企业AI落地开源三剑客：Dify、RAGFlow、n8n，一文讲清！！

过去的两年里，AI可谓席卷各行各业，企业用AI，大家都面临着这样一个问题：AI这么强大，我的企业如何能充分用起来？如何能用好AI？如何能更安全更便宜地使用AI？所以今天就给大家介绍下，企业AI落地开源三剑客：Dify、RAGFlow、n8n。

bugyinyin

931人浏览 · 2025-06-20 11:50:55

bugyinyin · 2025-06-20 11:50:55 发布

前言

Dify、RAGFlow、n8n三者区别

先抛出大家最感兴趣和最关心的，下面是我使用后总结出来的三者区别，大家赶紧Mark住，可不是网上随便找来或AI生成凑数的，绝对都是真实的使用感受。

下面针对每一个，进行详细的介绍。

Dify

首先介绍下使用门槛最低、知名度最高、使用面最广、对标字节Coze平台，但是可本地部署的开源智能体神器：Dify。（本地部署可极大降低信息外泄的问题，原则上内网使用，限制访问公共网络可完全解决安全性问题，但这样会使有些功能受限，例如插件无法安装等，后面两个工具也是一样）

官网文档：https://docs.dify.ai/zh-hans/introduction

Github地址：https://github.com/langgenius/dify

Stars数：101K

Dify简介：关于Dify的介绍，我个人的理解概括为下面3点：

它是一个创建智能体的低代码平台，可零代码快速创建智能体，对标字节的Coze平台。
一般情况下，社区版（开源版）即可满足个人或中小企业基本需求，如需多租户和对安全性有更高的要求，建议选择企业版（商业版）。
更重要的是，它的社区活跃、文档齐全、功能强大、可扩展性强、学习成本低、上手快。

安装：建议使用Docker方式进行安装，简单快捷。虽然给出的最低电脑配置是2核+4G内存，但我个人建议用4核+8G比较稳妥。

Dify的版本更新的很快，如果要升级，注意备份存储卷。（数据存储在项目目录的docker/volumes下）

RAGFlow

第二个，介绍下稍微复杂些，需要有一定RAG基础才能轻松驾驭，但最接近企业级的知识库平台：RAGFlow。所以越是好用的工具，越想充分发挥出工具的特性，往往需要一定的技术储备。否则里面有些设置，要是不懂RAG的情况下，很难理解。

官网文档：https://ragflow.io/docs/dev/

Github地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

Stars数：54.3K

RAGFlow简介：关于RAGFlow的介绍，我也用同样用自己的理解概括下：

它是一个功能强大的知识库平台，同样支持Agent工作流的创建。
它可以覆盖从数据清洗、知识构建到知识问答的全流程能力，并且支持知识图谱。
更重要的是，它同样社区活跃（依托LangChain生态）、文档齐全、上手成本略高（需具备一定RAG基础，不适合初学者）

安装：建议使用Docker方式进行安装，简单快捷。但是它对电脑配置的要求很高，因为它的定位是给企业使用，而不是针对个人的，所以建议选择Linux服务器安装（如果个人想Mac安装使用，有很多的坑）。配属上，个人推荐最低8核+32G内存，SSD硬盘。

n8n

最后，介绍一个最复杂，但是最好用，被业界称为瑞士军刀的工作流工具，一般适合IT人员上手使用的开源明星产品：n8n。他的Star数增长的速度令人咂舌，可见业界对他的认可程度有多高。

官网文档：https://docs.n8n.io/

Github地址：https://github.com/n8n-io/n8n

Stars数：103K

n8n简介：关于n8n的介绍，同样用下面三句话进行概括：

它是一个社区活跃的低代码工作流自动化平台，擅长于连接各种服务和中间件，严格来说它不是专为AI而生的工作流平台。
开源版即可满足基本需求，如需使用SSO登录、监控统计、并发执行等功能，可以考虑付费版本。
它同样功能强大、社区活跃、模版丰富、文档齐全、上手门槛较高，虽然也是低代码平台，但更适合IT从业人员。

安装：配属上，推荐4核+8G即可，但为了更好的扩展性，也可以参考下面官方推荐的配置，但我个人感觉前期没必要堆那么多核的CPU，反而内存应该稍微大一些。

具体安装，还是建议使用Docker方式进行安装，简单快捷。官方默认是没有中文版的，安装完是英文版，但是我们可以对其进行汉化。

官方原版：

汉化版：

汉化后，访问的地址是：http://localhost:15678 主要是端口变了，可以在docker-compose.yml文件中找到。

同样的，关于具体的使用这里不详细介绍了，后续会更新公众号详细介绍n8n的使用，建议大家持续关注。

今天主要是对企业AI应用开源的三剑客Dify、RAGFlow、n8n进行了简单的介绍，让大家初步了解了这三款工具能够干什么，适不适合自己的企业。而往往企业在使用时都是组合使用，后续也都会详细进行说明。

最后

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。