RAG选哪个框架最好用

各类rag框架如雨后春笋冒出，也有不少老牌屹立不倒，分享下我的调研。

Dify，Ragflow，LangChain对比如下：

1. 设计理念

Dify

• 核心目标：降低 LLM 应用开发的门槛，通过简单的界面和 API 快速构建 AI 应用。
• 低代码/无代码：Dify 提供了低代码甚至无代码的开发体验，适合非技术用户快速上手。
• 产品化导向：Dify 更倾向于帮助开发者快速将 LLM 应用从开发阶段推向最终用户，支持可视化的管理和部署。
• 一体化平台：Dify 集成了模型管理、数据管理、应用部署等功能，提供端到端的解决方案。

Ragflow

• 核心目标：专注于构建基于 RAG（检索增强生成）的工作流，强调模块化和轻量化。
• 模块化工作流：通过串联检索器、生成器等组件，构建数据驱动的生成任务。
• 专注 RAG 应用：主要面向知识检索和生成的场景，适合需要外部知识库支持的 LLM 应用。

LangChain

• 核心目标：提供一个通用框架，支持构建复杂的 LLM 应用。
• 功能全面：LangChain 提供了丰富的模块（如 Prompt 模板、链式调用、工具集成等），适合定制化需求。
• 高度灵活：支持复杂的多步骤任务、工具调用、代理等功能，适用范围广泛。

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2. 功能特性

功能特性	Dify	Ragflow	LangChain
低代码支持	强调低代码/无代码，适合快速开发	不支持低代码，需手动编写工作流	不支持低代码，需手动编写链和逻辑
RAG 支持	提供简单的 RAG 集成，但非核心功能	专注于 RAG 工作流，优化效果更好	提供 RAG 支持，但非专注于此场景
模块化设计	模块化程度较低，强调一体化体验	提供模块化组件，适合简化的 RAG 应用	模块化全面，支持 Prompt、链、工具调用等
知识检索	支持向量数据库集成，但功能较基础	强调与知识库的深度集成	支持多种向量数据库和检索方法
工作流管理	提供可视化的工作流管理	简单的模块化工作流设计	支持复杂的链式调用和任务管理
工具集成	集成能力有限，主要支持核心功能	集成能力有限，专注于 RAG 应用	支持外部 API、插件和工具调用
多模型支持	支持主流模型（如 OpenAI、Hugging Face）	支持主流模型	支持多种模型（OpenAI, Hugging Face 等）
代理 (Agent)	不支持代理功能	不支持代理功能	提供强大的代理功能，用于工具调用和任务分配
部署能力	提供内置的部署功能，方便上线	不支持直接部署	不支持直接部署，需自行搭建环境
数据管理	内置数据管理功能，适合产品化应用	不支持数据管理	不支持数据管理

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3. 适用场景

Dify

• 快速开发与部署：适合希望快速构建并上线 LLM 应用的团队或个人。
• 低代码需求：适合非技术用户，或希望通过简单配置完成应用开发的场景。
• 产品化应用：适用于需要用户交互界面、数据管理和模型管理的场景，例如客户服务、FAQ 系统等。

Ragflow

• 知识问答：结合知识库（如向量数据库）进行精准问答。
• 文档生成：基于外部信息生成文档或总结。
• 轻量化应用：需要快速构建简单的 RAG 应用时，Ragflow 是更好的选择。

LangChain

• 复杂任务链：需要构建多步骤任务或复杂的逻辑链。
• 工具调用：需要结合外部工具（如计算器、数据库查询等）完成任务。
• 多功能应用：如对话管理、任务代理、动态工具调用等。
• 高度定制化：需要深度定制的功能。

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4. 优缺点对比

对比维度	Dify 优势	Dify 劣势	Ragflow 优势	Ragflow 劣势	LangChain 优势	LangChain 劣势
易用性	简单易用，低代码支持	灵活性较低，功能有限	简单易用，学习曲线低	功能较少，灵活性有限	功能丰富，支持复杂任务	学习曲线较高，配置较复杂
性能	内置优化，性能较好	不适合复杂任务链	针对 RAG 优化，性能高	不适合复杂任务链	支持复杂任务链，功能全面	性能可能受任务复杂度影响
生态系统	一体化平台，集成度高	生态系统较小，扩展性有限	专注于特定场景，生态较小	集成能力有限	生态系统广泛，支持多种工具	可能过于臃肿，不适合简单场景
扩展性	快速部署，适合产品化应用	不适合深度定制	专注于 RAG，扩展性有限	不支持代理、工具调用等功能	高度扩展性，适合多种应用场景	对简单应用可能显得过于复杂

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5. 总结与选择建议

选择 Dify 的场景：

• 如果你希望快速构建和部署 LLM 应用，而不想花费大量时间在开发和配置上。
• 如果你是非技术用户，或者团队中缺乏专业开发人员。
• 如果你需要一个产品化的解决方案，包括数据管理和用户交互界面。

选择 Ragflow 的场景：

• 如果你的应用程序主要是围绕 RAG（如知识问答或文档生成）构建的。
• 如果你需要快速构建一个轻量级的 RAG 工作流。
• 如果你希望简化开发流程，不需要复杂的功能。

选择 LangChain 的场景：

• 如果你需要构建高度复杂的 LLM 应用程序（如多步骤任务、工具调用、动态代理等）。
• 如果你需要深度定制化的功能。
• 如果你需要一个支持广泛生态系统的框架。

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总体对比总结

• Dify：适合快速开发和部署产品化应用，重点在易用性和产品化。
• Ragflow：专注于轻量级的 RAG 应用开发，适合知识检索和生成场景。
• LangChain：功能最全面，适合复杂场景和高度定制化的 LLM 应用开发。