企业网站 优秀,重庆怎么站seo,wordpress 用户积分,app推广方法 RAGFlow和Dify都是基于大语言模型#xff08;LLM#xff09;的应用开发平台#xff0c;具有相似的功能和应用场景#xff0c;但它们在技术架构、部署要求和用户体验上存在一些差异。 RAGFlow和Dify对比
2025-02-13 22.08
RAGFlow 技术栈#xff1a;RAGFlow… RAGFlow和Dify都是基于大语言模型LLM的应用开发平台具有相似的功能和应用场景但它们在技术架构、部署要求和用户体验上存在一些差异。 RAGFlow和Dify对比
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RAGFlow 技术栈RAGFlow使用Docker和Docker Compose进行部署需要较高的计算资源和存储空间。其镜像大小达到19.53 GB Prerequisites CPU 4 cores RAM 16 GB Disk 50 GB Docker 24.0.0 Docker Compose v2.26.1 If you have not installed Docker on your local machine (Windows, Mac, or Linux), see Install Docker Engine. 部署要求RAGFlow基于深度文档理解需要大量的计算资源来处理复杂的查询和生成任务。此外部署前需要调整内核参数vm.max_map_count至大于等于262144以确保高效执行。
Dify
技术栈Dify的技术栈包括Vue.js、Django、Langchain等支持多种大语言模型如Ollama、Azure OpenAI、OpenAI等。 部署要求Dify的推荐配置较低仅为CPU 2 coresRAM 4 GBDisk 20 GB这使得它在资源受限的环境中更具优势。 文章https://blog.csdn.net/m0_59163425/article/details/142368632
RAGFlow与Dify的对比调研文档
1. 概述
RAGFlow和Dify都是基于大语言模型LLM的应用开发平台分别专注于深度文档理解与检索增强生成RAG和LLM应用开发。RAGFlow以其深度文档解析能力和无幻觉生成著称而Dify则以其灵活的工作流编排和全面的模型支持见长。以下从多个维度对两者进行详细对比。
2. 部署资源对比
维度RAGFlowDify硬件要求CPU ≥ 4核内存 ≥ 16GB硬盘 ≥ 50GB内存 ≥ 8GBDocker容器占用依赖环境Docker ≥ 24.0.0Docker Compose ≥ v2.26.1DockerPostgreSQLRedisWeaviate部署方式支持Docker部署和源码部署支持Docker部署和源码部署部署复杂度中等需配置Redis和MinIO端口中等需配置数据库和Redis
3. 核心功能对比
维度RAGFlowDify文档解析支持PDF、Word、Excel、图片等多格式文档解析深度文档理解能力突出支持文档解析但更侧重于RAG管道的集成检索增强生成基于多路召回和融合重排序支持混合检索支持RAG管道结合传统检索和深度学习检索工作流编排支持基于Graph的工作流编排提供Chatflow和Workflow两种工作流类型支持复杂任务分解模型支持支持Ollama、Xinference等本地模型支持数百种专有/开源模型包括GPT、Mistral、Llama3等多模态支持支持文本、图片、表格等多模态数据支持文本、图片、表格等多模态数据
4. 支持源码二次开发
维度RAGFlowDify源码获取GitHub开源支持克隆和修改GitHub开源支持克隆和修改开发语言PythonFlask框架PythonFlask框架二次开发难度中等需熟悉文档解析和RAG流程中等需熟悉工作流编排和模型集成扩展性支持自定义文档解析模板和检索策略支持自定义工作流节点和模型集成
5. 资源下载与安装
维度RAGFlowDify源码下载GitHub仓库https://github.com/infiniflow/ragflowGitHub仓库https://github.com/langgenius/dify安装方式Docker部署或源码启动Docker部署或源码启动依赖安装需安装Python、Conda、Git等工具需安装Python、Docker、Redis等工具官网https://ragflow.io/
6. 系统架构对比
维度RAGFlowDify架构设计模块化设计包括DeepDoc、GraphRAG、RAG等核心模块微服务架构分为API模块、工作流模块、模型管理模块等数据库使用MySQL和MinIO进行数据存储使用PostgreSQL和Redis进行数据存储向量数据库支持ElasticSearch和Infinity支持Weaviate消息队列使用Redis实现异步任务处理使用Redis实现异步任务处理
7. 总结与建议
RAGFlow更适合需要深度文档解析和无幻觉生成的企业尤其是处理复杂格式文档的场景。Dify更适合需要灵活工作流编排和多模型集成的开发者尤其是构建复杂AI应用的场景。如果企业需要高度定制化的文档解析和检索增强生成建议选择RAGFlow如果需要快速构建生产级AI应用建议选择Dify。 RAGFlow 和 Dify 的商业许可与开源协议分析
1. RAGFlow 的开源协议与商业许可
开源协议RAGFlow 采用 Apache 2.0 License。该协议允许用户自由使用、修改和分发代码甚至可以用于商业用途但需要保留原始版权声明和许可文件。商业许可RAGFlow 目前没有明确的商业许可版本其开源版本已经支持企业级应用。如果需要更高级的功能如更智能的文档处理模型可能需要联系官方获取定制化服务。限制 修改后的代码需保留原始版权声明。若对代码进行了修改并分发需在文件中明确说明修改内容。
2. Dify 的开源协议与商业许可
开源协议Dify 的开源协议未在搜索结果中明确提及但通常开源项目会采用 MIT、Apache 2.0 或 GPL 等常见协议。需要进一步查阅其 GitHub 仓库或官方文档以确认具体协议。商业许可Dify 提供了商业版本支持企业级功能和服务。商业版本可能包含更强大的工作流编排、模型集成和技术支持。限制 若采用 GPL 或 LGPL 协议商业用途可能受到一定限制如需要开源衍生代码。若采用 MIT 或 Apache 2.0 协议商业用途基本无限制但需保留版权声明。
3. 开源协议对比与商业用途限制
维度RAGFlow (Apache 2.0)Dify (待确认)商业用途允许无额外限制允许具体限制取决于协议类型代码修改需保留版权声明修改内容需说明需保留版权声明具体限制取决于协议类型分发要求修改后的代码需包含原始许可文件修改后的代码需包含原始许可文件技术支持开源版本免费高级功能可能需要付费定制商业版本提供技术支持和企业级功能
4. 是否收费
RAGFlow开源版本免费但高级功能如更智能的文档处理模型可能需要联系官方获取付费服务。Dify开源版本免费商业版本可能收费具体费用需联系官方获取。
5. 总结与建议
RAGFlow 适合需要深度文档解析和无幻觉生成的企业其 Apache 2.0 协议对商业用途友好且开源版本功能已经较为完善。Dify 适合需要灵活工作流编排和多模型集成的开发者其商业版本可能提供更强大的功能和技术支持但具体协议和收费模式需进一步确认。
如果需要更详细的信息建议访问 RAGFlow 和 Dify 的官方文档或 GitHub 仓库以获取最新信息。
