在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重，适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解，并提供具体场景下的推荐方案。
一、核心功能定位速览
| 平台 | 核心定位 | 技术栈亮点 | 典型用户角色 |
|---|---|---|---|
| Dify | 可视化LLM应用开发平台 | 工作流编排+RAG+Agent | 全栈开发者/产品经理 |
| Coze | 对话机器人快速搭建平台 | 插件生态+多Bot协同 | 运营/非技术背景产品经理 |
| n8n | 通用自动化工作流引擎 | 300+连接器/低代码 | 运维/业务自动化专家 |
| FastGPT | 企业级知识库问答专精 | 向量引擎深度优化 | 企业IT/知识管理负责人 |
| RAGFlow | 高精度文档解析RAG解决方案 | 多格式文档解析/OCR增强 | 金融/法律等专业领域开发者 |
二、深度功能对比（关键差异维度）
| 能力维度 | Dify | Coze | n8n | FastGPT | RAGFlow |
|------------------|------------|------------|------------|------------|------------|
| 可视化编排 | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ |
| 多模态支持 | 文本/图像 | 文本/图像 | 全类型 | 文本 | 文本/PDF |
| 知识库更新效率 | 分钟级 | 小时级 | 需手动同步 | 实时 | 实时 |
| 私有化部署 | 支持 | 仅云版 | 支持 | 支持 | 支持 |
| API调用成本 | $0.5/万次 | 免费 | 自定成本 | $0.3/万次 | 按实例收费 |
| 复杂逻辑处理 | Python节点 | 有限 | JS/Python | 不支持 | 不支持 |
| 专业文档解析 | 基础 | 基础 | 需插件 | 增强 | ★★★★★ |
| 实时数据连接 | 数据库/API | 有限插件 | ★★★★★ | API仅 | 仅文档 |
三、真实场景体验报告
场景1：快速搭建电商客服机器人
Coze胜出案例：
某母婴电商使用Coze在2小时内搭建多技能客服机器人：
✅ 商品推荐插件对接商品数据库
✅ 退货政策知识库自动更新
✅ 多轮会话处理退单请求
⚠️ 痛点：无法处理复杂订单异常（需人工接管）Dify对比体验：
需要配置工作流+编写prompt，上线时间1天，但支持复杂场景扩展
场景2：金融研报智能分析
RAGFlow碾压性优势：
某券商使用RAGFlow解析PDF/扫描版研报：
✅ 自动提取表格数据（竞品丢失30%表格）
✅ 保持公式和图表关联性
✅ 支持溯源至原文段落
❌ 缺点：无法对接实时行情数据（需结合n8n）
场景3：跨系统客户数据清洗
n8n最佳实践：
房地产公司自动化流程：图表
代码
节省人工15小时/周，错误率下降90%
四、技术选型决策树
图表
代码
五、各平台致命短板预警
Dify：复杂工作流调试困难（需逐节点检查状态）
Coze：企业数据合规风险（国际版数据出境问题）
n8n：学习曲线陡峭（需掌握JSON/JS数据处理）
FastGPT：图像识别缺失（无法处理带图文档）
RAGFlow：动态数据能力弱（不适合实时更新场景）
六、推荐技术组合方案
根据场景需求推荐组合使用，效能提升40%以上：
智能客服系统：Coze（前端对话） + n8n（工单系统对接）
行业知识中枢：RAGFlow（文档解析） + Dify（构建问答Agent）
企业自动化中台：n8n（流程引擎） + FastGPT（知识检索）
💡 关键建议：先明确核心场景中的数据形态（结构化/非结构化）和响应时效要求（实时/准实时），再参考上述对比选择平台。对于企业级应用，建议优先考察私有化部署能力和数据合规方案。