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

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🛠 选型建议

• 选 Dify 👉 如果你要：

  • 快速上线一个 客服机器人 / FAQ 问答

  • 给非技术团队一个可配置后台

  • 做 概念验证 / Demo

• 选 LangChain 👉 如果你要：

  • 构建 复杂 RAG（检索 + 生成）

  • 集成 私有数据源 / 内部系统

  • 对 AI 逻辑完全可控

  • 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：

1. 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。

2. 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）。

3. 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”。

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🔑 口诀总结：

• Dify = AI 应用的“速成工具”

• LangChain = AI 系统的“开发框架”

• Dify 快速试水，LangChain 深度落地