Python Langchain RAG从入门到项目实战12：Dify、RAFflow、Coze和n8n详细对比

数据饕餮

779人浏览 · 2025-08-31 17:55:45

数据饕餮 · 2025-08-31 17:55:45 发布

对比详情

为了帮你清晰比较 Dify、RagFlow、n8n 和 Coze 这四个平台，我从核心定位、核心功能、适用场景等多个维度整理了下面的表格，并附上一些总结和建议。这些信息主要基于我看到的搜索结果。

下面的表格汇总了它们的主要区别：

特性维度	Dify	RagFlow	n8n	Coze
核心定位	低代码AI应用开发平台 (LLMOps)	专注于复杂RAG（检索增强生成）工作流，擅长非结构化文档处理	公平代码工作流自动化平台	AI聊天机器人和对话自动化平台
开源情况	✅ 是 (Apache 2.0)	✅ 是 (Apache 2.0)	✅ 是 (公平代码模式)	❌ 否
核心AI能力	多模型支持（LLM编排）、可视化AI工作流构建、Agent支持	深度文档理解、复杂格式解析（OCR、表格、版面分析）、混合检索（关键词+向量+语义）	通过节点集成第三方AI服务（如OpenAI, Ollama）	强大的对话AI和NLP能力，预置对话模板
工作流自动化	AI原生工作流，支持复杂逻辑（条件分支、循环迭代）	专注于RAG流水线的自动化优化	通用工作流自动化（API集成、数据ETL、业务流程）	对话流自动化，适用于聊天机器人场景
集成与扩展	支持API扩展，但预置集成选项较少	深度集成各类LLM和向量数据库，专注于RAG生态	超过400种集成，支持自定义JavaScript代码，扩展性极强	支持多平台部署（网站、Messenger等），但扩展性有限
部署方式	支持云部署和自行部署	支持私有化部署	自托管或云部署，数据控制力强	仅限云部署
易用性	低代码/无代码，界面友好，易于上手	配置相对复杂，需要一定技术背景，更面向技术用户	可视化界面，但学习曲线较陡，更适合开发者和技术用户	高度用户友好，无代码构建聊天机器人，上手快
成本	有商业定价模型		开源版本免费，云版本或企业版需付费	订阅制，通常基于交互次数
理想应用场景	快速构建和部署AI应用（如智能客服、内容生成）、企业级LLM运维	处理高精度文档问答（法律、医疗、学术等）、复杂非结构化数据检索	通用业务自动化（CRM同步、数据管道、DevOps）、需要深度集成和自定义逻辑的场景	快速构建和部署AI聊天机器人（电商客服、社交媒体机器人、HR问答）
主要优势	企业级AI应用开发与运维，支持复杂AI工作流和实验追踪	工业级文档解析能力和检索精度，支持复杂格式文档	无与伦比的集成能力和灵活性，强大的社区支持，数据可控	极简的聊天机器人开发体验，开箱即用
主要限制	深度定制和复杂集成能力相对n8n较弱	应用场景聚焦RAG，通用性不如Dify和n8n	非AI原生，复杂AI功能需借助第三方服务，学习曲线陡峭	自动化范围限于对话，无法处理复杂业务自动化，无自托管选项

💡 总结与选择建议

如果你想快速构建AI应用（如智能客服、内容生成工具），并关注LLM的运维，Dify 是一个很好的起点，它的低代码特性和AI工作流支持能让你快速上手。
如果你的核心需求是处理大量复杂格式文档（PDF、扫描件、表格）并进行高精度问答（如法律、医疗领域），RagFlow 的深度文档理解能力是它的独特优势。
如果你需要连接和自动化各种不同的应用和服务（如数据库、API、云存储），而AI功能只是其中的一部分，n8n 强大的集成能力和灵活性无可替代，尤其适合开发者和IT运维人员。
如果你的目标是在几乎没有代码的情况下，为网站或社交媒体快速创建一个功能强大的AI聊天机器人，Coze 提供了最直观的体验。

希望这些信息能帮助你做出更合适的选择。

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