AI 流程平台对比——Dify、Fastgpt、RagflowO网页链接"市面上目前工作流分为几种形式,一种是以Coze为代表的基于网页的工作流形式,另一种以langchain与llamaindex为主的基于代码框架的形式。两种形式各有千秋,针对不同的技术与框架,我们需要针对自己的业务进行合理的判断,每一种场景、每一种业务、每一种使用的客户...
最近，AI工具市场热闹非凡，Dify、FastGPT和RAGFlow这三个平台，都号称能帮助用户快速构建AI应用。Dify定位是一个全面的LLM应用开发平台，强调低代码和易用性，希望让非技术人员也能轻松上手。它支持多种模型，功能也比较丰富，包括可视化工作流、提示词工程、RAG引擎等。FastGPT则更专注于知识库问答系统，主打开箱即...
后端即服务: 所有 Dify 的功能都带有相应的 API,因此您可以轻松地将 Dify 集成到自己的业务逻辑中。 2.2 系统框架 工作流通过将复杂的任务分解成较小的步骤(节点)降低系统复杂度,减少了对提示词技术和模型推理能力的依赖,提高了 LLM 应用面向复杂任务的性能,提升了系统的可解释性、稳定性和容错性。
RAG+AI工作流+Agent:LLM框架该如何选择,全面对比MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM,以及更多推荐 1.MaxKB MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一下,你有一个虚拟助手,可以回答各...
企业级 RAG GitHub 开源项目深度分享:Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow 及私有化 LLM 部署建议 随着生成式 AI 技术的成熟,检索增强生成(RAG)已成为企业构建智能应用的关键技术。RAG 技术能够有效地将大型语言模型(LLM)与企业私域知识库连接,在保证数据安全和模型可控性的前提下,释放 LLM 的强大能力。本文将深...
学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。 L1级别:AI大模型时代的华丽登场 L2级别:AI大模型API应用开发工程 ...
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本文将直接依据 Dify、Coze (扣子)、RAGFlow、fastgpt 和文心智能体平台的官方文档,为您深度剖析这五个平台的真实能力、核心侧重与差异,助您做出最明智的决策。 一、Dify 产品定位解读 : Dify 将自身定位为“一个 LLM 应用开发平台”,强调应用编排、后端即服务 (BaaS) 和LLMOps概念。平台突出其覆盖 AI 应用...
注重流程与扩展选Dify;注重知识库选 RageFlow。 一、背景 市面上工作流分为基于网页(如Coze)和基于代码框架(如langchain、llamaindex)两种形式。针对不同技术与框架,需结合业务合理判断。本文对 Dify、FastGPT、RAGFlow 这类基于 webui 的工作流进行多维度对比。 二、测评维度 团队人员管理:涉及工作空间和权限管...