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摘要：RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识库检索与大模型生成，有效解决了大模型知识时效性、准确性等痛点。当前开源RAG平台中，RAGFlow（多模态支持）、dify（低代码）、MaxKB（中文优化）和FastGPT（高性能检索）凭借各自特色成为主流选择。本文从技术架构、应用场景等维度对比分析这四款平台，为企业选型提供参考。RAG平台正朝着低代码化、多模态融合和国产化方向发展，将成为大模型落地行业的关键桥梁。

Dify和Coze是当前两大主流AI对话平台，各有特色：Dify适合企业级应用，支持多模型集成和私有化部署，技术门槛较高但扩展性强；Coze则针对C端场景，依托字节生态提供低代码开发，更易上手但模型选择有限。在安全合规方面，Dify提供银行级保障，Coze则侧重字节生态内的数据流转。成本上Dify初期投入大但长期性价比高，Coze则适合预算有限的快速验证。选择取决于业务需求，技术驱动型企业适合Dify，依赖字节生态的团队更适合Coze。

大模型微调（Fine-tuning）和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是两种提升大模型（如GPT、LLaMA等）在特定任务上表现的主流技术，二者的核心目标都是让通用大模型适应特定领域或任务，但实现路径和适用场景有显著差异，本文将深入探讨这两种技术的区别以及它们各自的应用场景，帮助读者更好地理解和选择适合的技术方案。