今天我就给大家介绍一下，企业AI落地开源四大金刚
Dify、RAGFlow、n8n、FastGPT简单介绍
当下借助AI就可以很容易的实现几大工具的对比情况，当然我也是分别部署安装了一下，我个人最后的选型是Dify+RagFlow，每个开源的产品都有其自己的特性。
整理了一个表格，深度对比一下这四款开源产品，看看你喜欢哪一个？
| 维度 | Dify | RAGFlow | n8n | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| 核心定位 | LLM应用开发平台 | 深度文档理解的RAG引擎 | 工作流自动化工具 | AI知识库问答系统 |
| 开源地址 | GitHub | GitHub | GitHub | GitHub |
| 官网 | dify.ai | ragflow.io | n8n.io | fastgpt.in |
| 部署方式 | Docker（推荐） | 仅Docker | Docker/npm/npx | Docker（一键脚本） |
| 技术栈 | BaaS + LLMOps | 多路召回 + 融合重排序 | 可视化工作流编排 | RAG检索 + 工作流设计 |
| 特色功能 | 内置RAG、Agent编排 | 深度文档理解、模板分块 | 跨系统集成、聊天机器人 | 自动文本预处理、多格式导入 |
| 社区活跃度 | ★★★★★（92k+ Stars） | ★★★★☆（49k+ Stars） | ★★★★★（81k+ Stars） | ★★★☆☆（17k+ Stars） |
| 更新频率 | 高频（年更100+版） | 中高频（半年迭代17版） | 高频（周更） | 中频（月更） |
| 企业场景 | 智能客服、合同审查 | 金融/医疗文档分析 | 数据同步、业务流程优化 | 教育/旅游知识库 |
下面，我再针对每一款产品做个简单的介绍和部署方式。
Dify：一站式 AI 应用开发大师
Dify 无疑是一位强大的 “全能选手”，为什么说他全能，因为它有"工作流"、“知识库”，基本上部署一套Dify就可以使用所有功能了，当然他和Coze比还是要弱一点，好就好在，它可以私有化部署，这一点也是我看好它的主要原因。
核心功能
- 拖拽式LLM应用开发，支持RAG、Agent编排
- 企业级知识库、多模型兼容（如DeepSeek）
部署方式
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
docker-compose up -d # 默认端口80
注意：需分配 ≥2 vCPU + 8GB内存
界面示例
可视化工作流设计界面，支持拖拽式操作，快速构建AI应用
RAGFlow：攻克复杂文档的知识提取专家
RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎 ，在开源知识库领域，RagFlow目前是我见过的针对文档、报告解析做的最全面，最精准的了。RagFlow对PDF、Word、Excel等都能轻松应付。
核心功能
- 深度解析PDF/Word/Excel等复杂格式，减少AI幻觉
- 动态优化检索路径，支持异构数据源
部署方式
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d # 端口默认80
注意：需 ≥4 vCPU + 16GB内存
技术文档
https://ragflow.io/docs/dev/
n8n：工作流自动化的 “瑞士军刀”
n8n 诞生于 2019 年，它和Dify的能力是不相上下，特别是在Mcp这块，它比Dify优先支持了双向Mcp。可能先主为主吧，我还是在用着Dify。简单了试了一下n8n，也是很喜欢它的界面风格的。
核心功能
- 连接300+工具（如飞书/Notion），构建自动化流水线
- 低代码开发聊天机器人、数据同步任务
部署方式
docker run -it --rm -p 5678:5678 -v n8n_data:/data docker.n8n.io/n8nio/n8n
或使用 npm: npx n8n
技术文档
https://docs.n8n.io/（含HTTP节点配置）
FastGPT：快速构建 AI 知识库的利器
FastGPT 是一款专注于知识库问答系统构建的开源工具 ，它就像是一个智能的 “知识管家”，它比较简单，最早我们先用的它，也可以解决很多私域知识库解析问答的能力，如果只有智能客服的需求，它就足够了。
核心功能
- 自动分割文本问答对，支持Word/PDF导入
- 可视化Flow编排复杂问答逻辑
部署方式
mkdir fastgpt && cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
docker-compose up -d # 可移除OneAPI模块简化部署
应用场景
- 电商客服（自动答询库存/价格）
- 教育领域（生成学习建议）
社区与生态对比
| 指标 | Dify | RAGFlow | n8n | FastGPT |
|---|---|---|---|---|
| GitHub Stars | 92k+ | 49k+ | 81k+ | 17k+ |
| 社区支持 | Discord万人在线 | Discord技术论坛 | 多语言论坛 | 微信群/Issue讨论 |
| 企业案例 | 服务30+财富500强 | 金融/医疗文档分析 | 优化内部流程 | 教育/旅游行业 |
选型建议
优先Dify
需快速构建LLM应用，重视可视化开发与企业级支持
选择RAGFlow
处理复杂格式文档（如扫描件/表格），需深度理解与精准引用
采用n8n
整合多系统自动化（如CRM+邮件），低代码实现业务流程
选用FastGPT
专注知识库问答，需开箱即用的文本预处理能力
AI 未来：开源驱动无限可能
Dify、RAGFlow、n8n 和 FastGPT 这四大开源金刚，以各自独特的优势和功能，为企业 AI 落地提供了多样化的解决方案
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