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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;border-left: none;padding: 1em;border-radius: 8px;color: rgba(0, 0, 0, 0.5);background: rgb(247, 247, 247);margin: 2em 8px;"> 目前市面上有很多 RAG 相关的产品，其中知名度最高的几个是 FastGPT、Dify、Coze 等几款工具。本文将从各个维度来分析这三款 RAG 产品的优势和劣势，给大家做一个参考。 ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15.4px;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(250, 81, 81);color: rgb(255, 255, 255);">什么是 RAG？ ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;border-radius: 4px;display: block;margin: 0.1em auto 0.5em;" title="null"/>ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">RAG，即
Retrieval-Augmented
Generation，是一种结合了检索和生成技术的模型，它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较高的可解释性和定制能力。RAG
模型首次由 Facebook AI Research(FAIR) 团队在2020年的论文《Retrieval-Augmented
Generation for Knowledge-Intensive NLP
Tasks》中提出。这种模型适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务，其优势在于通用性强、能够实现即时的知识更新，并通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">此外，RAG 技术是对大型语言模型 (LLM) 输出的优化，使其在生成响应之前能够引用训练数据来源之外的权威知识库。这种方法允许大型语言模型在不重新训练的情况下访问特定领域或组织的内部知识库，从而保持其输出的相关性、准确性和实用性。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">RAG
模型通过索引 (indexing) 对数据进行存储和建立索引，方便检索；检索 (retrieve) 根据用户查询，基于 LLM
检索相关的外部知识数据，这是 RAG 的核心能力之一；生成 (generate) 则是根据检索匹配内容，合并用户查询，返回生成的文本。RAG
技术为组织提供了经济高效的实施方式，允许聊天机器人和其他对话系统利用组织自身的数据构建知识存储库，并不断更新，以提供及时的上下文答案。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">目前市面上有很多 RAG 相关的产品，其中知名度最高的几个是 FastGPT、Dify、Coze 等几款工具。本文将从各个维度来分析这三款 RAG 产品的优势和劣势，给大家做一个参考。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 15.4px;font-weight: bold;display: table;margin: 4em auto 2em;padding-right: 0.2em;padding-left: 0.2em;background: rgb(250, 81, 81);color: rgb(255, 255, 255);">产品介绍ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;font-weight: bold;margin-top: 2em;margin-right: 8px;margin-bottom: 0.75em;padding-left: 8px;border-left: 3px solid rgb(250, 81, 81);color: rgb(63, 63, 63);">FastGPTingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 14px;margin: 1.5em 8px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">https://fastgpt.inFastGPT 是环界云计算公司发起的一个基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！  Difyhttps://dify.ai Dify 是苏州语灵人工智能科技公司的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。  CozeCoze 是字节跳动旗下的 AI 聊天机器人开发平台，它为用户带来了快速、低门槛搭建聊天机器人的机会。现在，Coze 推出了 Web SDK，使得用户可以更便捷地将机器人嵌入到自己的网页上，进一步拓宽了聊天机器人的应用场景。  订阅模式及市场概况FastGPTDifyCoze总体优势与异同共同点 • 都是基于 LLM 的应用平台 • 都是支持 AI 应用工作流编排 • 都支持知识库 • 用户可根据需求和技能选择使用
不同点  功能横评模型接入在大模型接入方面，三个平台各有优劣： 1. FastGPT：FastGPT 默认支持绝大多数主流模型，通过 one-api 适配，部分小众模型可以通过配置文件进行添加。 2. Dify：支持多种大模型接入，包括 OneAPI、Ollama 等，且可以直接在系统界面进行配置，操作简便。Dify 还提供系统默认模型设置，用户体验较好。 3. Coze：国内版本仅支持豆包大模型及国内的智谱、通义千问、月之暗面等大模型，选择相对有限。
| 功能/平台 | FastGPT | Dify | Coze | | 支持的大模型 | 通过 oneapi 支持目前所有模型 | OneAPI、Ollama 等 | 豆包、智谱、通义千问、月之暗面等 | | 配置方式 | 修改 config.json，重启容器 | 系统界面直接配置 | 系统界面直接配置 | | 用户友好度 | 较复杂 | 简便 | 简便 | | 默认模型设置 | 无 | 有 | 无 |
在大模型接入方面，Dify 表现最为出色，支持多种大模型且配置简便，用户体验最佳。FastGPT 虽然功能强大，但目前配置复杂，对非技术人员不太友好。Coze 的选择相对有限，但配置较为简便。 发布应用在发布应用功能方面，FastGPT、Dify
和 Coze 各有其独特的优势和不足。FastGPT
在统计数据的丰富性和多样性上表现突出，能够提供详细的用户互动和费用消耗数据，并支持多个预览地址和 API 密钥的生成。Dify
在统计数据的全面性上也表现不俗，特别是在用户满意度和 token 输出速度的监控上有独特优势。Coze 则在发布到字节平台上有较好的支持，但在
API 调用和跨平台集成方面存在不足。 | 功能/产品 | FastGPT | Dify | Coze | | 浏览器窗口预览 | 支持 | 支持 | 支持 | | 嵌入 | 支持 | 支持 | 支持 | | API调用 | 支持，生成多个密钥 | 支持，生成多个密钥 | 不支持 | | 预览地址 | 多个 | 一个 | 平台内 | | 统计数据 | 消息数、会话互动数、用户点赞/踩、费用消耗、最后一次对话时间 | 消息数、活跃用户数、会话互动数、token 输出速度、用户满意度、费用消耗 | 日活用户、新增用户、留存率、消息总数 | | 平台支持 | 多平台 | 多平台 | 字节平台友好，其他平台不友好 | | 集成难度 | 中 | 中 | 字节平台低，其他平台高 |
最简应用每个平台都有其独特的功能和优势，适用于不同的用户需求和场景。 FastGPT 提供了丰富的功能和高度的可配置性，适合需要复杂场景和多样化功能的用户。其优势在于全面的功能设置，包括全局变量、定时执行、输入引导和猜你想问等，能够满足用户的多样化需求。 Dify 则更注重简洁和自动化，通过大模型自动生成提示词，减少了用户的手动编写工作量。其高级功能设置和知识库检索功能也非常强大，适合需要高效开发和快速部署的用户。 Coze 强调对话体验和个性化记忆模式，通过多种语言和音色选择、对话开场白、快捷指令等功能，提升用户的互动体验。其知识库体验和个性化记忆模式也为用户提供了更多的定制化选项。 | 功能/产品 | FastGPT | Dify | Coze | | 创建应用 | 进入“工作台”，选择“创建简易应用”，设置图标、名称和备注 | 进入“工作室”，选择“创建空白应用”，设置图标、名称和备注 | 点击“创建bot”，选择工作空间，填写名称 | | 应用首页编排 | 左侧支持多种功能配置，右侧提供调试和预览效果 | 首页为“编排”页面，编写提示词，右侧提供调试和预览效果 | 分为三栏：人设与回复逻辑、技能、预览与调试 | | 快捷工作流 | 支持快捷选择封装好的工作流进行调用 | 无此功能 | 无此功能 | | 全局变量设置 | 支持全局变量设置，完成用户选择向的编排 | 无此功能 | 无此功能 | | 定时执行 | 支持定时执行功能，适用于日报机器人或定时提醒机器人 | 无此功能 | 无此功能 | | 输入引导 | 根据用户常见问题提供快捷按钮 | 无此功能 | 配置用户问题和建议、快捷指令 | | 猜你想问 | 通过AI推测用户之后会问的问题，提供快捷提问按钮 | 设置“下一步问题建议” | 无此功能 | | 知识库引用 | 支持多种检索模式和重排模型选择，快捷配置引用上限、最低相关度等 | 设置“N选1召回”或“多路召回”，包括重排序功能 | 提供自动调用和按需调用两种方式，支持多种形式的知识库和搜索策略 | | 语言和音色 | 可以朗读文本，定制化较低 | 无此功能 | 可以选择不同音色的语音模型进行朗读 | | 对话体验 | 支持对话开场白、语音播放、语音输入等功能 | 设置开场白、引用和归属、内容审查和标注回复 | 设置对话开场白、配置用户问题和建议、快捷指令、背景图片 | | 个性化记忆模式 | 无此功能 | 无此功能 | 通过配置变量、数据库、长期记忆，定义机器人应用的记忆模式 |
通过以上对比，可以看出
FastGPT 在功能的全面性和可配置性上具有明显优势，适合需要复杂场景和多样化功能的用户。而 Dify
则更注重简洁和自动化，适合需要高效开发和快速部署的用户。Coze
则在对话体验和个性化记忆模式上有独特的优势，适合需要高度互动和个性化定制的用户。 知识库在知识库功能方面，FastGPT、Dify
和 Coze 各有特色。FastGPT 在初始化流程、智能训练模式和效果验证方面表现突出，适合需要高效构建和优化知识库的用户。Dify
则在分段设置和索引方式选择上提供了更多灵活性，适合对分段和索引有特定需求的用户。Coze
则在数据源的多样性和表格、图片格式的支持上具有优势，但在智能标注效果上还有提升空间。 | 功能模块 | FastGPT | Dify | Coze | | 初始化知识库构建 | 详细流程，选择索引模型和文件处理模型 | 导入已有文本、同步Notion内容 | 导入已有文本、同步Notion、网页、飞书数据 | | 文件上传与分类 | 支持主流文本格式和网页内容直接导入 | 支持上传文本文件 | 支持主流文本格式和网页内容直接导入 | | 分段设置 | 自动分段、自定义分段规则 | 自动分段、自定义分段规则 | 自动分段和清洗/自定义分段/支持表格预览和修改 | | 索引方式选择 | 直接分段、问答拆分、增强训练三种模式 | 高质量模式、经济模式 | - | | QA分段模型 | 支持 | 支持 | - | | 内容编辑与优化 | 支持内容修改和新增分段 | 支持内容修改和新增分段 | 支持表格和图片格式的预览和修改 | | 效果验证 | 搜索测试检验检索效果和准确性 | 搜索测试检验检索效果和准确性 | 提供多种搜索策略和参数配置 | | 图片格式支持 | - | - | 支持智能标注和人工标注 | | 表格格式支持 | 支持，但体验一般 | 支持，但体验一般 | 支持，体验很好 |
工作流| 功能/产品 | FastGPT | Dify | Coze | | 工作流创建方式 | 简易应用转换/直接创建 | 新建空白应用->工作流编排 | 点击添加工作流->创建工作流 | | 节点类型丰富度 | 高 | 中 | 低 | | AI对话配置 | 支持 | 支持LLM | 大模型调用 | | 知识库搜索 | 强 | 允许检索 | 知识库召回 | | 工具调用 | 支持 | 代码执行/模板转换 | 代码编写 | | 外部调用 | 应用调用/HTTP请求/云函数调用 | http请求 | 工作流/图像流/数据库 | | 用户友好度 | 中 | 高 | 高 | | 技术需求 | 高 | 中 | 低 |
FastGPT 在功能丰富度和 AI 对话配置上表现突出，适合需要高级功能和定制化需求的用户。Dify 在工作流创建和问题理解上表现良好，适合需要清晰逻辑处理的用户。Coze 则在用户友好度和操作简便性上具有优势，适合初级用户或需要快速上手的场景。 总结总的来说，这三款产品各有特色和适用场景：FastGPT 适合需要深度定制和复杂功能的企业用户；Dify 适合追求效率和国际化的开发者；Coze 则更适合寻求简单易用解决方案的普通用户或小型团队。选择哪一款产品，应该根据具体的需求、技术能力和目标市场来决定。 更详细的测评请参考这篇文档：https://qqvyz9xr7at.feishu.cn/docx/F70DdchQUofFE1xRLlecc1NKnFe |
