本地部署AI工作流
🧰 主流 RAG / 工作流工具对比表（含是否免费、本地部署支持与资源需求）
| 工具名 | 类型 | 是否支持 RAG | 可视化 | 目标用户 | 是否免费 | 支持本地部署 | 本地部署一般配置 |
|---|
| Dify | 企业级问答系统平台 | ✅ | ✅ | 非技术 & 企业用户 | ✅ 免费版 + 商业版 | ✅ 支持 | 2C4G 起（推荐 4C8G，需 GPU 支持向量） |
| FastGPT | 轻量型问答系统平台 | ✅ | ✅ | 技术用户 | ✅ 开源免费 | ✅ 支持 | 2C4G 起（推荐 4C8G，支持 CPU/GPU） |
| HiAgent | 多 Agent 协同框架 | ✅ | ❌ | 高级开发者 | ✅ 免费开源 | ✅ 支持 | 4C8G 起（需 Agent 调度能力） |
| Xpert | 智能工作流 + LLM 中台 | ✅ | ✅ | 开发者 & 企业 | ✅ 免费版 + 商业版 | ✅ 支持 | 4C8G 起（推荐 8C16G，含 GPU 最佳） |
| RAGFlow | 纯开发框架（RAG 专用） | ✅ | ❌ | 技术开发者 | ✅ 免费开源 | ✅ 支持 | 2C4G 起（取决于接入模型和向量库） |
| LangChain | 通用 LLM 编程框架 | ✅ | ❌ | Python / JS 开发者 | ✅ 免费开源 | ✅ 支持 | 轻量框架，配置取决于模型部署情况 |
| LangFlow | LangChain 可视化工具 | ✅ | ✅ | 非代码技术用户 | ✅ 免费开源 | ✅ 支持 | 推荐 2C4G 起（前端 + LangChain） |
| n8n | 通用自动化流程工具 | ➖ 可接入 | ✅ | 业务自动化工程师 | ✅ 免费版 + 商业版 | ✅ 支持 | 轻量级，最低 1C2G 即可运行 |
| ComfyUI | AI 图像生成流程图工具 | ❌ | ✅ | 图像创作者 | ✅ 免费开源 | ✅ 支持 | 建议 GPU（如 RTX 3060+），需 6G 显存 |
🔍 小贴士：
- ✅ 支持本地部署：可通过 Docker、源码、自建服务等方式在公司/私有服务器部署。
- 配置说明是经验值，仅供估算，具体视向量库、模型推理、数据量而定。
- 若使用大模型（如本地 LLaMA、ChatGLM），建议 16GB RAM + GPU（显存 7GB+）。
- Dify / FastGPT / LangFlow 等平台多已提供 Docker 部署文档。
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2393167.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
