RAG选哪个框架最好用Dify，Ragflow，LangChain对比/dify和coze对比

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于 2025-04-09 15:05:07 首次发布
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1、功能对比

2、优缺点对比

dify和coze对比

1、技术能力对比

2、成本效率

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【大模型应用篇7】新一代程序员需要掌握的智能体脚手架是？
youbingchen的博客
05-06 2415
在“996”内卷中脱颖而出。》介绍coze平台的大部分组件,dify基本都有,比如工作流、知识库等,不过我觉得比coze平台更具优势的是,用户可以选择更多模型, 不像coze平台仅仅支持云雀和moonshot, 这个给了很多开发者更多的转型dify的冲动, 包括未来可以引入自己公司针对某个领域微调的LLM。现在智能体处于初级阶段，大家可以探索更多应用场景，大家可以关注我的公众号，就可以与他进行对话，起码现在24小时智能客服没啥问题，我也对比了之前方式客服，从使用体验来说，知识库问答和闲聊功能实用性更强。
深入浅出剖析LLM应用开发平台Coze/扣子平台
女王の专属领地
08-23 2416
Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，你可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。
RAG选哪个框架最好用
AltenLi
02-12 5299
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。
4大AI智能体平台深度对比：Dify、Coze、AutoGen、LangChain，哪款更适合你？
EnjoyEDU的博客
04-21 1107
AI智能体（AI Agent）近年来发展迅猛，展现出广阔的应用前景和巨大的商业潜力。不少优秀企业也都推出了自己的AI智能平台，每一家都各具特色，可满足不同用户的需求。本文将深入对比三大热门智能体平台：Dify、Coze、AutoGen、LangChain，帮助选型人员快速了解各自的优势和适用场景。Coze由字节跳动推出‌，Coze平台‌是一个基于机器学习和自然语言处理技术的软件实体，它在人工智能领域扮演着重要的角色，能够像一个智能助手一样，通过与外界环境进行交互学习，进而执行各种各样的任务。
告别选择困难！Dify、Coze、RAGFlow、fastgpt、文心智能体，五大 AI 平台终极选型指南
同名公众号：dify实验室
04-01 1912
在 AI 应用构建的热潮中，选择合适的平台至关重要。本文将直接依据 Dify、Coze (扣子)、RAGFlow、fastgpt 和文心智能体平台的官方文档，为您深度剖析这五个平台的真实能力、核心侧重与差异，助您做出最明智的决策。
检索增强生成RAG系列9--RAG开源开发框架
代码还是得自己扣
08-02 2010
当然还有许多优秀的框架没有介绍，有些可能也跟RAG相关比如open-webui等，这里就不一一列举。无论你使用较为底层Langchain或者LlamaIndex，还是使用dify较为低代码方式构建你的RAG，都是要根据你的业务场景来决定选择哪些开发框架。这里只是提供对于相关实践信息供大家参考，主要是要通过基本了解各个框架的优缺点，让你在项目架构时，能够有更好的参考。
第三十五个问题-Coze、Dify、FastGPT、MaxKB、Ragflow全面对比
释迦呼呼的博客
03-20 1071
处理复杂格式数据（如法律文档、医疗报告），需高可信度引用和低幻觉的场景89。：适合C端对话场景（如智能客服、语音助手），追求快速搭建与用户体验35。：适合开发者构建多模型、国际化应用（如跨境电商客服、数据分析工具）17。如需进一步了解具体功能或部署细节，可参考各平台官方文档及用户评测168。：企业级知识库问答（如内部文档管理、客户支持系统），需高精度检索68。：中小企业快速部署智能问答系统，无缝嵌入现有业务18。
相同的问题看看Grok3怎么回答-Coze、Dify、FastGPT、MaxKB、Ragflow全面对比
释迦呼呼的博客
03-20 750
Coze：专注于无代码AI聊天机器人开发，适合技术和非技术用户，易于快速部署到社交平台。Dify：是一款开源LLM应用开发平台，适合开发者构建复杂AI应用，提供广泛的模型支持和工作流工具。FastGPT：专注于知识库训练和工作流编排，适合需要智能问答系统的企业和开发者。MaxKB：专为企业设计，强调知识管理和智能问答，适合处理大规模数据。Ragflow：基于深度文档理解的RAG引擎，适合需要高准确性和减少幻觉的复杂数据场景。Coze功能描述。
AI应用开发选型终极指南：手撸代码 (LangChain/LangGraph) vs. 低代码平台 (Dify/Coze)，谁是你的菜？
aiAI
04-27 688
手撸代码的原生框架和开箱即用的低代码平台，就像武侠世界里的“内功心法”和“神兵利器”。精通内功心法（原生框架）能让你应对各种复杂局面，潜力无限，但修炼过程艰苦；获得神兵利器（低代码平台）能让你快速提升战力，解决眼前问题，但可能过于依赖外物。没有绝对的优劣，只有是否适合。关键在于认清你的目标、场景、资源和团队能力。希望这篇分析能帮助你在 AI 应用开发的道路上，做出更明智的选择！觉得有用？你的支持是我持续分享的最大动力！也欢迎在评论区分享你的看法和经验！本文部分观点提炼自对 B 站用户的分析。
Langchain发布官方Agent IDE，不同于Dify/Coze的设计理念，能否获得开发者认可？
xx_nm98的博客
08-06 3761
不得不说，。位于中间层的平台层具有非常强的生态性和垄断性，向下对接越来越多样化的模型及差异化AI基础设施，向上承接不同领域的垂直应用，宛如“国家电网”一般具有极大的想象空间，向下对接各种发电厂（风电厂、火电厂、蓄电站…），向上对接各类电气应用（电灯，电视…），这样独特的定位吸引了国内外一大批巨头押注。Langchain以框架起家，提供代码级工具包，降低LLM开发门槛，在过去一年里获得了很多开发者，帮助开发者快速构建AI应用。
AI Agent 搭建平台横向对比：Dify、阿里云百炼、Coze
大F子的智能小课
04-14 1025
随着生成式AI技术向行业场景加速渗透，低代码/零代码AI Agent开发平台成为企业智能化转型的核心工具。本文聚焦国内三大主流平台——Dify（苏州语灵）阿里云百炼字节Coze，从技术能力行业适配性商业化路径三大维度展开深度评测，为开发者与企业提供选型参考。三大平台在技术开放性行业适配性生态壁垒Dify代表开发者友好型工具，适合追求技术可控性的团队；阿里云百炼彰显大厂生态优势，成为传统企业智能化改造的“安全选择”；Coze则凭借零代码和流量红利，正在重塑社交场景的AI交互体验。未来竞争焦点将集中在。
dify coze对比
05-13
好的，用户想对比Dify和Coze这两个技术工具或框架。首先，我需要明确这两个平台的主要功能和定位。根据之前的引用资料，Dify和Coze都专注于降低AI应用开发的门槛，但具体实现方式不同。Dify强调可视化工作流，而Coze...
MaxKB与Dify的对比分析
weixin_43156294的博客
01-16 2181
和Dify都是基于大语言模型（LLM）技术的开源平台，但它们在功能、应用场景、用户群体等方面存在显著差异。MaxKB主要聚焦于知识管理和智能问答系统，而Dify则是一个更全面的大语言模型应用开发平台，支持多种应用程序类型和丰富的功能组件。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 1710
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
### 教育领域2024浙江大学国际学生新生指南：入学准备、行政事务及校园生活指引
05-14
内容概要：该指南为即将在浙江大学杭州校区就读的国际学生提供了详细的入学准备、行政事务办理、信息资源获取、医疗与保险、校园生活等方面的指导。学前准备部分涵盖电话卡、银行卡、常用App下载等；行政事务涉及报到、体检、签证及居留许可办理；信息资源部分介绍了学校官方网站、教学管理平台等；医疗与保险章节明确了日常及紧急就诊流程和保险购买指南；校园生活则包含校园卡、校历、住宿、交通等方面的内容。; 适合人群：即将进入浙江大学杭州校区就读的国际学生及其家长或监护人。; 使用场景及目标：①帮助国际学生顺利办理入学前的各项准备工作；②指导学生完成报到、体检、签证及居留许可等行政事务；③提供信息资源获取途径，确保学生能充分利用学校资源；④明确日常医疗就诊和保险购买流程，保障学生的健康权益；⑤介绍校园生活设施和服务，帮助学生尽快适应新的学习生活环境。; 其他说明：此指南详细列出了各项事务的具体步骤和所需材料，强调了时间节点和注意事项，确保国际学生能够顺利完成入学准备并顺利融入浙江大学的学习和生活。建议新生仔细阅读并按照指南要求提前做好准备。
AB测试方案：Vue3+PostHog的功能实现.pdf
最新发布
05-14
文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 Vue 3是一款备受瞩目的JavaScript框架，它采用了基于Proxy的响应式系统，显著提升了性能和调试能力。其Composition API带来了更高效的逻辑组织方式，使代码复用变得轻而易举。Tree-shaking支持让打包后的文件体积更小，进一步优化了应用性能。Vue 3还与TypeScript深度集成，提供了更完善的类型推导，让开发过程更加顺畅。无论是构建大型应用还是小型项目，Vue 3都能凭借其出色的性能和灵活的架构，帮助开发者高效完成任务，是现代Web开发的理想选择。
高频注入仿真与无感控制在PMSM中解决零速转矩输出问题的研究及MATLAB/Simulink实现
05-14
内容概要：本文探讨了插入式永磁同步电机（PMSM）在高频注入仿真和无感控制方面的最新进展。作者详细介绍了高频注入仿真技术在PMSM中的应用，通过MATLAB/Simulink平台进行仿真测试，解决了零速转矩输出问题。此外，还讨论了凸极效应对电机性能的影响，并展示了具体的实践案例和示例代码。文章强调了高频注入仿真和无感控制在提高电机稳定性、可靠性和效率方面的重要作用。 适合人群：从事电机控制系统研发的工程师和技术人员，尤其是对永磁同步电机感兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PMSM无感控制和高频注入仿真的研究人员和工程师。目标是提升对零速转矩输出问题的理解，掌握MATLAB/Simulink仿真工具的使用方法，以及探索凸极效应的实际应用。 其他说明：文中提供了详细的示例代码和仿真模型，帮助读者更好地理解和实践相关技术。
FreeRTOS-KEY调用挂起和恢复.zip
05-14
基于STM32F1系列FreeRTOS的移植使用 详细移植过程可以参考： FreeRTOS实战（二）章节：https://blog.youkuaiyun.com/manongdky/category_12968613.html?spm=1001.2014.3001.5482
langchain dify ragflow
03-11
### 关于LangChain、Dify和RagFlow #### LangChain简介 LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架，旨在简化开发者创建基于AI的语言处理工具的过程[^1]。该平台支持多种预训练模型，并提供了一系列API和服务来帮助开发人员快速搭建聊天机器人、文本分析器和其他自然语言处理(NLP)应用程序。 #### Dify概述 Dify是一种专注于对话系统的开源库，它提供了灵活且强大的功能集以实现复杂的交互逻辑设计[^2]。通过集成先进的机器学习算法和技术，Dify使得开发者能够轻松地定制自己的语音助手或者客服系统，在提高用户体验的同时降低了维护成本。 #### RagFlow描述 RagFlow代表了一种新兴的技术架构模式——检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)，其核心理念是在传统序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上引入外部知识源作为补充信息输入给解码端，从而提升生成质量并使输出更加贴近真实世界的数据分布特性[^3]。 #### 使用场景比较 对于希望利用大型预训练语言模型来进行各种NLP任务的企业和个人来说，LangChain可以作为一个理想的起点；而对于那些致力于打造高性能对话代理的人来说，则可能会更倾向于选择像Dify这样的专门化解决方案；至于涉及到复杂查询理解和精准答案提取的应用场合，采用RAG方法论下的RagFlow无疑会带来显著优势。 ```python # 示例代码展示如何使用Hugging Face Transformers加载一个预训练模型（适用于LangChain） from transformers import pipeline nlp = pipeline('question-answering') result = nlp({ 'question': 'What is the capital of France?', 'context': 'The capital city of France, and indeed one of its largest cities overall, is Paris.' }) print(result) ```
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