Рабочий процесс RAG+AI+Агент: как выбрать платформу LLM, всестороннее сравнение MaxKB, Dify, FastGPT, RagFlow, Anything-LLM и другие рекомендации

1.MaxKB

MaxKB = База знаний Max — это система вопросов и ответов из базы знаний с открытым исходным кодом, основанная на модели большого языка LLM и призванная стать самым мощным мозгом предприятия. Оно может помочь предприятиям эффективно управлять знаниями и предоставлять интеллектуальные функции вопросов и ответов. Представьте, что у вас есть виртуальный помощник, который может отвечать на различные вопросы о внутренних знаниях компании, будь то политики, процедуры или технические документы, MaxKB может быстро и точно давать ответы: например, как получить доступ к внутренней сети компании и как отправить визуальные материалы. . Потребности в дизайне и т. д.

Официальный сайт: https://maxkb.cn/

1.1 Введение

1. Готов из коробки：поддерживать Загрузить документы напрямую、Автоматически сканировать онлайн-документы,поддерживают автоматическое разделение текста, векторизацию, RAG (генерацию расширенного поиска),Интеллектуальный интерактивный опыт вопросов и ответов - это хорошо;
2. Бесшовное встраивание：поддерживать Быстрое встраивание в сторонние бизнес-системы без программирования.,Позвольте существующим системам быстро создавать умные возможности для вопросов и ответов.,Повысить удовлетворенность пользователей;

1. Гибкая оркестровка：встроенныймощный Рабочий Процесс Двигатель,поддерживать Договариваться AI Рабочий процесспроцесс для удовлетворения потребностей сложных бизнес-сценариев;

1. Модельнейтральный：поддерживать Общайтесь с различными основными языками Модель,В том числе местная частная большая Модель (Llama 3 / Qwen 2 и т. д.), модель отечественного государственного университета (Tongyi Qianwen / Спектр мудрости AI / Байду Цяньфан / Kimi / DeepSeek и т.д.) и Модель зарубежного государственного университета (OpenAI / Azure OpenAI / Gemini ждать).

1.2 Техническая основа и принципы

• стек технологий
  • Интерфейс: Vue.js, logicflow.
  • Бэкэнд: Python/Django
  • Langchain：Langchain
  • База данных векторов: PostgreSQL/pgvector
  • большой Модель：Ollama、Azure OpenAI, OpenAI, Тонги Цяньвэнь, Кими, Байду Цяньфанбольшой Модель、iFlytek Спарк、Gemini、DeepSeekждать.

2.Dify

Dify — это платформа разработки приложений для моделей больших языков (LLM) с открытым исходным кодом. Он сочетает в себе концепции Backend as Service (Бэкенд как услуга) и LLMOps, позволяя разработчикам быстро создавать генеративные приложения искусственного интеллекта производственного уровня. Даже если вы нетехнический человек, вы можете участвовать в определении и процессе работы с данными приложений ИИ.

Поскольку Dify имеет встроенные ключевые технологические стеки, необходимые для создания приложений LLM, включая поддержку сотен моделей, интуитивно понятный интерфейс оркестрации подсказок, высококачественный механизм RAG, надежную структуру агентов и гибкую оркестровку процессов, он также предоставляет набор простых в использовании интерфейсов и API. Это экономит разработчикам массу времени на изобретение велосипеда, позволяя им сосредоточиться на инновациях и потребностях бизнеса.

• Официальный сайт: https://dify.ai/zh
• github：https://github.com/langgenius/dify?tab=readme-ov-file

2.1 Введение

Dify — это платформа для разработки приложений LLM с открытым исходным кодом. Его интуитивно понятный интерфейс сочетает в себе рабочие процессы искусственного интеллекта, конвейеры RAG, агенты, управление моделями, функции наблюдения и многое другое, что позволяет быстро перейти от прототипа к производству. Вот список его основных функций:

1. Рабочий процесс: Создавайте и тестируйте мощные AI Рабочий Processprocess, воспользуйтесь следующими возможностями и многим другим.
2. Всесторонний Модельподдерживать: с сотнями проприетарных/открытых исходных кодов LLMs и бесшовная интеграция с десятками поставщиков логических выводов и автономными решениями, охватывающими GPT、Mistral、Llama3 и любой OpenAI API Совместимая модель.
3. Prompt IDE: Используется для подсказок, сравнения производительности модели и рекомендаций. Приложение Chat на основе добавляет дополнительные функции (например, преобразование текста в речь) в интуитивно понятный интерфейс.
4. RAG Pipeline: обширный RAG Функциональность, охватывающая все: от приема документов до извлечения, поддержка всего: от PDF、PPT Готовая поддержка извлечения текста из и других распространенных форматов документов.
5. Агент агент: Вы можете основать LLM вызов функции или ReAct определение Агент и для Agent Добавляйте готовые или пользовательские инструменты. Диди для AI Agent Предоставляет более 50 встроенных инструментов, таких как Google Search, DELL·E, Stable. Diffusion и WolframAlpha ждать.
6. LLMOps: Отслеживайте и анализируйте журналы приложений и производительность с течением времени. Вы можете комментировать советы по непрерывному улучшению и наборы данных на основе производственных данных.
7. Бэкэнд как услуга: все Dify функции имеют соответствующие API, чтобы вы могли легко Dify Интегрируйте в свою собственную бизнес-логику.

2.2 Структура системы

Рабочий процесс снижает сложность системы за счет разложения сложных задач на более мелкие шаги (узлы), снижает зависимость от технологии быстрого слова и возможностей модельного рассуждения, повышает производительность приложений LLM для сложных задач, а также улучшает интерпретируемость производительности системы, стабильность и отказоустойчивость.

Рабочие процессы Dify делятся на два типа:

• Поток чата: для диалоговых сценариев, включая обслуживание клиентов, семантический поиск и другие диалоговые приложения, требующие многоэтапной логики при построении ответов.
• Рабочий процесс: для сценариев автоматизации и пакетной обработки, подходит для высококачественного перевода, анализа данных, создания контента, автоматизации электронной почты и других приложений.

Чтобы решить сложную задачу распознавания намерений пользователя при вводе на естественном языке, Chatflow предоставляет узлы классов понимания вопросов. По сравнению с Workflow, он добавляет поддержку функций чат-бота, таких как: история разговоров (память), отмеченные ответы, узлы ответов и т. д.

Для решения сложной бизнес-логики в сценариях автоматизации и пакетной обработки рабочий процесс предоставляет множество логических узлов, таких как узлы кода, узлы IF/ELSE, преобразование шаблонов, узлы итерации и т. д. Кроме того, он также обеспечивает синхронизацию и возможности запуска событий для облегчения построения автоматизированных процессов.

• Распространенные случаи
  • Служба поддержки клиентов: Автор LLM Интегрируясь в вашу систему обслуживания клиентов, вы можете автоматизировать ответы на часто задаваемые вопросы и снизить нагрузку на вашу команду поддержки. LLM Может понимать контекст и цель запросов клиентов и генерировать полезные и точные ответы в режиме реального времени.
  • Генерация контента: если вам нужно создавать сообщения в блогах, описания продуктов или маркетинговые материалы, LLM могут помочь вам, создавая высококачественный контент. Просто укажите план или тему, и LLM воспользуется своей обширной базой знаний для создания привлекательного, информативного и хорошо структурированного контента.
  • Автоматизация задач: может быть интегрирована с различными системами управления задачами, такими как Trello, Slack, Lark для автоматизации управления проектами и задачами. Используя обработку естественного языка, LLM Может понимать и интерпретировать вводимые пользователем данные, создавать задачи, обновлять статус и назначать приоритеты без ручного вмешательства.
  • Анализ данных и отчетность: могут использоваться для анализа больших наборов данных и создания отчетов или сводок. путем предоставления соответствующей информации LLM, который может выявлять тенденции, закономерности и идеи, превращает необработанные данные в полезную информацию. Это особенно ценно для компаний, стремящихся принимать решения на основе данных.
  • Автоматизация электронной почты: LLM Может использоваться для составления электронных писем, обновлений в социальных сетях и других форм общения. Предоставляя краткое описание или основные выводы, LLM Можно создать хорошо структурированное, связное и контекстуальное сообщение. Это экономит много времени и гарантирует, что ваши ответы будут четкими и профессиональными.

3.FastGPT

FastGPT — это мощная платформа, ориентированная на обучение базе знаний и автоматизированную оркестровку рабочих процессов. Он предоставляет простой и удобный в использовании визуальный интерфейс, поддерживает автоматическую предварительную обработку данных и оркестровку рабочих процессов на основе модуля Flow. FastGPT поддерживает создание систем RAG и обеспечивает автоматизированный рабочий процесс и другие функции, упрощая создание и использование систем RAG без написания сложных кодов.

• Официальный: https://fastgpt.in/
• github：https://github.com/labring/FastGPT

3.1 Возможности FastGPT

1. Эксклюзивный AI обслуживание клиентов : Тренируйтесь, импортируя документы или существующие пары вопросов и ответов, чтобы AI Модель отвечает на вопросы в интерактивном и разговорном режиме на основе ваших документов.
   • Повторное использование и смешивание нескольких библиотек
   • Изменение и удаление записи фрагмента
   • Хранилище исходных файлов
   • Поддерживает ручной ввод, прямую сегментацию и разделенный импорт QA.
   • поддерживать txt,md,html,pdf,docx,pptx,csv,xlsx (Если вам нужно больше, вы можете PR file loader)
   • поддерживать url Чтение, CSV Пакетный импорт
   • Гибридный поиск & переставить
2. Простой и удобный визуальный интерфейс ：FastGPT Благодаря интуитивно понятному дизайну визуального интерфейса ® предоставляет богатые и практичные функции для различных сценариев применения. Его можно легко завершить с помощью простых и понятных операций. AI обслуживание Процесс создания и обучения клиентов.
3. Автоматическая предварительная обработка данных：Обеспечить ручной ввод、прямая сегментация、LLM Автоматическая обработка и CSV и другие методы импорта данных, среди которых проходит «прямая сегментация» PDF、WORD、Markdown и CSV Содержимое документа используется в качестве контекста. ФастGPT Текстовые данные будут автоматически предварительно обработаны и векторизованы. QA Сегментация экономит время ручного обучения и повышает производительность.
4. Рабочий процесс Договариваться : на основе Flow Модуль Рабочий Организация процесса может помочь вам разработать более сложный процесс вопросов и ответов. Например, запросите базу данных, запросите инвентарь и зарезервируйте лабораторию.
   • Обеспечивает простой режим, нет необходимости в эксплуатации и оркестрации.
   • Рабочий процесс Договариваться
   • Вызов инструмента
   • плагин - Рабочий процессинкапсуляцияспособность
   • Code sandbox
5. мощный API интегрированный ：FastGPT Внешний API Интерфейс выровнен OpenAI Официальный интерфейс может быть напрямую подключен к существующему GPT приложение,Вы также можете легко интегрироваться в корпоративный WeChat, Официальный аккаунт、Feishu и другие платформы.

4.RagFlow

RAGFlow — это движок RAG (Retrival-Augmented Generation) с открытым исходным кодом, созданный на глубоком понимании документов. RAGFlow может обеспечить оптимизированный рабочий процесс RAG для предприятий и частных лиц любого размера и сочетает его с большими языковыми моделями (LLM), чтобы предоставить пользователям надежные вопросы и ответы, а также обоснованные ссылки на различные типы данных в сложных форматах.

Официальный сайт: https://ragflow.io/

Github：https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main

4.1 Знакомство с функциями

• “Quality in, quality out”
  • Благодаря глубокому пониманию документов можно извлечь ценную информацию из неструктурированных данных в различных сложных форматах.
  • Очень быстро выполните тест «иголка в стоге сена» в сценариях с бесконечным контекстом (токеном).
• Нарезка текста на основе шаблонов
  • Это не только разумно, но, что более важно, контролируемо и объяснимо.
  • Различные текстовые шаблоны на выбор
• Разумное и обоснованное, сводящее к минимуму галлюцинации.
  • Визуализация процесса нарезки текста,поддерживают ручную регулировку.
  • Обосновано: ответ предоставляет снимок ключевой цитаты и отслеживает ее источник.
• Совместимость с различными гетерогенными источниками данных.
  • Поддержка расширенных типов файлов, включая Word Документы, PPT, Excel таблица, текст Документы, изображения, PDF-файлы, фотокопии, фотокопии, структурированные данные, веб-страницы ждут.
• Беззаботно и автоматизировано RAG Рабочий процесс
  • Полностью безопасный RAG Рабочий процесс может поддерживать различные экосистемы, от личных приложений до очень крупных предприятий.
  • Большая языковая Модель LLM, а также векторная Модель настраиваются по поддержке.
  • на основе множественного отзыва, слияния переставить последовательность.
  • Обеспечьте простоту в использовании API можно легко интегрировать в различные корпоративные системы.
• Недавно обновленные функции
  • 23 июля 2024 г. подтверждение анализирует аудиофайлы.
  • 21.07.2024 Поддержка Больше крупных поставщиков моделей (LocalAI/OpenRouter/StepFun/Nvidia).
  • 2024-07-18 Источник: Wikipedia,PubMed,BaiduиDuckduckgo.
  • 2024-07-08 поддерживать Agentic RAG: на основе Graph из Рабочий процесс。

4.2 Архитектура системы

5.Anything-LLM

AnythingLLM — это полнофункциональное приложение. Вы можете использовать готовые коммерческие модели больших языков или популярные модели больших языков с открытым исходным кодом в сочетании с решениями для векторных баз данных для создания частного ChatGPT. Другие больше не ограничивают их: вы можете запускать их. его локально или удаленно, и вы сможете интеллектуально общаться с любым предоставленным вами документом.

AnythingLLM делит ваш документ на объекты, называемые рабочими пространствами. Функция рабочей области аналогична функции потока с добавлением контейнеризации документов. Рабочие области могут обмениваться документами, но содержимое между рабочими областями не мешает и не загрязняет друг друга, поэтому вы сохраняете контекст каждой рабочей области ясным.

Официальный: https://anythingllm.com/

github：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

• Некоторые особенности AnythingLLM
  • Многопользовательский экземпляр поддерживает управление разрешениями
  • Агент в рабочей области (просмотр веб-страниц, запуск кода и т. д.)
  • Для Встраиваемое окно чата, настроенное под ваш сайт
  • Поддержка Несколько типов документов (PDF, TXT, DOCX и т. д.)
  • Управляйте документами в векторных базах данных с помощью простого пользовательского интерфейса.
  • Два режима разговора: чат и запрос. В режиме чата сохраняется история предыдущих разговоров. Режим запроса предназначен для простых вопросов и ответов о вашем документе.
  • Содержание соответствующего документа, на который имеется ссылка, будет предоставлено в чате.
  • 100% готовность к развертыванию в облаке.
  • «Разверните свою собственную модель LLM».
  • Эффективно и экономично управляйте очень большими документами. Большой документ или текстовую запись можно встроить (Внедрение) только один раз. Сэкономьте 90 % на затратах по сравнению с другими решениями для чат-ботов для документов.
  • Полный набор API-интерфейсов разработчика для настройки определения Интегрированный!
• поддерживатьиз LLM, внедрение векторной базы данных Модели
  • LLM: включает любые программы с открытым исходным кодом. llama.cpp совместимый Модель、OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic ClaudeV2、LM Studio и LocalAi。
  • Встроить Модель：AnythingLLM Встроенное средство внедрения, OpenAI, Azure OpenAI、LM Studio и LocalAi。
  • База данных векторов: LanceDB (по умолчанию), Pinecone, Chroma, Weaviate. и QDrant。
• Обзор технологий
  • Весь проект спроектирован с использованием однопоточной структуры.,В основном он состоит из трех частей: коллектора, фронтенда и сервера.
  • collector：Python Инструмент для быстрого преобразования онлайн-ресурсов или локальных документов для LLM Доступные форматы.
  • frontend：ViteJS + React Фронтенд для создания и управления LLM Доступен весь контент.
  • server：NodeJS + Express Сервер, обработка всех векторных баз данных LLM Взаимодействие.

6. Дополнительные рекомендации по структуре LLM

Дополнительные рекомендации по платформе см. в следующих статьях: Платформа LLM, Платформа RAG, Платформа агента.

• Как LLMops меняет структуру эксплуатации и обслуживания новой искусственной парадигмы [отраслевой парадигмы] и основные рекомендации LLMops
• Отдельные отечественные крупные модели + примеры применения агентов, а также рекомендации для основных проектов платформы агентов с открытым исходным кодом.

6.1 DB-GPT: использование частной технологии LLM для определения следующего поколения взаимодействия с базой данных

DB-GPT — это среда разработки приложений для обработки данных искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, использующая AWEL (язык выражений агентских рабочих процессов) и агентов.

Цель состоит в том, чтобы построить инфраструктуру в области больших моделей посредством разработки множества технических возможностей, таких как управление несколькими моделями (SMMF), оптимизация эффектов Text2SQL, структура и оптимизация RAG, совместная работа в рамках многоагентной инфраструктуры, AWEL (оркестрация рабочих процессов агентов). ) и т. д. Проще и удобнее строить большие модельные приложения в базе данных.

В эпоху Data 3.0 на основе моделей и баз данных предприятия/разработчики могут создавать свои собственные эксклюзивные приложения с меньшим количеством кода.

• github：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT

6.1.1 Архитектурное решение

• Основные компетенции в основном включают в себя следующие части:
  • RAG(Retrieval Augmented Generation), RAG в настоящее время является наиболее реализованной и наиболее актуальной областью, в которой на данный момент реализован набор DB-GPT. на основе рамкиRAG, пользователи могут Способность RAG на базеDB-GPT позволяет создавать приложения, основанные на знаниях.
  • GBI: Генеративный BI — одна из основных возможностей проекта DB-GPT, обеспечивающая базовую техническую поддержку цифрового интеллекта для построения анализа корпоративных отчетов и бизнес-аналитики.
  • Доработка рамы: Модель Тонкая настройка необходима любому предприятию для внедрения в вертикальных и сегментированных областях. DB-GPT обеспечивает полную тонкую настройку для достижения плавной интеграции с проектом DB-GPT. Показатель точности основыпаука достиг 82,5%
  • Управляемая данными мультиагентная рамка: DB-GPT предоставляет саморазвивающуюся мультиагентную рамку, управляемую данными, с целью обеспечения устойчивости. основа Принятие и исполнение решений на основе данных.
  • Фабрика данных: В эпоху больших моделей фабрика данных в основном очищает и обрабатывает проверенные знания и данные.
  • Источник данных: Подключите различные источники данных, чтобы обеспечить плавное подключение производственных бизнес-данных к основным возможностям DB-GPT.

6.1.2 Архитектура практики внедрения производства RAG

6.2 Langchain-Chatchat

• github:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat

Проект поддерживает основные LLM с открытым исходным кодом, модели внедрения и векторные базы данных на рынке, а также может реализовать автономное частное развертывание всех моделей с открытым исходным кодом. В то же время этот проект также поддерживает вызов OpenAI GPT API и в будущем продолжит расширять доступ к различным моделям и API моделей.

Принцип показан на рисунке ниже: в процесс входит загрузка файлов -> читать текст -> сегментация текста -> Векторизация текста -> векторизация вопросов -> Сопоставьте текстовый вектор, который наиболее похож на вектор вопроса. top к -> Соответствующий текст добавляется в качестве контекста вместе с вопросом. в оперативном режиме -> Отправить в LLM генерирует ответы.

7. Резюме (выберите предложения)

При выборе платформы для разработки приложений ИИ очень важно понимать функции, поддержку сообщества и простоту развертывания различных платформ.

7.0 Выбор преимуществ и недостатков

Преимущества и недостатки MaxKB/Dify

• Преимущества
  • Отличная модель гибкости доступа：предоставил Различныйбольшой Модель Метод доступа,поддержка различных API-интерфейсов,Это позволяет разработчикам гибко выбирать и переключать Модели в соответствии со своими потребностями.,Это особенно важно для сценариев приложений, требующих высокой производительности.
  • мощный Функция чата：Функция чата не только поддерживает несколько раундов диалога,Это также может улучшить взаимодействие с пользователем за счет интеллектуальных рекомендаций и контекстного понимания.,Подходит для сценариев, требующих сложных взаимодействий.
  • Богатая база знаний：встроенныйсистема управления базой знаний,Поддержка Импорт и экспорт нескольких форматов данных,Облегчает управление пользователями и использование ресурсов знаний.
  • Эффективный дизайн рабочего процесса：WorkflowПростой и интуитивно понятный дизайн,поддержка операции перетаскивания,Позволяет нетехническим людям быстро приступить к работе,Значительно снижает порог использования.
  • Prompt IDE：предоставилPrompt Инструменты IDE позволяют разработчикам более интуитивно отлаживать и оптимизировать подсказки, повышая эффективность разработки.
• Недостатки
  • кривая обучения：Хотя дизайн интерфейса относительнодлядружелюбно,Но для новичков,Чтобы с ним ознакомиться, все еще требуется некоторое время Рабочий функция процесса.
  • Сообществоподдерживать：По сравнению с некоторыми зрелыми платформами разработки,Необходимо улучшить активность сообщества и богатство ресурсов.,Это может повлиять на то, насколько быстро разработчики смогут решать проблемы, когда они с ними сталкиваются.
  • степень настройки：ХотяDifyОбеспечивает богатый функционал,Но для некоторых узкоспециализированных потребностей,Возможно, потребуется доработка и корректировка.

Преимущества и недостатки FastGPT/RagFlow

• Преимущества
  • Агент агент：Агент агент Сильная функциябольшой,Умение автоматизировать сложные задачи,Уменьшает необходимость ручного вмешательства,Подходит для сценариев, где необходимо автоматизировать большое количество задач.
  • LLMOpsподдерживать：предоставилLLMOpsподдерживать,Упростите разработчикам обучение, оптимизацию и развертывание.,Это имеет решающее значение для непрерывной итерации и оптимизации AIModel.
  • Бэкэнд как услуга：предоставил Бэкэнд как услугафункция,Упрощенный процесс внутренней разработки,Это позволяет разработчикам больше сосредоточиться на разработке внешнего интерфейса и бизнес-логики.
  • солнечный двигатель RAG：RAGдвигательспособен эффективно обрабатыватьи Поискбольшой Количественные данные,Подходит для сценариев приложений, требующих быстрого реагирования и высокой пропускной способности.
• Недостатки
  • функциональная сложность：FastGPTфункциясравниватьдлясложный,для начинающих,Чтобы освоить его использование и методы, может потребоваться много времени.
  • Сложность развертывания：По сравнению с некоторыми облегченными платформами разработки,Процесс развертывания FastGPT может быть более сложным.,Требуется определенное техническое образование и опыт.
  • пользовательский интерфейс：ХотяFastGPTфункциямощныйбольшой,Но его пользовательский интерфейс может быть не таким интуитивным и удобным, как у некоторых конкурентов.,Это может повлиять на пользовательский опыт.

7.1 Выберите платформу, исходя из ваших потребностей

Чтобы выбрать правильную платформу, вам необходимо сначала уточнить свои потребности. Dify и FastGPT имеют свои особенности и подходят для разных сценариев применения.

• MaxKB/Dify: подходит для разработчиков, которым необходимо быстро создавать и развертывать приложения искусственного интеллекта. Он предоставляет множество предустановленных шаблонов и инструментов, позволяющих разработчикам быстро приступить к работе. Он особенно подходит для новичков и команд, которым необходимо быстро проверить идеи.
• FastGPT/RagFlow: подходит для индивидуально настраиваемых и сложных рабочих процессов. Для корпоративных пользователей процесса предусмотрены движок «SunningRAG» и «Workflow». оркестровка, способная обрабатывать сложную бизнес-логику и требования к обработке данных.
• При выборе платформы следует учитывать следующие факторы:
  • Размер проекта: если это небольшой проект или начинающая команда, быстрое развертывание и простота MaxKB/Dify могут оказаться более подходящими. Если это крупномасштабный проект корпоративного уровня, больше подойдут мощные функции FastGPT/RagFlow и кастомизация.
  • стек технологии: рассмотрите существующий стек команды Технический опыт членов технологи. Есть различия в технической реализации, выбирайте и командуйте стек технологии Соответствующая платформа может снизить затраты на обучение и сложность разработки.
  • Функциональные требования: Уточните основные функции, необходимые для проекта, такие как доступ к большим моделям, функция чата, ожидание базы знаний. DifyиFastGPT имеет преимущества в этих функциях, и выбирайте в соответствии с конкретными потребностями.

7.2 Сообщество против поддержки

Поддержка сообщества и изобилие ресурсов также имеют решающее значение при выборе платформы.

• MaxKB/Dify: имеет активное сообщество и предоставляет обширную документацию, учебные пособия и примеры кода. Члены сообщества часто делятся своим опытом и решениями и могут быстро получить помощь в решении проблем, с которыми они сталкиваются.
• FastGPT/RagFlow: Сообщество относительно небольшое, но имеет профессиональную техническую поддержку. Пользователям корпоративного уровня FastGPT предоставляет индивидуальные технические консультационные услуги, обеспечивающие бесперебойную работу проекта.
• При выборе платформы следует учитывать следующие факторы:
  • Активность сообщества. Активное сообщество означает больше ресурсов и более быстрое решение проблем. Сообщество очень активное и подходит для разработчиков, которым необходимо быстро решать проблемы.
  • Поддержка технологий. Для пользователей корпоративного уровня решающее значение имеет профессиональное признание технологий. Обеспечивает профессиональную поддержку технологий, подходящую для пользователей, у которых есть более высокие требования к поддержке технологий.

7.3 Удобство развертывания и использования

Простота развертывания и использования напрямую влияет на эффективность и стоимость разработки.

• MaxKB/Dify: предоставляет простой и удобный интерфейс и функцию развертывания одним щелчком мыши, что позволяет разработчикам быстро развертывать приложения в облаке или локально. Документация подробная и подходит новичкам для быстрого начала работы.
• FastGPT/RagFlow: развертывание относительно сложное и требует определенного технического опыта и настройки. Обеспечивает настраиваемую мощность, подходящую для пользователей, у которых есть более высокие требования к производительности и функциям.
• При выборе платформы следует учитывать следующие факторы:
  • Сложность развертывания. Процесс развертывания MaxKB/Dify прост и подходит для разработчиков, которым требуется быстрое развертывание. Развертывание FastGPT/RagFlow относительно сложное, но предоставляет больше возможностей конфигурации.
  • Простота использования: пользовательский от MaxKB/Dify. интерфейсдружелюбно,Простота в эксплуатации. Пользовательский интерфейс FastGPT/RagFlow относительно сложен.,Но он предоставляет больше функций и возможностей настройки.