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标题: RAGFlow vs FastGPT，做RAG系统谁更牛逼 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 18:51
标题: RAGFlow vs FastGPT，做RAG系统谁更牛逼

RAGFlow和FastGPT都是当前非常活跃且功能强大的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，旨在帮助企业或个人更高效地构建基于私有知识库的智能问答、文档分析等应用。

RAGFlow核心定位

RAGFlow 的核心目标是打造一个面向复杂、专业文档（特别是结构化/半结构化文档）的高性能、高精度、企业级 RAG 引擎。
它特别强调深度文档理解能力，能够精准地解析和提取 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式文档中的文本、表格、图表信息，并理解其内在结构和语义关系。

RAGFlow核心技术与特点

1、强大的文档解析引擎 (DeepDoc)：

这是 RAGFlow 的核心杀手锏。它基于深度学习技术，能够：

精确还原文档版式：识别复杂的页面布局、分栏、页眉页脚、目录等。
高级表格处理：精准识别和提取表格结构（单元格、行列关系、跨页表格），甚至能理解表格标题、表头、单元格内容之间的语义关联。
OCR 与文本定位：支持扫描件/图片的 OCR 识别，并能准确定位文本在页面中的位置。
图表识别：能够识别图表并提取其标题和描述信息。
结构化输出：将非结构化文档解析成带有丰富语义标签（如标题、正文、表格、图表、列表项、公式等）和位置信息的结构化数据（通常是 Markdown 格式）。

2、基于内容而非标题的智能切分 (Text Splitter)：

不仅仅是简单按字符数切分，而是结合文档结构（章节、标题、段落）和语义进行更合理的分块（Chunking），确保语义单元的完整性，这对于后续检索的准确性至关重要。

3、结构化解析 (Structured Parse)：

这是 RAGFlow 提出的一个独特概念。它利用解析得到的结构化信息（标题层级、表格结构、图表位置等）来指导文本的切分和索引构建，使得检索结果不仅包含文本片段，还能关联到其所在的上下文结构（如某个表格的某一行）。

4、多模态支持 (演进中)：

最新版本开始探索图像等多模态信息的理解与利用。

5、企业级特性：

注重高可用、可扩展性、安全性，适合部署在企业私有环境中。

FastGPT核心定位

FastGPT 的核心定位是打造一个易用、灵活、可视化、开箱即用的 RAG 应用构建平台。
它强调低代码/无代码的方式，让用户通过可视化编排快速搭建复杂的 RAG 工作流，集成多种工具和能力。

FastGPT核心技术与特点

1、可视化工作流编排：

这是 FastGPT 的核心亮点。用户可以通过拖拽节点（如知识库搜索、LLM 调用、HTTP 请求、代码执行、条件判断等）的方式，灵活构建复杂的 RAG 处理流程。这大大降低了开发门槛，提高了构建复杂应用的效率。

2、知识库管理：

提供文件上传、文本导入、网站爬取等多种方式构建知识库。
支持文本切分（相对基础，按字符/符号/段落等规则）。
支持多种向量数据库（PGVector, Milvus, Chroma, Tencent Cloud VectorDB, 阿里云 DashVector 等）。

3、灵活的 LLM 集成：

支持众多国内外主流 LLM 提供商（OpenAI, Azure, Claude, 通义千问, 智谱AI, 讯飞星火, MiniMax, 百度千帆, Ollama 等），并可配置模型参数。

4、丰富的插件与工具集成 (Agents)：

支持通过 HTTP 请求等方式轻松集成外部 API 和工具（如搜索引擎、数据库查询、计算器等），构建具备 Agent 能力的应用。

5、模板市场

提供预构建的应用模板（如客服机器人、内容摘要、数据分析助手等），方便用户快速启动。

6、多租户

支持团队协作，管理不同的知识库和应用，设置用户权限。

RAGFlow vs FastGPT 核心对比

特性	RAGFlow	FastGPT	总结说明
核心优势	顶尖的复杂文档解析精度与深度理解 (DeepDoc)	革命性的可视化工作流编排与灵活集成 (Flow)	RAGFlow 强在“理解”，FastGPT 强在“构建”和“连接”。
文档处理	超强，尤其擅长表格、图表、复杂版式PDF解析	基础，满足一般文本处理需求	关键区别！处理扫描件、财报、合同等选 RAGFlow；普通文档两者均可。
检索精度	非常高，受益于结构化解析	良好，依赖标准向量检索和基础分块	RAGFlow 在涉及文档内部结构（如特定表格单元格）的查询上优势明显。
使用方式	主要关注知识库构建和问答，流程相对固定	可视化工作流编排是核心，可构建极其复杂的流程	FastGPT 构建复杂逻辑应用（如 Agent）的门槛远低于 RAGFlow。
易用性	有 Web UI，知识库管理清晰，但构建复杂应用需开发	极高，拖拽式工作流让非开发者也能构建复杂应用	FastGPT 显著降低 RAG 应用构建门槛。
灵活性 & 扩展性	较好，API 完善，但核心流程定制相对受限	极强，通过插件/HTTP节点轻松集成外部工具/API	FastGPT 更容易打造具备 Agent 能力的应用，连接外部世界。
向量数据库支持	主要 Vearch，支持 Milvus 等	非常广泛 (PG, Milvus, Chroma, 腾讯云，阿里云等)	FastGPT 在向量库选择上更灵活，适配不同基础设施。
LLM 支持	广泛	极其广泛	两者都支持主流 LLM，FastGPT 支持的列表通常更长一些。
部署复杂度	中等	中等	两者都提供 Docker 部署，复杂度相当。
开源协议	SSPL	AGPLv3	都需要注意协议对商业使用的潜在影响。SSPL 限制性更强一些。
适用场景侧重	深度文档理解与高精度问答	快速应用构建、流程编排与 Agent 集成	RAGFlow：重“内容”；FastGPT：重“流程”和“连接”。
理想用户	对文档解析精度有极致要求的企业/开发者	希望快速构建灵活 RAG 应用的开发者/业务人员/小团队

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