Dify、Fastgpt和Ragflow三个平台有什么区别？如何选择？

Dify、FastGPT和Ragflow作为当下流行的ai开发平台，都以大语言模型为基础，通过借助LLM的强大语言理解和生成能力，为用户提供智能问答、内容生成等核心功能，但是它们三者也各有侧重，有自已不同的特点，下面我们就来对比一下，他们有什么区别以及如何选择一个适合自已的平台。

Dify、FastGPT和Ragflow的特点

Dify

开源与定制化：开源平台，支持私有化部署和深度定制，适合有个性化需求的用户。

低门槛开发：融合LLMOps理念，提供可视化开发工具，适合非专业开发者快速构建AI应用。

强大技术支撑：内置RAG引擎和Agent框架，支持主流大语言模型接入，具备数据安全和高效检索能力。

丰富插件生态：通过插件扩展功能，支持数据存储、反向调用和自定义API接口。

FastGPT

知识库问答：专注于知识库问答，支持文档导入和问答对训练，适合企业知识管理。

工作流编排：通过Flow可视化编排复杂问答流程，但学习成本较高。

数据预处理：提供多种数据导入方式，支持自动分段和向量化处理。

广泛模型支持：兼容主流大语言模型，但小众模型接入较复杂。

Ragflow

深度文档理解：擅长从多种格式文档中提取信息，适合处理复杂非结构化数据。

减少幻觉：通过可视化文本分块和引用追溯，提升回答准确性和可解释性。

灵活工作流：支持自定义RAG工作流，适合创建个性化Ai助手。

兼容异构数据：支持文本、图像、扫描件等多种数据源。

功能特性对比

功能类别DifyFastGPTRAGFlow模型支持支持10+家商业模型供应商，兼容多种本地模型推理Runtime支持主流模型（如GPT、Claude、文心一言），支持自定义模型接入支持多模态模型（文本、音频等），专注于复杂文档处理知识库能力支持多种数据源导入，混合检索和向量数据库支持多种文档格式导入，自动数据预处理和向量化深度文档解析，支持复杂格式（如影印件、表格）应用开发可视化Prompt编排，支持Agent框架和工作流编排可视化Flow工作流编排，支持复杂业务流程设计文本切片过程可视化，减少生成幻觉数据处理支持ETL自动清洗，内置Unstructured服务支持文档自动预处理，文件分段和QA生成支持复杂文档结构化提取集成能力提供完整的API支持，支持Web应用发布和第三方平台集成支持企业微信、公众号、飞书等集成，对齐OpenAI官方API支持高级集成（LLM、API等），适合复杂工作流运营功能支持团队协作、数据分析、日志和标注支持对话日志记录，问题引导配置本地部署为主，强调数据控制特色功能LLMOps全流程支持，企业级安全和隐私保护专注知识库问答场景，简单直观的操作界面高性能检索，多路召回策略