三大框架 Dify/RAGFlow/n8n怎么选？企业低成本落地AI的最优解原创

AI博物院

发布于 2025-6-12 06:46

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在 AI 技术高速发展的当下，企业想要高效、安全且低成本地落地 AI 应用，开源工具成为了重要选择。以下为你详细介绍Dify、RAGFlow、n8n这三款开源工具的核心能力、应用场景及优势，助你理清企业 AI 落地的实践路径。

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作为"AI应用操作系统"，Dify旨在为企业提供从开发到运营的一站式生成式AI解决方案。其名称融合了"Define"和"Modify"的含义，体现了持续优化AI应用的核心理念。

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工具链: Dify平台包含生产级AI应用构建所需的全部工具，深度集成了数百种语言模型，包括OpenAI、Claude、Google Gemini等主流商业模型以及各种开源模型。
RAG: 对于需要增强知识的应用，Dify内置了完整的RAG（Retrieval-Augmented Generation）管道，支持文档上传、切分、向量化至检索的全自动化流程。只需上传PDF、PPT等格式的文件，Dify就会自动完成文本提取和预处理，无需您编写额外代码。
Agent: Dify的Agent框架基于LLM函数调用或ReAct模式，预设多种工具，并允许开发者添加自定义工具。这让您能快速构建出具有多步推理和外部交互能力的智能代理，应对客户服务、数据分析等复杂场景。

Dify的社区版（开源版）已可满足个人或中小企业的基本需求。如果需要多租户支持和更高的安全性，建议选择我们的企业版（商业版）。Dify以其活跃的社区、完备的文档、强大的功能、卓越的可扩展性、低廉的学习成本、便捷的上手体验赢得了广泛好评。

更多详情，请访问官网文档^[1]或Github页面^[2]。

RAGFlow

在信息爆炸的时代，企业知识管理面临着巨大挑战。有价值的知识被锁在PDF、Word、PPT等非结构化文档中，难以被有效利用。RAGFlow应运而生，为这一问题提供了专业解决方案，其在开源首日就斩获上千颗星，展现了市场对其技术路线的认可。

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ragflow logo

RAGFlow的智能文档处理系统是其主要创新亮点。该系统不仅能够识别文档的基本布局（如标题、段落、换行等），还能解析图片和表格结构，这在以前是难以实现的。对于表格内容，RAGFlow会利用表头信息进行关联，以确保每个数据单元都能被准确检索。这种深度的结构化理解能力，让系统能处理财务报表、科研论文等复杂文档，从而实现从海量文本中精准定位信息。
为了满足不同行业特性，RAGFlow设计了模块化的文档处理模板。因为不同行业的文档类型和查询需求有显著差异：例如，会计更多地处理凭证和Excel报表，人力资源部门需要解析简历以进行人才筛选，而科研人员则需要处理论文和引文关系。因此，RAGFlow预设了Q&A、Resume、Paper、Manual、Table等多种处理模式，并允许企业根据自身需求自定义解析规则，以满足各种垂直领域的最佳实践。
在检索质量上，RAGFlow采用了多路召回和重排序技术。传统的RAG主要依赖向量相似度检索，这可能会遗漏关键词匹配或精确数据查询。而RAGFlow结合了向量搜索、全文检索和结构化查询，通过使用融合排序算法来综合各项指标，大大提高了召回率和准确率。这种设计特别适用于需要精确数字查询的场景，如"上季度资产负债表中的净资产总额"或"合同台账中的下月应付应收"等。

RAGFlow覆盖从数据清洗、知识构建到知识问答的全流程能力，并支持知识图谱。尽管上手成本相对较高，但RAGFlow依然拥有活跃的社区和完整的文档资源，其强大功能值得你深入探索。

推荐使用Docker进行安装，虽然它对设备配置要求较高（最低8核+32G内存，SSD硬盘），但在Linux服务器上安装会更顺畅。

更多详情，请访问官网文档^[3]或Github页面^[4]。

n8n

不同于AI原生定位的Dify和RAGFlow，n8n从通用自动化领域向AI延伸，成为连接AI模型和业务系统的桥梁。最近一段时间它的Star数飙升，展示了业界对其的高度认可，是最复杂可能也是最好用的产品。

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Node to Node：n8n采用可视化低代码方式构建工作流，每个节点代表一个操作或集成点，通过拖拽连线定义数据流向。目前，n8n提供了400多个预置节点，可以满足从常见SaaS工具到各类数据库和API服务的连接需求。
AI 集成：n8n无缝整合多种AI/ML服务节点，包括OpenAI、LangChain、Hugging Face等。更强大的是，它允许用户通过JavaScript或Python代码节点自定义AI逻辑，以实现如文本生成、分类、摘要等功能。
两种执行模式: n8n支持事件驱动和定时触发两种执行模型，既能满足企业的实时自动化需求，也能按计划执行批处理任务。此外，工作流还可以部署为生产模式或测试模式，方便开发和调试。

尽管n8n对上手门槛相对较高，但其强大的功能、丰富的模板、完善的文档以及活跃的社区都使得它成为IT从业人员的首选工具。开源版已经能满足基本需求，如果需要使用SSO登录、监控统计、并发执行等高级功能，付费版本也是一个不错的选择。

更多详情，请访问官网文档^[5]或Github页面^[6]。

总结

下面给出三者的详细对比，让大家初步了解了这三款工具能够干什么，适不适合自己的企业。一般企业在选择使用这类工具时往往并不只限于单一的选择。事实上，更多的情况是通过灵活组合运用这些工具，以发挥他们各自的优势，互补弱点，从而达到最优的效果。

对比维度	Dify	RAGFlow	n8n
功能定位	开源 LLM 应用开发平台，提供从原型到生产级的内容生成、RAG、Agent、AI 工作流和 LLMOps 全流程支持，是 “AI 应用操作系统”，强调 “后端即服务”	基于深度文档理解的开源 RAG 引擎，专注于解决复杂格式文档的知识提取与高质量问答，把 RAG 管道、AI 工作流、监控工具、模型管理等功能集成在一个平台	开源无代码 / 低代码工作流自动化工具，侧重连接不同 API、SaaS 和本地服务，实现业务自动化编排，近期增加了原生 AI 能力
适用场景	适合中小团队与快速 AI 应用原型实现，可用于智能客服、内容生成、语义搜索等场景，如某电商 3 天内用它做出 7 国语言的客服机器人	适用于对复杂格式文档有高可解释语义检索需求的场景，如法律和医疗行业处理复杂文档，能精准解析法律合同、医疗报告等	主要用于通用流程自动化，如跨系统的数据同步与集成、工作流程的自动化、第三方服务的触发式任务等，如某零售企业用它打通库存和物流系统
使用门槛	社区版即可满足个人或中小企业基本需求，学习成本低，上手快，有直观的界面，适合开发者和非技术用户	需具备一定 RAG 基础，上手门槛略高，更适合 IT 从业人员	对于熟悉业务流程又具备一定技术基础的用户容易上手，界面直观，官方文档和教程丰富，社区模板可供参考，但设置和管理工作流可能需要更多技术知识
模型支持	深度集成数百种 LLM，涵盖主流商业模型以及各类开源模型	支持数百种大模型和推理厂商，兼容 OpenAI、Mistral、Llama3 等	内置 300 多种大模型，可通过 AI Agent 节点接入 OpenAI 或本地大模型，底层基于 LangChain
RAG 功能	内置完整的 RAG 管道，支持从文档上传、切分、向量化到检索的全自动化流程，支持多格式文档摄取及检索	基于深度文本切片及多路召回的 RAG 管线，强调对复杂格式、异构数据的高可解释语义检索，主打文档分片可控与可视化，最大程度降低幻觉	无内置 RAG 模块，但可通过节点组合实现检索 + 问答（如向量数据库节点 + AI 节点）
Agent 功能	提供基于 LLM 函数调用或 ReAct 模式的开发环境，预置多种工具，并允许开发者添加自定义工具，可构建具备多步推理和外部交互能力的智能代理	支持 Agent 工作流的创建	通过 AI Agent 节点和其他应用节点组合，可实现类似功能，允许使用通用的 HTTP 请求节点调用任意 REST API，以及自定义代码节点
工作流特点	有 Chatflow（适用于对话场景，如客户服务和语义搜索，包含多步逻辑以有效构建响应）和 Workflow（专注于自动化和批处理，适用于数据分析、内容生成和电子邮件自动化等任务，支持定时和事件触发操作）两种主要类型的工作流，采用拖拽式操作	基于 Graph 图式工作流用于检索流程（Agentic RAG），有 AI 工作流，支持数据清洗、知识构建到知识问答的全流程能力	基于节点 + 工作流引擎，通过连接各种节点（逻辑、触发、数据转化节点等）来创建复杂工作流，可实现可视化构建，支持代码节点实现复杂逻辑
数据处理能力	偏重 AI 应用相关的数据（提示、向量等）处理，支持数据集 ETL 和模板转换节点等	可处理复杂格式、异构数据，在文档知识提取方面能力突出，支持多文档格式的自动切分、向量化及 QA 分割，支持混库、多模态、混合检索与重排	可处理各类数据，支持格式转换、过滤、延时等操作节点，以及代码节点实现复杂逻辑，更侧重于通用的数据处理和流程编排
集成能力	强大 API 支持，并可对接公众号、飞书等	未明确提及特别突出的集成能力	以集成丰富著称，拥有 400 多种预构建集成，可连接众多服务，允许使用通用的 HTTP 请求节点调用任意 REST API，方便连接外部系统
部署方式	提供社区版（开源版）和企业版（商业版），企业版可满足多租户和更高安全性要求	开源版即可满足基本需求，如需使用 SSO 登录、监控统计、并发执行等功能，可以考虑付费版本	支持自部署，官方也提供云服务，基于 “公平代码” 许可证，架构轻量且可嵌入，可单台服务器运行或多实例分布式扩展