RAGFlow和Dify对比

‌ 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

2025-02-13 22.08

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 cores，RAM 4 GB，Disk 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	RAGFlow	Dify
硬件要求	CPU ≥ 4核，内存 ≥ 16GB，硬盘 ≥ 50GB	内存 ≥ 8GB（Docker容器占用）
依赖环境	Docker ≥ 24.0.0，Docker Compose ≥ v2.26.1	Docker，PostgreSQL，Redis，Weaviate
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	RAGFlow	Dify
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	RAGFlow	Dify
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	Python（Flask框架）	Python（Flask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	RAGFlow	Dify
源码下载	GitHub仓库：https://github.com/infiniflow/ragflow	GitHub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	RAGFlow	Dify
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。

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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。