结论

首先，我们参与比较的开源 RAG 项目包括 dify、maxkb、ragflow，当然其实还有 fastgpt、bisheng 等等之流，但本文主要集中在 dify、maxkb、ragflow 以及 langflow。

首先给结论：
只专注知识库 ragflow > dify > maxkb，但如果有其他考虑，可以继续看下文。

ragflow分析

1、重点追求 RAG 知识库的可控可用，甚至打算后期商业化，就选 ragflow，从开源许可，RAG 深度，ragflow 做得最好，代码质量相对也不错。

ragflow 功能相对全面，特别是知识库，内置的deepdoc自研，基本满足了一般场景下的 文档解析。
同时在知识召回方面，除了基本的混合检索能力，也支持 graphrag 的知识图谱和召回能力以及 raptor 等，同时支持两种文档向量数据库，自家自研的infinity 就不建议了，优先推荐 elasticsearch，特别是 9.0 版本以后，官网的 bbq 能力进一步提升和稳定，简直是企业场景首选，这个后面单独写一篇文章。
上述讲了，除了独有的 deepdoc 模块，见上图，可以把文档的详细解析处理流程展示出来，可谓产品优秀小细节，还有下图中对于引用源的处理，也有小细节。

dify分析

2、追求工作流扩展+知识库齐飞，功能最全面，就选 dify 没错，美中不足就是开源许可，不适合二次开发商业化，同时项目复杂度也比较高，对于没有 saas 需求，有些设计不太合适，说白了 dify 是开源版本 coze 对齐。
至于更详细的技术分析，见我前一篇文章(1.0 版本)，不过好像 dify 已经发布了 1.3 版本，后面对于这三个次要版本，dify 到底更新了什么，我也挖个坑，下下篇文章来聊下。

maxkb

3、追求二开，轻量级，小清新，就选 maxkb，maxkb工程虽小，但功能真不少，也支持工作流，页面交互也是我最喜欢的，当然 maxkb 开源许可也不太适合商业化，但不妨碍一些小团队或者个人使用，代码也清晰可读，整体就依赖了 PostgreSQL 数据库来实现工程元数据以及向量数据库，以及 全文检索，谁叫 PG 这么强呢，在 MySQL 日渐式微的当下，PG 就是王者。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括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免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】