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今天介绍的开源项目 LangChain-Chatchat （原 Langchain-ChatGLM），便是一个旨在解决这一痛点的强大、全面且实用的解决方案。它不仅仅是一个简单的问答机器人，更是一个支持离线私有化部署的RAG与Agent应用搭建框架，让你能安全、高效地利用LLM处理特定领域的知识与任务。
NL2SQL 是其中对接数据的一个功能，基于其强大的工作原理，为 LLM 提供与 SQL 数据库交互的工具集，支持更复杂的查询和多轮交互。今天也同时分享一下它和dify有什么区别，如何选择这两款开源框架。
- 工作原理和核心特点
- dify和LangChain-Chatchat的主要区别
01 工作原理和核心特点
一、工作原理
LangChain-Chatchat 最近0.3.0 上线了，主要改进了RAG实现，提升了问答准确性，以及支持多种模型加载框架。
0.3 上线后的主要功能如下：
LangChain-Chatchat 的工作流程清晰且模块化，其核心原理如下图所示：
整个系统的运行可以概括为以下几个关键步骤：
1、加载文档与知识库构建 ：用户上传文档后，系统会对文档进行解析、文本分割，然后通过嵌入模型（Embedding Model） 将文本片段转换为向量，并存储到向量数据库（如 Chroma, FAISS）中，形成专有知识库。
2、查询与检索：
当用户提出一个问题时，该问题同样会被转换为向量。
系统会在向量数据库中进行相似度搜索（Similarity Search） ，找到与问题最相关的若干文本片段（Context）。
3、增强生成与智能体调度：
对于知识库问题，LLM会将用户问题 和检索到的相关文本组合成一个增强的提示（Prompt），并生成一个有据可依的回答。
对于像NL2SQL这样的复杂任务，Agent框架会开始工作。LLM首先会进行"意图理解"，判断用户问题需要调用哪个工具（这里是SQL工具）。然后，LLM会根据数据库的表结构（Schema）生成准确的SQL查询语句。
4、工具执行与结果汇总：
生成的SQL语句会被自动执行，从数据库中获取到精确的原始数据。
LLM最后会对这些原始数据进行总结、分析和格式化，最终生成一个用户容易理解的自然语言答案。
二、主要特点
主要特点：超越普通问答的全面能力
LangChain-Chatchat 的核心优势在于其功能集的完整性和可部署性：
1、真正的离线部署：
整个项目，包括大模型、嵌入模型、向量数据库、业务应用等，均可部署在本地或私有化环境中。这对于处理敏感数据（如政务、金融、企业机密）的用户至关重要，彻底避免了数据泄露的风险。
2、一体化技术栈：
它无缝集成了 RAG 和 Agent 两大核心范式。
RAG (检索增强生成)：允许你上传自己的文档（Word、PDF、Excel、TXT等），项目会自动解析、切片、向量化并存入知识库。当用户提问时，系统会先从知识库中检索最相关的信息，再交给LLM生成精准且来源可考的答案，极大减少了模型"胡言乱语"的情况。
Agent (智能体)：让LLM拥有了使用工具的能力。它可以理解用户意图，并自动调用预设的工具（如计算器、搜索引擎、API接口等）来完成任务，而不仅仅是进行对话。
强大的NL2SQL功能：这是其Agent能力的一个杰出代表。NL2SQL（Natural Language to SQL）允许用户用最自然的语言提问，例如"上个季度销售额最高的产品是什么？"，Agent会自动将其转换成结构化的SQL查询语句，与数据库交互后，再将结果用自然语言总结并返回给用户。这极大地降低了非技术人员与数据库交互的门槛。
开放的模型支持：项目设计上兼容多种开源大模型（如 ChatGLM3、Qwen、Baichuan、InternLM 等），避免了绑定特定商业API，为用户提供了灵活且低成本的选择。
友好的用户界面：提供了基于 Gradio 和 Streamlit 的Web界面，开箱即用，操作直观，方便快速演示和调试。
02 dify和LangChain-Chatchat的主要区别
LangChain-Chatchat 和 Dify都是目前非常流行的大模型应用开发框架，但它们的定位和最佳适用场景有显著区别。
简单来说，它们的核心差异可以概括为：
LangChain-Chatchat ：是一个 "强大的开源工具箱" ，提供高度可定制的模块和流水线，尤其侧重于离线环境 和私有化部署的复杂场景。
Dify ：是一个 "一站式云原生平台" ，主打可视化编排 和云端服务，旨在降低开发门槛，让开发者快速构建和部署应用。
下面我们从几个维度进行详细对比。核心对比一览表
| 特性维度 | LangChain-Chatchat | Dify |
|---|---|---|
| 核心定位 | 代码优先的框架/解决方案 | API优先的云原生平台/操作系统 |
| 哲学与体验 | "工具箱" ：提供强大、灵活的组件，需要自行组装和调试。开发者控制一切。 | "开箱即用" ：提供可视化界面，通过配置和提示词来组装工作流，简化开发过程。 |
| 部署模式 | 强烈偏向离线私有部署 。所有组件（模型、向量库、后端）都可部署在本地。 | 支持云托管和私有部署 。更鼓励使用其云服务，但也提供开源版可自行部署。 |
| 技术门槛 | 较高 。需要较强的Python编程能力，熟悉LangChain等概念，适合开发者和技术团队。 | 较低 。前端、后端、评估等功能都已集成，非开发者（如产品经理）也可通过界面构建应用。 |
| 定制化能力 | 极高 。每个模块（如文本分割、检索器、Agent逻辑）都可以深度自定义和替换。 | 中高 。主要通过插件和API扩展能力。核心流程是封装的，定制底层逻辑不如前者灵活。 |
| 核心功能 | 专注于知识库问答（RAG）和Agent ，并在该垂直领域做得非常深入。NL2SQL是其Agent能力的体现。 | 功能更全面 。支持RAG、Agent、文本生成、语音交互等多种应用类型，是一个通用平台。 |
| 模型支持 | 广泛支持开源模型，为离线环境优化。 | 同样支持主流开源与商业化模型，对云端API调用（如GPT-4）的集成更流畅。 |
| 优点 | 数据绝对安全、灵活性极高、技术深度可控、社区活跃（源自中文社区）。 | 开发部署速度快、用户体验友好、内置监控和评估功能、生态集成能力强。 |
| 缺点 | 学习曲线陡峭、安装部署相对复杂、需要自行维护所有组件。 | 黑盒程度相对较高、深度定制受限、云服务版本涉及数据出境问题（需私有部署版）。 |
1、目标用户
LangChain-Chatchat 更像是一个 "参考实现" 或 "高级脚手架" 。它为你搭建了一个非常完善和复杂的RAG应用，但你需要读懂它的代码，才能进行有效的定制。它的目标用户是有强烈数据安全需求、需要深度定制化功能、技术实力较强的团队，比如政府单位、金融机构、大型企业的研究院。
Dify 的目标是成为 "AI时代的操作系统" 。它希望让应用开发变得像搭积木一样简单，通过可视化界面拖拽和配置就能完成。它的目标用户是希望快速验证想法、构建MVP（最小可行产品）、中小型团队或个人开发者，他们更关注开发效率而非底层实现细节。
2、部署与数据安全
LangChain-Chatchat 从诞生之初就为离线环境而生 。它的设计理念要求所有组件（大模型、嵌入模型、向量数据库、业务进程）都必须能在内网中运行，这与许多对数据隐私要求极高的场景完美契合。
Dify 虽然也提供了开源版本（Apache 2.0 License）供私有化部署，但其设计和推广更倾向于其云服务。使用其云服务意味着你的数据（至少是提示词和调用日志）需要传输到他们的服务器上。对于敏感数据，你必须部署其开源版本。
3、 开发模式与定制化
在 LangChain-Chatchat 中开发，你主要是在 写代码和改配置。如果你想改变检索策略（比如从"相似度检索"改为"关键词+相似度混合检索"），你可能需要修改源代码中的具体链（Chain）或代理（Agent）的逻辑。这给了你最大的自由，但也带来了最高的复杂性。
在 Dify 中开发，你主要是在 Web界面上进行操作。你通过可视化界面选择模型、编写提示词、连接知识库、配置插件（如搜索引擎、API工具）。这种模式极大地提高了开发效率，但如果你想做界面之外的高度定制化功能，会比较困难。
4、功能范围
LangChain-Chatchat 的功能非常聚焦，在知识库问答和智能体领域做得极深，NL2SQL只是其智能体能力的一个应用案例。
Dify 的功能更加泛化，它不仅支持构建知识库应用，还能轻松构建文本生成、图像生成、语音对话等多种类型的AI应用，提供了一个更通用的AI应用开发平台。
总结与如何选择
| 场景 | 推荐选择 |
|---|---|
| 需要完全离线的私有部署，处理高度敏感的数据 （如政务、金融、医疗、军工） | LangChain-Chatchat |
| 技术团队强大，需要深度定制RAG或Agent的每一个环节和逻辑 | LangChain-Chatchat |
| 希望快速创建一个AI应用原型（MVP），追求极致的开发效率 | Dify |
| 团队技术资源有限，或希望产品、运营同学也能参与应用搭建 | Dify |
| 需要构建多种类型的AI应用（不限于RAG），并希望统一管理 | Dify |
| 主要使用OpenAI等云端API，并希望集成大量第三方工具 | Dify |
一个生动的比喻：
LangChain-Chatchat 就像是你得到了一个功能超级齐全的厨房，里面有各种顶级厨具和原材料（模块）。你想做一道菜，需要自己从切菜、调味到掌控火候，但你可以做出任何你想要的味道。
Dify 就像是一家现代化的连锁餐厅的中央厨房，提供了标准的流程和预制组件。你通过选择菜谱（模板）和配置参数（提示词）来出餐，速度快、品控稳定，但很难做出菜单上没有的、极具个人特色的菜品。
最终的选择，取决于你的团队基因、项目需求和对"控制力"与"效率"的权衡 。说的明白一点，如果你的团队比较牛逼，而且只需要在智能问答领域深耕，那就选LangChain-Chatchat，如果团队大模型研发能力弱一点，那就选dify.
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