小型應用程式。

Dify 使用多個元件來處理介面、API、後台任務、外掛程式、快取、資料庫和向量儲存。預設部署可能包含以下服務： PostgreSQL、Redis、工作流程和向量資料庫以及其他輔助容器。

RAGFlow 也採用了由不同服務組成的架構。該專案目前要求處理器至少具備四個核心。 16 GB 記憶體和 50 GB 可用空間此外，還需要最新版本的 Docker 和 Docker Compose。

這些數據應被視為官方起始值。處理大量 PDF 檔案、使用視覺化模型或同時服務多個使用者可能需要更多的記憶體、儲存空間和處理能力。 GPU 並非所有功能都必需，但在使用相容的本機模型時，它可以加速某些任務。

許可方面也存在顯著差異。 RAGFlow 的授權協議如下： Apache 授權 2.0Dify 使用自己的開源許可證，該許可證基於 Apache 2.0，但附加了一些條件，如果您打算使用其介面提供多用戶商業服務，這些條件尤其重要。

在任一平台上建立 SaaS 產品之前，建議先查看目前的許可證，不要想當然地認為「開源」就意味著沒有限制。

Dify 與 RAGFlow：主要功能對比

特徵	迪菲	RAGFlow
主要關注點	人工智慧應用程式的創建和運行	文件處理和進階檢索
可視化編輯器	流程、代理、條件和工具	代理、對話和恢復配置
文件處理	可配置的知識庫和管道	使用 DeepDoc 和多個解析器進行結構分析
GraphRAG	這並非他們的核心關注點。	可作為額外容量使用
應用程式發布	Web介面、API和插入選項	用於整合的自訂介面和 API
最佳選擇	快速建立產品、代理商和自動化流程	查閱複雜文件並改進檢索

一個特別有趣的可能是 同時使用這兩種工具Dify 可讓您透過檢索 API 連接到外部知識庫。這樣，您可以使用 RAGFlow 處理和檢索文檔，而 Dify 則負責處理介面、工作流程邏輯和工具。

這種組合增加了複雜性和維護性，但避免了在專案既需要高級文件檢索又需要視覺化應用程式建構器時，必須選擇單一平台。

其他替代方案：n8n、Onyx 和 LangGraph

Dify 和 RAGFlow 並非只有二的選擇。如果主要目標是實現應用程式之間流程的自動化， n8n 它提供了一種不同的方法。它允許您在視覺化工作流程中連接資料庫、業務工具、API 和 AI 模型。人工智慧可以作為流程中的一個步驟，也可以透過配備工具和記憶的代理來執行操作。

Onyx 的主要設計用途是 商業知識的搜尋與管理它可以連接到企業服務，索引內部訊息，並利用這些資訊回答查詢。自動權限同步和其他進階功能是其企業版和雲端版的一部分。

Onyx Cloud宣布已獲得GDPR合規性和SOC 2 II型認證。但這並不意味著自託管部署就自動成為認證的基礎架構：在這種情況下，安全性和合規性也取決於伺服器、配置以及組織的流程。

對於那些喜歡直接編寫程式碼的人來說，LangGraph 允許你建立具有持久狀態、分支、中斷和循環的代理程式。它並沒有提供像 Dify 那樣完整的應用程序，而是一個… 用於編排代理的程式設計基礎設施 對自身行為的控制更加精確。

根據專案需求選擇哪一個

如果您需要快速創建聊天機器人、代理或多步驟應用程序，並且希望獲得現成的介面和 API，而無需從頭開始開發整個系統，那麼 Dify 是最合理的選擇。此外，當您需要在視覺化環境中測試不同的模型和工具時，Dify 也非常實用。

如果主要問題出在文件本身，那麼 RAGFlow 就更有意義了。如果您的現有系統遺失表格、混淆列、將標題與段落分離，或檢索到的片段缺乏足夠的上下文，那麼 RAGFlow 的解析器和復原選項可以提供更好的結果。

然而，RAGFlow 不會自動修復任何文件資料庫。您需要嘗試不同的分割方法，查看產生的片段，並調整嵌入模型、重新排序器和搜尋參數。

如果專案涉及查詢分佈在企業工具中的信息，並控制每位員工可以查看哪些文檔，那麼 Onyx 更合適。如果專案的重點是將 AI 與眾多服務連接起來並實現流程自動化，那麼 n8n 則更合適。

另一方面，如果您需要完全客製化的代理邏輯，並且有能力建置、測試和維護系統，那麼 LangGraph 就非常合適。

簡而言之， Dify 最適合用作應用程式創建平台。雖然 RAGFlow 更側重於文件分析和檢索，但沒有絕對的贏家：正確的選擇取決於您面臨的最大挑戰是建立應用程式還是確保模型獲得適當的上下文。