⚡ TL;DR——30秒速览
如果你需要完整的 AI 应用平台——多用户工作区、内置 RAG 及文档管理、API 发布和企业功能，请选择 Dify。如果你需要一个更简单、更易上手的工具来通过可视化方式构建 LangChain 工作流，而不需要完整平台的重量级功能，请选择 Flowise。
快速对比
| 特性 | Dify | Flowise |
|---|---|---|
| GitHub Stars | 55k+ | 32k+ |
| 设置复杂度 | 更高 — 多种服务 | 简单 — 单个 Node.js 进程 |
| 多用户支持 | 内置 — 团队、工作区 | 社区版有限制 |
| RAG/知识库 | 完整的知识库管理 | 通过 LlamaIndex 节点 |
| API 发布 | 一键发布 REST API | 可用 |
| 底层框架 | 自定义（不限定于 LangChain） | LangChain + LlamaIndex |
| Agent 构建器 | 可视化 Agent 画布 | LangChain Agent 节点 |
| 企业功能 | SSO、审计日志（付费） | 不可用 |
| 最适合 | 完整的 AI 应用平台 | 快速 LangChain 工作流构建器 |
什么是 Dify？
Dify 是一个拥有 55k+ GitHub 星标的综合 LLM 应用开发平台。它提供构建和运营 AI 应用所需的一切：可视化工作流构建器、支持完整文档处理的知识库管理、多种应用类型（聊天机器人、Agent、工作流）、API 发布和使用分析。Dify 的多用户工作区模型使其适合团队协作，并通过云版和企业版提供企业功能（SSO、审计日志）。自托管版本需要 Docker Compose 配合 PostgreSQL、Redis 和向量数据库。
使用Dify的可视化工作流编辑器构建检索增强生成管道，比手动编写编排代码要快得多。与LangChain的Python优先方法不同，拥有147k+ stars的Dify平台消除了非技术团队的编码瓶颈。需要生产级部署基础设施或复杂合规审计的团队应另寻他处。
— 中国吧 AI Tools Hub 编辑团队关于Dify
Flowise是什么？
Flowise是一个拥有32k+ stars的LangChain和LlamaIndex工作流可视化构建工具。你通过拖拽节点（LLM、向量存储、文档加载器、链）来构建AI管道，然后将其暴露为API端点。Flowise的设置比Dify简单得多——它只需要单个Node.js进程。由于直接映射到LangChain的组件模型，熟悉LangChain的开发者可以立即上手。Flowise更适合作为开发/原型制作工具，而非完整的生产平台。
无需编写代码即可构建多步骤客户支持代理——Flowise的可视化画布比编写YAML配置更快地编排LangChain组件。与LangSmith侧重于监控不同，Flowise专注于工作流构建，拥有54k+ GitHub stars证明其广泛采用。如果你需要生产级的可观测性或超出拖拽预设的自定义Python逻辑，请跳过此工具。
— 中国吧 AI Tools Hub 编辑团队关于Flowise
何时选择各自
选择Dify如果…
- 你需要具有基于角色的访问控制的多用户工作区
- 你想要内置的知识库管理和文档处理功能
- 你正在向终端用户部署AI应用程序（而非仅限内部工具）
- 你需要生产环境监控、使用分析和API管理
- 你的团队中包括需要构建和修改AI应用的非开发人员
选择Flowise如果…
- 你想要从构想到LangChain工作流的最快路径
- 你正在构建内部工具或原型，而非面向生产的应用
- 你倾向于极简的基础设施（单个进程，默认SQLite）
- 你已经熟悉LangChain，并希望获得可视化呈现
- 部署简便性比平台功能更重要
RAG 与知识库能力
Dify 在知识库管理方面具有显著优势。它提供完整的文档处理流程：上传各种格式的文档，配置分块，选择嵌入模型，并通过 UI 管理生成的知识库。您可以查看任意查询检索了哪些文档片段，更新文档，并监控检索质量。Flowise 通过 LlamaIndex 和 LangChain 节点处理 RAG，虽然灵活，但需要更多手动配置，且缺少 Dify 内置的文档管理 UI。