很多人在接触大模型应用时，经常会看到这些词：
- CoT
- RAG
- Dify
- Deep Research
但问题是：
这些词到底是什么关系？
一、核心结论：CoT + RAG 之后，会分成两条路线
CoT（提示词思想） + RAG（检索增强）
→ 两条分支：
- Dify（平台化）
- Deep Research（能力化）
👉 不是升级关系，而是分叉
二、CoT：让模型"按步骤思考"
本质：Prompt 技术
作用：
- 提供分析步骤
- 提升逻辑性
- 提高可解释性
例子：
- 先判断是否涉及专项资金
- 再判断是否违反财务规定
- 引用法规依据
- 得出结论
👉 解决的是：
模型怎么思考
三、RAG：让模型"有依据"
流程：
用户问题
→ 检索知识
→ 拼接 Prompt
→ 模型回答
作用：
- 避免幻觉
- 提供依据
- 使用企业知识
👉 解决的是：
模型凭什么这么回答
四、CoT + RAG 的本质
资料 + 问题 + 思维链
👉 让模型：
- 有资料
- 有逻辑
五、第一条路线：Dify（平台化）
CoT + RAG → Dify
特点：
- 可视化拖拽
- 工作流编排
- 自定义 Prompt
- 自定义知识库
本质：
👉 让你自己搭 AI 系统
六、第二条路线：Deep Research（能力化）
CoT + RAG → Deep Research
特点：
- 自动拆问题
- 多轮检索
- 动态补信息
- 综合分析
本质：
👉 让 AI 自己完成复杂任务
七、最关键区别
| 项目 | Dify | Deep Research |
|---|---|---|
| 类型 | 平台 | 能力 |
| 谁控制流程 | 人 | 系统 |
| 工作流 | 手动拖拽 | 自动决策 |
| 目标 | 搭系统 | 做任务 |
八、一个最重要认知
错误理解：
Deep Research 没有工作流
正确理解：
Deep Research 的工作流是"隐式 + 动态"的
九、Deep Research 实际运行方式
理解问题
→ 检索
→ 发现不够
→ 再检索
→ 对比证据
→ 生成结论
👉 核心是：
多轮研究，而不是一次回答
十、如果你要落地 Deep Research，需要做什么？
1）定义任务
- 是否违规？
- 是否合规？
- 风险分析？
2）准备知识
- 文档切分
- 标签
- 向量化
3）设计分析逻辑
- 先找法规
- 再找案例
- 再判断
4）定义输出格式
- 结论
- 依据
- 风险等级
十一、一句话总结
CoT = 怎么想
RAG = 用什么资料
Dify = 我来搭系统
Deep Research = 系统自己把活干完
十二、最终理解图
CoT + RAG
├── 平台化 → Dify
└── 能力化 → Deep Research
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