DIFY 与 LangChain
Dify vs LangChain 核心差异
| 维度 | Dify | LangChain |
|---|---|---|
| 定位 | 低代码 / 无代码 AI 应用平台 | 开发者框架（LLM 逻辑编排） |
| 目标用户 | 产品经理、运营、非技术人员 | 程序员、AI 工程师 |
| 开发方式 | 拖拽 + 配置，几分钟搭建 | Python/Java 代码，灵活但复杂 |
| 扩展性 | 有限，依赖平台更新 | 极高，可接任何 API、数据库、本地模型 |
| 模型支持 | 仅支持已集成模型 | OpenAI、Claude、Ollama、本地大模型… |
| 适用场景 | 知识库问答、客服机器人、营销文案 | RAG、Agent、多步骤工作流、企业级 AI 系统 |
| 维护成本 | 平台托管，低维护 | 自行运维，成本较高 |
| 上线速度 | ⚡️ 快速原型、分钟级上线 | ⏳ 开发/测试周期较长 |
🛠 选型建议
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选 Dify 👉 如果你要：
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快速上线一个 客服机器人 / FAQ 问答
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给非技术团队一个可配置后台
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做 概念验证 / Demo
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选 LangChain 👉 如果你要：
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构建 复杂 RAG（检索 + 生成）
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集成 私有数据源 / 内部系统
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对 AI 逻辑完全可控
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追求企业级 扩展性和定制化
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🤝 协同使用方式
其实 Dify 和 LangChain 不是对立的，而是可以组合使用：
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前端体验层 → 用 Dify 快速搭建一个聊天应用，提供管理后台给产品/运营。
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复杂逻辑层 → 用 LangChain 实现复杂的数据流（比如向量检索 + Agent 工具调用）。
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对接方式 → 通过 API 将 LangChain 的服务接入 Dify 作为“自定义模型”或“外部工具”。
🔑 口诀总结：
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Dify = AI 应用的“速成工具”
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LangChain = AI 系统的“开发框架”
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Dify 快速试水，LangChain 深度落地