程序员必看：大模型开发平台横向测评+学习资源，收藏这篇就够了

最新推荐文章于 2025-12-01 22:36:13 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-01 22:36:13 发布 · 755 阅读

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#学习 #人工智能 #产品经理 #大模型 #算法 #ai #转行

对比结果：

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为了更直观，基于我的实际使用体验和各平台特点，我整理了下面这张"用户适用性评分图"（满分5分），希望可以帮助大家快速定位自己的需求对应哪个平台：

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选对工具，AI 开发没烦恼！是不是感觉每天都有新的 AI 工具冒出来，眼花缭乱，不知道从何下手？特别是想打造自己的 LLM（大语言模型）应用时，选择一个合适的平台，简直就是成功的一半！

今天，我们就来聊聊，在 Coze、Dify、n8n、FastGPT 这些五花八门的选择中，到底该如何找到最适合你的那一款？别担心，跟着下面这几个步骤走，保证让你思路清晰，选型不迷路！

以下是对各个平台的分析：

Dify： Dify 是个23年4月开源的LLM应用开发平台，如果想整点专业的、能上生产的AI应用，还想把后端、模型运维的事全搞定？用它就OK了。

适合人群：有一定技术的开发者、追求专业、效率的团队、需要定制化AI解决方案的企业。

Coze：LLM平台界的“乐高”， Coze（扣子）是字节跳动旗下的，主打一个“人人都是AI开发者”，内置上千款工具插件，让你像搭积木一样简单地创建和发布AI Agent。

适合人群： AI入门用户、产品经理、运营人员、想快速搭建个性化AI Agent的创作者、以及预算、技术有限的个人和小型团队等。

FastGPT：知识库小能手，FastGPT是个免费开源的AI知识库平台，让AI根据你的私有数据精准回答问题，是你的第二个"大脑"

RAGFlow：知识库专家， RAGFlow 是个开源的RAG引擎

适合对答案准确性和可追溯性有高要求的行业（如法律、医疗、金融）、需要处理大量复杂文档的企业、以及RAG技术的研究者和开发者。

n8n：最强开源工作流平台： n8n 是一个开源的低代码工作流自动化工具，专注于将各种应用和服务连接起来，形成自动化的业务流程。

虽然n8n有很多优点，但毕竟是工作流平台，主打工作流。在LLM这块丝滑程度还是比不上其他专业的LLM应用平台，LLM这块该有的也都有，就是用起来感觉更麻烦一些。

平台选择实用建议：

从我的实际体验来看，如果你是刚接触AI应用开发，希望快速看到成果，Coze是最容易上手的选择。

如果你的工作或者业务涉及多个系统和服务之间的数据流转，需要自动化处理，n8n的强大自动化工作流会为你节省超多时间。

想搭建企业内部智能知识库或者Q&A系统，FastGPT、Ragflow可以优先考虑，它们在RAG方面都比较强，FastGPT更轻量、Ragflow更重（但上限更高）

对于有长期规划、需要构建可扩展企业级AI应用的团队，Dify的完整生态系统和企业级功能是好的选择。

还有下面这个图，也可以参考参考：

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开源AI工具对比：Dify, AnythingLLM, Ragflow, n8n 的功能、许可与商用分析

综合选型要素：

一、钱包说了算：聊聊预算 💰

万事开头，预算先行。不同的平台，花钱的方式可大不相同：

开源自托管 (如 Dify, n8n, FastGPT): 虽然平台本身免费，但你需要自己准备服务器并花心思维护。这就像买了块地自己盖房子，前期投入和后续精力都不能少。适合有一定资源，想长期发展的团队。
云服务 (如 Coze 或部分平台的云版本): 按使用量或订阅付费，前期成本极低，拎包入住。就像租酒店，省心省力，但长期下来费用可能会水涨船高。适合想快速尝试、验证想法的个人或初创团队。

一句话总结： 预算有限想快跑，选云端；资源充足想深耕，选开源。

二、你的技术有多牛？诚实评估技术力 👨‍💻

这点至关重要，直接决定了你的开发体验是顺风顺水还是寸步难行。

技术小白/无代码爱好者: 如果你或你的团队对写代码不太感冒，或者希望将精力完全集中在业务逻辑上，那么像 Coze 这样“拖拖拽拽”就能完成开发的无代码平台，绝对是你的菜。
技术大神/硬核开发团队: 如果你有强大的技术背景，渴望更高的自由度和定制化空间，那么 Dify 或 n8n 这类平台将是你的游乐场，可以让你大展身手，实现各种骚操作。

一句话总结： 不懂技术选 Coze，轻松上手；技术大佬选 Dify/n8n，释放潜能。

三、数据放哪里？部署方式的抉择 ☁️ vs 🏠

数据安全和隐私是企业的生命线，这个问题必须严肃对待。

本地私有化部署: 数据 100% 掌握在自己手中！安全性和隐私性拉满，特别适合金融、医疗等对数据敏感的行业。缺点是需要专人维护，技术门槛较高。
云服务: 快速部署，开箱即用，维护成本低。但数据毕竟放在别家，需要仔细阅读其隐私政策和数据处理协议，确保合规。

一句话总结： 数据安全大过天，选本地部署；追求效率图方便，用云服务。

四、你最想要什么？锁定核心功能 🎯

别被花哨的功能迷了眼，想清楚你最核心的需求是什么。

专注 RAG (检索增强生成): 如果你的核心场景是搭建知识库、智能客服，那么在 RAG 能力上表现出色的 FastGPT 或 RAGFlow 可能比通用平台更适合你。
需要复杂工作流: 如果你需要处理多个步骤、串联不同服务的复杂任务（例如，收到邮件后自动分析内容、存入数据库再发出通知），那么工作流定义能力超强的 n8n 或 Dify 会是更优选择。

一句话总结： 先问自己要什么，再看平台有什么，精准匹配是王道。

五、这艘船能开多远？看平台的未来 🚀

选择一个平台，就像是选择一个长期的合作伙伴。你需要评估它的潜力与可靠性。

开源项目: 看看它的 GitHub Star 数、更新频率、社区活跃度和贡献者数量。一个活跃的社区意味着平台在不断进步，遇到问题也更容易找到人帮忙。
商业产品: 了解背后公司的背景、市场表现和融资情况。一个稳健的公司，才能为你提供长期的技术支持和服务保障。

一句话总结： 选一个“活”的平台，让你的应用能跟上 AI 的发展速度。

六、安全与合规：企业的必答题 🛡️

对于企业用户来说，这一点怎么强调都不为过。

数据隐私保护: 开源自托管平台在这方面拥有天然优势，数据完全不出内网。
访问控制与合规: 商业平台通常会提供更完善的权限管理和合规认证，但务必仔细审核其条款，确保符合你所在行业的监管要求。

一句话总结： 小心驶得万年船，安全合规是底线。

我的掏心窝建议

说了这么多，相信你心里已经有谱了。最后，再给大家一点我的个人小建议：

新手上路？ 不妨先从 Coze 这样的低门槛平台开始玩起。先不用管复杂的技术细节，专注于熟悉 LLM 应用的基本概念和开发流程，感受创造的乐趣。
进阶玩家？ 当你的需求变得越来越复杂，技术能力也有所提升后，可以平滑过渡到 Dify 或 n8n 这样更专业、更强大的平台，去探索更广阔的的星辰大海。

记住，没有绝对完美的工具，只有最适合你当前需求和发展阶段的选择。