以下内容基于 2025 年 8-12 月的公开资料，对 RAGFlow 与 Dify 进行"一句话定位 → 核心能力 → 横向对比 → 典型场景"四个层次的总结，方便快速选型。
一、一句话定位
- RAGFlow：专精「深度文档理解 + 高可信 RAG」的私有化引擎，适合"把最难啃的复杂文件变成可溯源知识库"。
- Dify：通用「LLM 应用操作系统」，靠可视化工作流把"对话、RAG、Agent、插件"一条龙串成可运营产品。
二、核心能力速览
| 维度 | RAGFlow | Dify |
|---|---|---|
| 最大亮点 | 复杂版式（扫描、表格、公式、手写体）的 OCR+版面还原与多路召回重排序，答案可定位到页码段落 | 拖拽式 Workflow / Chatflow，200+ 模型一键切换，支持多模型协作 Agent、代码生成、图像生成等 |
| 文档解析 | 深度定制 OCR，支持 Word/PDF/PPT/Excel/图片，可识别图表标题、页眉脚、公式、流程图 | 常规格式抽取，够用但深度一般 |
| RAG 链路 | 向量+全文+混合检索，融合重排序，引用溯源高亮 | 向量+关键词检索，溯源支持，精细调参略少 |
| 工作流 | 围绕"检索-重排-生成"的 DAG，节点相对固定 | 自由流程图：条件分支、循环、API、Tool、LLM、Script 任意组合 |
| 模型生态 | OpenAI/文心/通义/智谱/Ollama/Xinference 等主流模型 | 200+ 闭源/开源模型，国产模型覆盖最全，内置模型市场 |
| 多模态 | 文本、表格、图片（版面级） | 文本、表格、图片（生成/识别） |
| 部署形态 | Docker/源码私有化，强调数据不出域 | 官方 SaaS + Docker/源码私有化，SaaS 5 分钟开箱 |
| 开源协议 | Apache 2.0，商业无限制 | 社区版开源，企业版订阅（协议待定） |
三、横向对比（易读版）
| 场景诉求 | 推荐首选 | 理由 |
|---|---|---|
| ① 金融、法律、医疗等"复杂版式文档"高可信问答 | RAGFlow | 版面级 OCR+多路召回，能把财报/合同/指南中的表格、脚注精准切分并定位答案句。 |
| ② 快速做一个"对话+知识库"MVP 或运营活动机器人 | Dify | 5 分钟 SaaS 创建，拖拽式 RAG 流程，200+ 模型即切即用，可一键发布分享链接。 |
| ③ 需要"多模型 Agent + 外部 API + 条件分支"的复杂业务 | Dify | Workflow 节点最丰富，支持循环、脚本、工具调用，可做出"先查订单→调 CRM→生成报告"的闭环。 |
| ④ 数据敏感、必须私有化，且以"文档问答"为核心 | RAGFlow | 纯私有化部署，Apache 2.0 协议可闭源二次开发；CPU≥4C/16G 即可跑通。 |
| ⑤ 既想享受 Dify 的交互，又要 RAGFlow 的文档深度 | 组合方案 | 用 Dify 做聊天入口/意图识别，通过 API 把查询抛给 RAGFlow 返回精准段落，再把答案包装成自然语言回复用户。 |
四、一句话总结
- 只要"把最难读的复杂文件答得准"------选 RAGFlow。
- 只要"最快最全地搭各种 LLM 应用"------选 Dify。
- 两个都想要------用 Dify 当交互层，RAGFlow 当文档引擎，中间靠 API 串起来，已有医疗知识库案例跑通。
五、参考链接（含源码与官方文档）
- RAGFlow：GitHub infiniflow/ragflow ｜官网 https://ragflow.io
- Dify：GitHub langgenius/dify ｜官方文档 https://docs.dify.ai