想部署一套本地知识库问答系统，Dify or FastGPT 到底该怎么选？

最近帮好几个企业实施了本地知识库问答系统的部署（甚至还包括中石化的项目）。透露出一个非常明确的信号：越来越多企业希望通过AI来盘活企业内部的存量知识，提高知识检索效率，而同时又不希望知识暴露到外网，因此部署一套本地知识库问答系统成为企业的刚需。

这类需求往往需要基于一套开源的系统方案，目前比较成熟的就是dify和fastgpt。那么在两者之间应该如何进行选择，到底哪个方案才是最适合你需求的？

下面我会根据自己的实际经验从定位，功能特性，技术架构，应用场景选型，部署与维护，搭建成本等多个维度，对dify和fastgpt做详细的对比分析，并给出最后的结论。

相信看完之后，你也会得出自己的结论，找到最适合你的方案。

核心洞察

Dify 和 FastGPT 作为两款领先的开源 LLM 应用开发平台，展现了截然不同的定位与优势。

Dify

功能全面的通用型 AI 应用开发平台，以强大的工作流编排、广泛的模型支持和完整的 Agent 框架著称

FastGPT

专注于企业级知识库问答的垂直领域解决方案，以深度优化的 RAG 技术、高精度的问答效果和开箱即用的便捷性而闻名

核心定位与设计理念

Dify：开源 LLM 应用开发平台

低代码与全球化

通过友好的无代码/低代码平台，用户可以通过直观的拖拽操作创建和部署 AI 应用。原生支持包括 GPT-4、Claude、Gemini 在内的全球主流模型，并支持文心一言、通义千问等国产大模型

BaaS 与 LLMOps 全栈支持

融合后端即服务（BaaS）和 LLMOps 思想，为 AI 应用从开发、测试、部署到监控和迭代的全流程提供支持。"Dataset-LLM-App"三层结构设计，实现数据、模型和应用的独立管理和灵活组合

FastGPT：企业级知识库问答系统

深度定制化与知识引擎

专注于知识库领域的"深度定制化"解决方案，提供高度优化的 RAG 流程，包括自动化数据预处理、混合检索和重排序技术，实测答案准确率高达89%

专注知识库构建与效果验证

设计理念围绕如何让用户以最短路径、最低成本构建效果可验证的知识库问答系统。支持多种格式文档一键导入，提供与 OpenAI 兼容的 API 以便于集成

功能特性对比

模型支持与集成

Dify：广泛的模型生态

内置支持全球数百种主流大语言模型，包括 OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude、Google Gemini，以及国内通义千问、智谱 GLM 等。通过"Model Provider"机制实现统一管理和负载均衡，支持GPT-4 ClaudeGemini 通义千问等模型
FastGPT：OpenAI 生态为主

核心设计围绕 OpenAI API 格式展开，所有模型调用封装成兼容接口。通过 OneAPI 等代理工具扩展其他模型支持，实现"即插即用"的集成体验

OpenAI APIOneAPI兼容接口

知识库与 RAG 能力

Dify：内置基础 RAG 管道

提供完整的 RAG 管道，支持多种文件格式和向量数据库选择。支持混合检索和 LLM 重排序，但社区版语义检索效果可能不如 FastGPT 优化方案

PDF 解析限制 15MB
FastGPT：优化的 RAG 方案

提供"开箱即用"的 RAG 体验，采用混合检索策略结合语义和关键词检索，通过 RRF 算法重排。实测答案准确率高达89%，PDF 解析上限达100MB+

答案准确率 89%

工作流编排

Dify：强大的可视化画布

区分"Chatflow"和"Workflow"两种模式，支持 LLM 调用、知识库检索、条件分支、循环、HTTP 请求等多种节点。支持异常处理和调试功能

• Chatflow & Workflow 双模式

• 条件分支与循环控制

• HTTP 请求与代码执行

• 异常处理与调试功能
FastGPT：简化的 Flow 编排

提供"AI 对话"、"知识库搜索"、"HTTP 请求"等基础节点，适合中轻量级场景。设计哲学偏向"简单易用"，避免功能过度复杂化

• 拖拽式流程设计

• 基础节点支持

• 分支控制功能

• 轻量级自动化

Agent 与工具调用

Dify：完整的 Agent 框架

支持函数调用（Function Calling）和 ReAct 策略，内置超过50种工具。能够构建真正智能、能处理复杂现实任务的 AI Agent

内置工具数量 50+
FastGPT：基础的工具调用

通过"工具调用"节点实现单步、预设的工具调用。缺少 Agent 自发进行多轮、动态调用的能力，更适合任务流程相对固定的场景

Self-RAG 技术, 多轮检索循环

技术架构深度解析

Dify：微服务与云原生架构

核心架构：三层结构

1 Dataset 层：数据管理与处理

2 LLM 层：模型管理与调度

3 App 层：应用构建界面

关键技术

模型路由层实现智能分发和负载均衡，异步任务队列处理耗时操作，缓存机制减少重复调用

扩展性

基于 Kubernetes 的水平扩展能力，提供 Helm Chart 支持，实现弹性伸缩和高可用部署
FastGPT：微服务与模块化设计

核心架构：DAG 编排系统

基于 Node.js 和 React 构建，核心是可视化有向无环图（DAG）编排系统。通过 Docker Compose 实现便捷的私有化部署

技术栈

Node.js + React

部署方式

Docker Compose

核心模块

Flow Engine 负责解析和执行 DAG 图，RAG Pipeline 深度集成优化的检索和生成流程

扩展性

支持自定义插件开发和组件独立部署，向量检索部分可独立扩展，适度扩展能力保证核心功能强大和易用

应用场景与选型建议

Dify 适用场景

复杂业务流程与多模型协作

适合构建需要执行复杂、多步骤业务流程的 AI 应用。如自动化合同审查系统，集成 OCR、法律大模型、知识库检索等多个环节

合同审查多模型协作自动化流程

多语言全球项目

原生支持全球顶级模型，适合构建跨境电商客服、多语言内容生成平台等国际化应用

跨境物流多语言客服内容生成

典型案例

• **跨境物流跟踪系统：**自动抓取物流数据，多语言模型提供本地化客服

• **多语言内容生成平台：**一键生成面向不同市场的营销文案
FastGPT 适用场景

高精度企业知识库问答

核心应用场景是构建高精度的企业知识库问答系统，通过优化的 RAG 流程提供准确可靠的问答服务

技术文档产品 FAQ员工手册

数据隐私严格要求

对私有化部署的友好支持，适合金融、医疗、法律等对数据安全有极高标准的行业，实现数据完全闭环

金融行业医疗健康法律服务

典型案例

• **企业内部 FAQ：**HR 助手解答请假、报销等制度问题

• **在线客服机器人：**电商企业处理商品咨询、订单流程

• **学术论文库：**帮助研究人员快速查找文献信息

部署与维护对比

部署方式

Dify

支持 Docker Compose 和 Kubernetes 部署，需要手动配置多个服务，对容器化技术有一定要求

Docker ComposeKubernetes

FastGPT

提供一键式 Docker 镜像，执行简单命令即可启动服务，默认集成所有必需依赖 [[220]](http

Docker Compose开箱即用

运维复杂度

Dify

微服务架构增加运维复杂度，需要监控多个独立服务，对硬件资源要求较高，需要专业运维团队

复杂度高

FastGPT

架构相对单体化，组件较少，问题定位容易，资源消耗较低，运维负担小

运维简单

社区支持

Dify

活跃的全球开源社区，11万+ GitHub Stars，每周发版，文档完善，Discord 和微信群活跃

GitHub Stars 11万+

FastGPT

国内社区支持良好，2.5万+ GitHub Stars，但海外兼容性较弱，国际化程度相对不足

GitHub Stars 2.5万+