先看懂项目，再决定是否采用。

Dify 解决大模型应用从提示词试验、检索增强到智能体工作流落地时工具分散、协作困难的问题，适合需要统一构建、发布和观测应用的开发团队及业务人员。采用前需评估模型接入、知识库处理、智能体沙箱和部署运维成本；自托管至少需要 2 核 CPU、4 GiB 内存及 Docker Compose，跨版本升级还需核对迁移要求。

RAGFlow 面向需要从复杂文档中检索、编译并组织上下文，再构建智能体问答或检索增强应用的开发者。它提供模板化切分、知识编译、多步检索、引用追踪与异构数据接入，适合兼顾可控解析、证据溯源和业务集成的团队；采用前需准备模型与嵌入服务，并承担解析、存储、并发及版本迁移成本。