Dify则构建用户交互前端应用,使用插件或HTTP工具(Agent Flow)访问RAGFlow提供的API,并利用Dify UI展示问答结果。 Dify数据管理+RAGFlow检索增强:用Dify数据集管理UI上传文档/网页,后台自动推送向量/文本到向量库或RAGFlow支持的数据源。RAGFlow读取这些数据源,完成更高级的检索和rerank。查询仍由Dify前端触发。 综...
Dify的推荐配置较低，使得它在资源受限的环境中更具优势。此外，Dify还提供了商业版本，包含更强大的工作流编排、模型集成和技术支持。因此，如果需要快速构建生产级AI应用、灵活的工作流编排或多模型集成，Dify可能更适合。总的来说，Ragflow和Dify都是强大的工具，具有不同的特点和优势。选择哪一个工...
详细看了下你的文章,很扎实,看到你已经有基于dify进行二次开发的尝试,很赞,但是我想讨论的是dify更偏向构建任务流,ai应用,相对来说ragflow则更专注rag一些,但ragflow的代码质量和可视化界面实在是惨不忍睹对于当前这两个项目的发展来说,如果想专注构建rag系统,基于哪个项目进行二次开发会比较好,主要考虑三个方面...