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市场上常见的工作流工具

backend 2025/4/26 12:22:15

Dify、n8n、RAGFlow、扣子（Coze） 四款工具的核心定位、功能差异、适用场景及选型建议的综合对比分析：

工具	核心定位	技术架构与亮点
Dify	低代码AI应用开发平台	基于Vue.js+Python，内置300+大模型接口，支持RAG框架与可视化工作流编排，适合快速构建智能客服、内容生成等应用。
n8n	开源流程自动化工具	节点式架构，支持400+应用集成，通过JavaScript/Python自定义逻辑，适合跨系统自动化（如订单-库存同步）。
RAGFlow	高精度文档解析与检索增强引擎	深度文档解析技术，支持扫描件、表格等复杂格式，结合多路召回与重排序，适用于法律、医疗等高精度场景。
扣子	零代码轻量级AI应用开发	字节系生态绑定，提供预制模板，快速部署聊天机器人至抖音、飞书等平台，适合个人开发者及轻量级应用。

Dify
- 优势：
  - 快速开发：拖拽式AI工作流编排，支持多模型热切换（如白天用中文模型，夜间切换英文模型）。
  - 企业级功能：内置流量监控、权限管理，满足GDPR等合规要求。
- 劣势：依赖第三方模型API，大规模调用成本较高；文档处理能力较弱，需外挂RAGFlow弥补。
n8n
- 优势：
  - 开源免费：支持自托管，数据完全自主可控，适合金融、医疗等敏感场景。
  - 高扩展性：400+预建节点覆盖主流应用，可自定义代码节点实现复杂逻辑。
- 劣势：学习门槛中等，需理解API和流程逻辑；中文资源较少。
RAGFlow
- 优势：
  - 文档解析能力：支持扫描件、表格重组，解析精度达95%以上，减少生成幻觉。
  - 高性能检索：多路召回策略提升答案准确性，适用于法律合同、医疗报告处理。
- 劣势：硬件要求高（8核32GB内存），维护复杂度高，需NLP工程师调优。
扣子
- 优势：
  - 极简操作：5分钟搭建聊天机器人，内置抖音、飞书等生态模板，支持付费问答变现。
  - 低成本试错：免费版提供10万次模型调用，适合快速验证MVP。
- 劣势：功能较浅，无法处理复杂逻辑或大规模数据；深度依赖字节生态。

单一工具选型：
- 优先选Dify：需快速开发AI应用且技术资源有限。
- 优先选n8n：需跨系统自动化或数据安全要求高。
- 优先选RAGFlow：需处理复杂文档且精度要求严苛。
- 优先选扣子：需零代码快速验证轻量级应用。
组合方案：
- 端到端数字化链路：
  RAGFlow解析文档 → Dify开发前端应用 → n8n串联系统API（如法律合同审查后自动生成工单并同步至CRM）。
- 成本优化路径：
  中小团队初期用Dify试错，数据量增大后迁移至RAGFlow，最终通过n8n实现系统集成。