【AI大模型落地】构建行业RAG应用系统：金融、财务、保险、医疗等行业该怎么做？

Agent学习路线

墨衍会员 · AI 创作全网分发码龄6年

关注

原创最新推荐文章于 2026-06-18 11:47:07 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Ragflow技术栈分析及二次开发指南 Ragflow是目前团队化部署大模型+RAG的优质方案，不过其仍不适合直接部署使用，本文将从实际使用的角度，对其进行二次开发阅读详情

前言

金融、财务、保险和医疗行业创建 RAG 应用系统的意义

RAG 应用系统在金融、财务、保险和医疗行业中具有重要意义，可高效识别 PDF 和图片中的表格信息，如财务报表、资产负债表、保险理赔单和医疗化验结果等。通过将这些表格转化为结构化数据并存储于向量数据库，RAG 系统能快速检索和分析数据，支持智能决策、优化规划、提升效率，并实现个性化服务。

既然RAG系统在这些行业这么有意义，那该怎么构建RAG应用系统呢？

使用开源系统构建的优势

采用开源系统进行构建，可以显著节省时间和成本。一方面，开源系统提供了现成的工具和模型，可以快速搭建和测试功能，无需从零开发；另一方面，开源社区活跃，能够提供持续的更新和技术支持，帮助企业专注于业务逻辑的优化，而不是基础设施的研发，从而提高开发效率并降低维护成本。

延展建议：

对于中小型企业，优先选择开源项目，结合部分定制开发，快速满足业务需求。
对于资金和技术资源充足的大型企业，自研能带来更大的长期价值，特别是在核心领域打造差异化竞争力。

在实际应用中，还可以采用开源+自研的混合模式，利用开源构建基础框架，结合自研完善特定功能，既能降低成本又可满足个性化需求。

开源项目对比

当前市面上有多个 Star 数量超过 10K 的开源项目可供选择，但在实际业务中，如何选择最合适的项目是一个值得探讨的问题。我们将从多个维度对这些项目进行对比分析，最终为大家推荐最适合的解决方案。

值得一提的是，QAnything 自 5 月 17 日后已停止新增功能更新。尽管其代码质量尚可，但由于长期不维护可能导致无法适应快速变化的技术需求，因此本次对比中不再考虑该项目。选择一个持续更新且社区活跃的项目显然更为明智。

基本信息

项目	Star 数量	持续维护	社区活跃	代码质量	版权信息
RAGFlow	25.9k	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	全部可用
langchain-chatchat	32.6k	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️	全部可用
Dify	55.6k	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️	限制可用

项目热度上，Dify 和 langchain-chatchat 开源较早，star 数量较多，但是RAGFlow大有后来居上的态势；
项目可维护性上，三个项目势均力敌；
代码质量上，Dify 相对质量较高；
版权问题上，Dify 限制不允许用于构建多租户的 Saas 服务，同时不允许去掉版权信息，其他两个项目没有限制；

项目技术栈

RAGFlow

前端：React + TypeScript
后端：Python + Flask

langchain-chatchat

前端：基于 Streamlit 的临时前端
后端：Python + FastAPI

Dify

前端：Next.js + TypeScript
后端：Python + Flask

这三个项目在技术栈上主要差异体现在前端：RAGFlow 和 Dify 使用现代前端框架 React 和 Next.js，支持更复杂的交互；而 langchain-chatchat 的 Streamlit 前端更适合快速原型开发。后端均采用 Python，技术实现难度相对不高。

项目架构：

RAGFlow，擅长文档解析，DeepDoc具备完善的文档解析能力，并持续优化；

langchain-chatchat，是从 langchain-0.3.0 之后部署方式也发生了变化，与其他项目的差异不大；

Dify，丰富的召回模式，支持跨知识库召回，工作流编排支持较好；GitHub视频介绍中有架构图。

RAG能力

项目	文档解析能力	知识库检索效果	跨知识库检索
RAGFlow	⭐️⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	⭐️
langchain-chatchat	⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️	⭐️
Dify	⭐️⭐️	⭐️⭐️	⭐️⭐️⭐️

RAGFlow的核心优势在于其强大的文档解析能力，目前的0.15版本已具备出色的解析功能，并支持构建知识图谱，这在同类工具中具有明显的竞争力。同时，其知识库的检索效果表现优异，最新版本更进一步增强了功能。而Dify在跨知识库检索能力方面表现最为突出，为用户提供了多知识库内容统一检索的强大支持，适合复杂场景的需求。

项目部署

项目部署支持多种方式，包括通过 Docker 进行快速部署或直接使用源码部署。对于企业用户，推荐采用源码部署方式，这样可以根据企业的个性化需求对源码进行适配和优化，以实现更灵活的功能扩展和定制化支持，从而更好地满足业务需求。

结论

在对比多个热门开源项目后，我个人更倾向推荐功能均衡的RAGFlow，尽管 Dify 也有其独特优势。

我的推荐基于以下几点：

文档解析能力：RAGFlow 目前对文档解析的支持最为强大，而知识库作为 RAG 系统的核心，这一能力显得尤为关键。

Agent 编排：RAGFlow 自 0.9 版本开始支持 Agent 编排功能，目前已经相当成熟，实际使用体验很好。虽然 Dify 在 Agent 支持上也有不错表现，但 RAGFlow更出色。

源码和部署优势：RAGFlow 的源码结构清晰，便于二次开发，且 Docker 组件使用简洁高效，适合快速部署和扩展。

综合以上优势，RAGFlow 是一个值得重点选择的开源项目。只需做好版本管理和社区更新跟进，未来的功能将更加完善，为实际业务提供更强大的支持。