开源的RAG 和工作流技术中值得学习和使用的点_ragflow vs fastgpt

一、这里是关于开源RAG和workflow的对比调研

开源的 RAG 和 workflow 技术对比调研-CSDN博客

二、这些开源的技术中有哪些值得我们学的

结果可编辑—— fastGPT 、dify

支持搜索调试，能够修改召回的结果。这里可以把用户修改后的结果保存成QA对

工具扩展能力——dify

丰富的tools扩展，非常方便

模型扩展能力——dify 、 fastGPT、ragflow

方便各种模型的接入 

文档解析能力——QAnything  、RAGflow、 dify、fastgpt

其中ragflow的文档解析能力应该是最好的

fastGPT的商业化道路成熟

FastGPT

安全内容审核

Dify是有安全审核的

敏感内容审查 | 中文 | Dify

用户管理能力

文档解析结果反显，可编辑

Ragfow是可以这样做的

拿来就用的能力——生产部署

是否能快速线上部署。

扩展性——本地开发

是否方便在源码的基础上继续做开发，有没有丰富的文档，来支持。

像dify为我们提供了丰富的文档，如下是如何成为源码贡献者：

成为贡献者 | 中文 | Dify