RAGFlow和Dify 对比

在大语言模型应用开发的江湖里，RAGFlow和Dify就像两位大侠，各有各的看家本领。今天咱就来一场全方位的“比武大会”，看看谁才是更适合你的那一款。

一、功能：各显神通

RAGFlow堪称是基于深度文档理解的“超级工兵”，开源的RAG引擎让它在文档处理这块独占鳌头。不管是格式多复杂的非结构化数据，在它眼里都不是事儿，轻松就能把有用信息给揪出来。它那基于模板的文本切片功能，就像一把精准的手术刀，还能手动微调，把AI常犯的“幻觉”毛病给治得服服帖帖。而且回答问题的时候，还会贴心地附上关键引用快照，主打一个有理有据。

再看Dify，作为开源的大语言模型应用开发平台，融合了后端即服务和LLMOps理念，简直就是个“模型宝库”，几百种专有/开源LLMs都能轻松驾驭。还配备了50多种内置工具给AI Agent，就像给大侠配上了十八般兵器。工作流分为Chatflow和Workflow两种类型，把复杂的系统问题简单化，主打一个轻松拿捏。

二、部署：难易有别

部署RAGFlow，就像要组建一支豪华战队，对机器配置要求可不低。CPU至少4核，内存得有16GB，磁盘空间50GB起步，Docker版本要24.0.0 ，Docker Compose得v2.26.1往上，还得折腾内核参数。不过一旦组建成功，那战斗力不容小觑。

而Dify就亲民多了，2核4G的配置就能愉快玩耍，部署难度直线下降，就像拉上几个小伙伴就能组队开黑，轻松开启大语言模型开发之旅。

三、使用便捷性：新手与高手的偏好

RAGFlow的界面对于新手来说，可能就像一本高深的武功秘籍，有点难啃，学习成本有点高。但等你吃透了，就能进行各种深度设置和定制，化身“绝世高手”，随心所欲地操控它。

Dify则是贴心的“新手导师”，简单易用的可视化界面，自动数据预处理，还有基于Flow模块的工作流编排，就像手把手教你练武，轻松上手，快速开启大语言模型开发的奇妙之旅。

四、数据安全：各有千秋

数据安全方面，RAGFlow只要完全在本地运行，数据就像被放进了保险箱，安全可控，不用担心数据泄露的风险。

Dify的在线版就像把宝物放在了公共仓库，存在必定的数据安全风险。不过要是进行本地部署，也能保障数据安全，只是这部署难度嘛，相对高了点，就像要在险峻的山上建一座坚固的城堡。

这场RAGFlow和Dify的大对决，你心中的胜负已分了吗？到底谁更能赢得你的青睐，就看你的具体需求啦！