一文看懂Dify vs FastGPT vs ChatWiki等LLM框架如何选？
Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。
官网链接：https://dify.ai/zh
Github：https://github.com/langgenius/dify
️1.功能优势
️①工作流: 在画布上构建和测试功能强大的 AI 工作流程，利用以下所有功能以及更多功能。
️②全面的模型支持: 与数百种专有/开源 LLMs 以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖 GPT、Mistral、Llama3 以及任何与 OpenAI API 兼容的模型。
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️③Prompt IDE: 用于制作提示、比较模型性能以及向基于聊天的应用程序添加其他功能（如文本转语音）的直观界面。
️④RAG Pipeline: 广泛的 RAG 功能，涵盖从文档摄入到检索的所有内容，支持从 PDF、PPT 和其他常见文档格式中提取文本的开箱即用的支持。
️⑤Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent，并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具，如ASPCMS社区搜索、DALL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。
️⑥LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
️⑦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.系统框架
️3.技术栈
Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。
️二、ChatWikiChatWiki是一款开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型（LLM ）和检索增强生成（RAG）和GraphRAG知识图谱构建，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，企业，高校和政务部门可快速搭建私有的知识库AI 问答系统。
官网链接：https://chatwiki.com
Github：https://github.com/zhimaAi/chatwiki
️1.功能优势
️①简单易用的企业专属AI问答智能体，通过导入企业已有知识构建知识库，让 AI 机器人使用关联的知识库回答问题，快速构建企业专属 AI 问答系统。支持DeepSeek R1、doubao pro、qwen max、Openai、Claude 等全球20多种主流模型。
️②灵活的工作流配置，提供灵活的工作流配置功能，支持多步骤任务编排与自动化处理。用户可根据业务需求自定义问答流程、数据流转，实现复杂场景下的智能化协作与管理。通过工作流，可以实现聊天机器人与业务系统的互通。
️③提供了多样化的调用渠道，支持 ️嵌入网站、️桌面客户端、️WebApp、️微信小程序、️微信公众号、️微信客服、️抖音企业号、️快手号、️视频号 及API调用等，全面覆盖企业多终端业务场景需求。
④️文档图片智能提取与回复，支持从上传的PDF、Word等知识库文档中️自动提取内嵌图片，问答过程中当关联到含图片的文档内容时，机器人将同步返回文本与图片信息，实现精准的图文关联回复。
⑤️对外知识库门户一键生成，内置企业级帮助中心构建能力，支持将知识库内容快速发布为️可公开访问的文档站点，提供SEO优化、多访问统计等功能，轻松打造品牌化客户支持门户。
⑥️智能上下文问题优化，ChatWiki可实时分析️用户提问上下文，自动补全模糊或不完整的用户问题。通过意图识别与语义联想，将原始问题转化为精准检索指令，显著提升知识库检索命中率与回答相关性。
⑦️本地化数据存储与安全保障，ChatWiki支持企业使用️本地数据库 进行数据存储，确保数据完全自主掌控。通过多层安全防护机制（包括数据加密传输、访问权限控制、审计日志等），保障企业敏感信息的安全性，严格遵循数据隐私保护法规，为企业提供安全可靠的知识管理环境。
️2.系统框架
️3.技术栈
- 前端：vue.js
- 后端：golang +python
- 数据库：PostgreSQL16+pgvector+zhparser
- 缓存：redis5.0
- web服务：nginx
- 异步队列：nsq
- 进程管理：supervisor
- 模型：支持OpenAI、Google Gemini、Claude3、通义千文、文心一言、讯飞星火、百川、腾讯混元等模型。
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然。无论您是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的 AI 应用。
官方链接：https://fastgpt.in
Github：https://github.com/labring/FastGPT
️1.功能优势
️①全能知识库，可轻松导入各式各样的文档及数据，能自动对其开展知识结构化处理工作。同时，具备支持多轮上下文理解的智能问答功能，还可为用户带来持续优化的知识库管理体验。
️②可视化工作流，FastGPT直观的拖拽式界面设计，可零代码搭建复杂业务流程。还拥有丰富的功能节点组件，能应对多种业务需求，有着灵活的流程编排能力，按需定制业务流程。
️③数据智能分析，FastGPT知识库系统对导入数据的处理极为灵活，可以智能处理PDF文档的复杂结构，保留图片、表格和LaTeX公式，自动识别扫描文件，并将内容结构化为清晰的Markdown格式。同时支持图片自动标注和索引，让视觉内容可被理解和检索，确保知识在AI问答中能被完整、准确地呈现和应用。
️④工作流安排，基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。
️⑤强大的API集成，FastGPT 完全对齐 OpenAI 官方接口，支持一键接入企业微信、公众号、飞书、钉钉等平台，让 AI 能力轻松融入您的业务场景。
️⑥开源开放，FastGPT 基于 Apache 2.0 协议开源，支持二次开发。通过标准 API 即可快速接入，无需修改源码。
️2.知识库核心流程图
️3.部署架构图
