三大框架 Dify/RAGFlow/n8n怎么選？企業(yè)低成本落地AI的最優(yōu)解 原創(chuàng)
在 AI 技術(shù)高速發(fā)展的當下，企業(yè)想要高效、安全且低成本地落地 AI 應用，開源工具成為了重要選擇。以下為你詳細介紹Dify、RAGFlow、n8n這三款開源工具的核心能力、應用場景及優(yōu)勢，助你理清企業(yè) AI 落地的實踐路徑。
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作為"AI應用操作系統(tǒng)"，Dify旨在為企業(yè)提供從開發(fā)到運營的一站式生成式AI解決方案。其名稱融合了"Define"和"Modify"的含義，體現(xiàn)了持續(xù)優(yōu)化AI應用的核心理念。
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- 工具鏈: Dify平臺包含生產(chǎn)級AI應用構(gòu)建所需的全部工具，深度集成了數(shù)百種語言模型，包括OpenAI、Claude、Google Gemini等主流商業(yè)模型以及各種開源模型。
- RAG: 對于需要增強知識的應用，Dify內(nèi)置了完整的RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，支持文檔上傳、切分、向量化至檢索的全自動化流程。只需上傳PDF、PPT等格式的文件，Dify就會自動完成文本提取和預處理，無需您編寫額外代碼。
- Agent: Dify的Agent框架基于LLM函數(shù)調(diào)用或ReAct模式，預設(shè)多種工具，并允許開發(fā)者添加自定義工具。這讓您能快速構(gòu)建出具有多步推理和外部交互能力的智能代理，應對客戶服務、數(shù)據(jù)分析等復雜場景。
Dify的社區(qū)版（開源版）已可滿足個人或中小企業(yè)的基本需求。如果需要多租戶支持和更高的安全性，建議選擇我們的企業(yè)版（商業(yè)版）。Dify以其活躍的社區(qū)、完備的文檔、強大的功能、卓越的可擴展性、低廉的學習成本、便捷的上手體驗贏得了廣泛好評。
更多詳情，請訪問官網(wǎng)文檔[1]或Github頁面[2]。
RAGFlow
在信息爆炸的時代，企業(yè)知識管理面臨著巨大挑戰(zhàn)。有價值的知識被鎖在PDF、Word、PPT等非結(jié)構(gòu)化文檔中，難以被有效利用。RAGFlow應運而生，為這一問題提供了專業(yè)解決方案，其在開源首日就斬獲上千顆星，展現(xiàn)了市場對其技術(shù)路線的認可。
ragflow logo
- RAGFlow的智能文檔處理系統(tǒng)是其主要創(chuàng)新亮點。該系統(tǒng)不僅能夠識別文檔的基本布局（如標題、段落、換行等），還能解析圖片和表格結(jié)構(gòu)，這在以前是難以實現(xiàn)的。對于表格內(nèi)容，RAGFlow會利用表頭信息進行關(guān)聯(lián)，以確保每個數(shù)據(jù)單元都能被準確檢索。這種深度的結(jié)構(gòu)化理解能力，讓系統(tǒng)能處理財務報表、科研論文等復雜文檔，從而實現(xiàn)從海量文本中精準定位信息。
- 為了滿足不同行業(yè)特性，RAGFlow設(shè)計了模塊化的文檔處理模板。因為不同行業(yè)的文檔類型和查詢需求有顯著差異：例如，會計更多地處理憑證和Excel報表，人力資源部門需要解析簡歷以進行人才篩選，而科研人員則需要處理論文和引文關(guān)系。因此，RAGFlow預設(shè)了Q&A、Resume、Paper、Manual、Table等多種處理模式，并允許企業(yè)根據(jù)自身需求自定義解析規(guī)則，以滿足各種垂直領(lǐng)域的最佳實踐。
- 在檢索質(zhì)量上，RAGFlow采用了多路召回和重排序技術(shù)。傳統(tǒng)的RAG主要依賴向量相似度檢索，這可能會遺漏關(guān)鍵詞匹配或精確數(shù)據(jù)查詢。而RAGFlow結(jié)合了向量搜索、全文檢索和結(jié)構(gòu)化查詢，通過使用融合排序算法來綜合各項指標，大大提高了召回率和準確率。這種設(shè)計特別適用于需要精確數(shù)字查詢的場景，如"上季度資產(chǎn)負債表中的凈資產(chǎn)總額"或"合同臺賬中的下月應付應收"等。
RAGFlow覆蓋從數(shù)據(jù)清洗、知識構(gòu)建到知識問答的全流程能力，并支持知識圖譜。盡管上手成本相對較高，但RAGFlow依然擁有活躍的社區(qū)和完整的文檔資源，其強大功能值得你深入探索。
推薦使用Docker進行安裝，雖然它對設(shè)備配置要求較高（最低8核+32G內(nèi)存，SSD硬盤），但在Linux服務器上安裝會更順暢。
更多詳情，請訪問官網(wǎng)文檔[3]或Github頁面[4]。
n8n
不同于AI原生定位的Dify和RAGFlow，n8n從通用自動化領(lǐng)域向AI延伸，成為連接AI模型和業(yè)務系統(tǒng)的橋梁。最近一段時間它的Star數(shù)飆升，展示了業(yè)界對其的高度認可，是最復雜可能也是最好用的產(chǎn)品。
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- Node to Node：n8n采用可視化低代碼方式構(gòu)建工作流，每個節(jié)點代表一個操作或集成點，通過拖拽連線定義數(shù)據(jù)流向。目前，n8n提供了400多個預置節(jié)點，可以滿足從常見SaaS工具到各類數(shù)據(jù)庫和API服務的連接需求。
- AI 集成：n8n無縫整合多種AI/ML服務節(jié)點，包括OpenAI、LangChain、Hugging Face等。更強大的是，它允許用戶通過JavaScript或Python代碼節(jié)點自定義AI邏輯，以實現(xiàn)如文本生成、分類、摘要等功能。
- 兩種執(zhí)行模式: n8n支持事件驅(qū)動和定時觸發(fā)兩種執(zhí)行模型，既能滿足企業(yè)的實時自動化需求，也能按計劃執(zhí)行批處理任務。此外，工作流還可以部署為生產(chǎn)模式或測試模式，方便開發(fā)和調(diào)試。
盡管n8n對上手門檻相對較高，但其強大的功能、豐富的模板、完善的文檔以及活躍的社區(qū)都使得它成為IT從業(yè)人員的首選工具。開源版已經(jīng)能滿足基本需求，如果需要使用SSO登錄、監(jiān)控統(tǒng)計、并發(fā)執(zhí)行等高級功能，付費版本也是一個不錯的選擇。
更多詳情，請訪問官網(wǎng)文檔[5]或Github頁面[6]。
總結(jié)
下面給出三者的詳細對比，讓大家初步了解了這三款工具能夠干什么，適不適合自己的企業(yè)。一般企業(yè)在選擇使用這類工具時往往并不只限于單一的選擇。事實上，更多的情況是通過靈活組合運用這些工具，以發(fā)揮他們各自的優(yōu)勢，互補弱點，從而達到最優(yōu)的效果。
對比維度 | Dify | RAGFlow | n8n |
功能定位 | 開源 LLM 應用開發(fā)平臺，提供從原型到生產(chǎn)級的內(nèi)容生成、RAG、Agent、AI 工作流和 LLMOps 全流程支持，是 “AI 應用操作系統(tǒng)”，強調(diào) “后端即服務” | 基于深度文檔理解的開源 RAG 引擎，專注于解決復雜格式文檔的知識提取與高質(zhì)量問答，把 RAG 管道、AI 工作流、監(jiān)控工具、模型管理等功能集成在一個平臺 | 開源無代碼 / 低代碼工作流自動化工具，側(cè)重連接不同 API、SaaS 和本地服務，實現(xiàn)業(yè)務自動化編排，近期增加了原生 AI 能力 |
適用場景 | 適合中小團隊與快速 AI 應用原型實現(xiàn)，可用于智能客服、內(nèi)容生成、語義搜索等場景，如某電商 3 天內(nèi)用它做出 7 國語言的客服機器人 | 適用于對復雜格式文檔有高可解釋語義檢索需求的場景，如法律和醫(yī)療行業(yè)處理復雜文檔，能精準解析法律合同、醫(yī)療報告等 | 主要用于通用流程自動化，如跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步與集成、工作流程的自動化、第三方服務的觸發(fā)式任務等，如某零售企業(yè)用它打通庫存和物流系統(tǒng) |
使用門檻 | 社區(qū)版即可滿足個人或中小企業(yè)基本需求，學習成本低，上手快，有直觀的界面，適合開發(fā)者和非技術(shù)用戶 | 需具備一定 RAG 基礎(chǔ)，上手門檻略高，更適合 IT 從業(yè)人員 | 對于熟悉業(yè)務流程又具備一定技術(shù)基礎(chǔ)的用戶容易上手，界面直觀，官方文檔和教程豐富，社區(qū)模板可供參考，但設(shè)置和管理工作流可能需要更多技術(shù)知識 |
模型支持 | 深度集成數(shù)百種 LLM，涵蓋主流商業(yè)模型以及各類開源模型 | 支持數(shù)百種大模型和推理廠商，兼容 OpenAI、Mistral、Llama3 等 | 內(nèi)置 300 多種大模型，可通過 AI Agent 節(jié)點接入 OpenAI 或本地大模型，底層基于 LangChain |
RAG 功能 | 內(nèi)置完整的 RAG 管道，支持從文檔上傳、切分、向量化到檢索的全自動化流程，支持多格式文檔攝取及檢索 | 基于深度文本切片及多路召回的 RAG 管線，強調(diào)對復雜格式、異構(gòu)數(shù)據(jù)的高可解釋語義檢索，主打文檔分片可控與可視化，最大程度降低幻覺 | 無內(nèi)置 RAG 模塊，但可通過節(jié)點組合實現(xiàn)檢索 + 問答（如向量數(shù)據(jù)庫節(jié)點 + AI 節(jié)點） |
Agent 功能 | 提供基于 LLM 函數(shù)調(diào)用或 ReAct 模式的開發(fā)環(huán)境，預置多種工具，并允許開發(fā)者添加自定義工具，可構(gòu)建具備多步推理和外部交互能力的智能代理 | 支持 Agent 工作流的創(chuàng)建 | 通過 AI Agent 節(jié)點和其他應用節(jié)點組合，可實現(xiàn)類似功能，允許使用通用的 HTTP 請求節(jié)點調(diào)用任意 REST API，以及自定義代碼節(jié)點 |
工作流特點 | 有 Chatflow（適用于對話場景，如客戶服務和語義搜索，包含多步邏輯以有效構(gòu)建響應）和 Workflow（專注于自動化和批處理，適用于數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容生成和電子郵件自動化等任務，支持定時和事件觸發(fā)操作）兩種主要類型的工作流，采用拖拽式操作 | 基于 Graph 圖式工作流用于檢索流程（Agentic RAG），有 AI 工作流，支持數(shù)據(jù)清洗、知識構(gòu)建到知識問答的全流程能力 | 基于節(jié)點 + 工作流引擎，通過連接各種節(jié)點（邏輯、觸發(fā)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化節(jié)點等）來創(chuàng)建復雜工作流，可實現(xiàn)可視化構(gòu)建，支持代碼節(jié)點實現(xiàn)復雜邏輯 |
數(shù)據(jù)處理能力 | 偏重 AI 應用相關(guān)的數(shù)據(jù)（提示、向量等）處理，支持數(shù)據(jù)集 ETL 和模板轉(zhuǎn)換節(jié)點等 | 可處理復雜格式、異構(gòu)數(shù)據(jù)，在文檔知識提取方面能力突出，支持多文檔格式的自動切分、向量化及 QA 分割，支持混庫、多模態(tài)、混合檢索與重排 | 可處理各類數(shù)據(jù)，支持格式轉(zhuǎn)換、過濾、延時等操作節(jié)點，以及代碼節(jié)點實現(xiàn)復雜邏輯，更側(cè)重于通用的數(shù)據(jù)處理和流程編排 |
集成能力 | 強大 API 支持，并可對接公眾號、飛書等 | 未明確提及特別突出的集成能力 | 以集成豐富著稱，擁有 400 多種預構(gòu)建集成，可連接眾多服務，允許使用通用的 HTTP 請求節(jié)點調(diào)用任意 REST API，方便連接外部系統(tǒng) |
部署方式 | 提供社區(qū)版（開源版）和企業(yè)版（商業(yè)版），企業(yè)版可滿足多租戶和更高安全性要求 | 開源版即可滿足基本需求，如需使用 SSO 登錄、監(jiān)控統(tǒng)計、并發(fā)執(zhí)行等功能，可以考慮付費版本 | 支持自部署，官方也提供云服務，基于 “公平代碼” 許可證，架構(gòu)輕量且可嵌入，可單臺服務器運行或多實例分布式擴展 |
參考資料
[1] 官網(wǎng)文檔: ??https://docs.dify.ai/zh-hans/introduction??
[2] Github頁面: ??https://github.com/langgenius/dify??
[3] 官網(wǎng)文檔: ??https://ragflow.io/docs/dev/??
[4] Github頁面: ??https://github.com/infiniflow/ragflow??
[5] 官網(wǎng)文檔: ??https://docs.n8n.io/??
[6] Github頁面: ???https://github.com/n8n-io/n8n??
本文轉(zhuǎn)載自??AI 博物院?? 作者：longyunfeigu
