为什么RAG是最火热的AI赛道？常见的AI-RAG平台Coze、Dify和FastGPT 对比，哪种更适合我？

什么是RAG？

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation) 是一种通过结合来自私有或专有数据源的信息来辅助文本生成的技术。它融合了两个核心组件：检索模型 和 生成模型，从而为生成式 AI 提供更精准、上下文相关的输出。

RAG 的工作机制：

检索模型：

设计用于搜索大型数据集、知识库或私有数据源，它能够从互联网上的新信息、专有商业背景、或者企业的内部机密文档中找到最相关的内容。常用的检索方法包括语义搜索或混合搜索，确保检索结果能够准确响应用户的查询。

💡

信息检索是什么？信息检索 (Information Retrieval, IR) 是从大量数据中查找并提取与查询相关的信息的过程。它通常涉及两个主要步骤：索引和搜索。首先，系统会对数据进行索引，这样在接收到用户的查询时，可以快速搜索并返回相关的结果。搜索引擎就是信息检索的典型应用，用户输入关键词，系统会根据这些关键词从互联网或数据库中找到相关的文档或网页。信息检索的应用不仅限于搜索引擎，它还广泛应用于数字图书馆、企业文档管理系统、推荐系统等领域，帮助用户从庞大的数据中迅速获取所需信息。

生成模型：

基于检索到的信息，生成模型（例如 大型语言模型（LLM））能够创建自然流畅的文本回复。LLM 的知识库虽然丰富，但它是静态的，无法及时获取最新或企业专有的信息。而通过 RAG 提供的外部数据，LLM 能够实时扩展其知识边界，生成更贴合语境的答案。

💡

大型语言模型（Large Language Model, LLM）是通过深度学习技术训练的神经网络模型，旨在理解和生成自然语言文本。

常见的 LLM 包括 GPT 系列（如 GPT-3 和 GPT-4）、BERT、T5 等，这些模型已经在多个自然语言处理任务中表现出色，并在各种应用中得到了广泛使用。

RAG 的优势

与传统搜索和传统大型语言模型（LLM）相比，RAG 有几个显著优势：

提升准确性

外部数据源利用：RAG 模型结合了外部数据源（如专有文档或实时信息），使生成的文本更加符合实际情况并能够及时更新。传统的 LLM 依赖于训练数据中的信息，可能会过时或缺乏特定领域的知识。

事实检查：通过检索相关文档，RAG 能有效减少生成文本中的事实错误和偏差，因为它依赖于实时检索的信息来生成更准确的内容。

丰富语境

上下文增强：检索模型提供的背景资料使生成模型能够理解并使用更多的上下文信息，从而在回答复杂问题或进行内容创作时，能够生成更具相关性和准确性的文本。这种方式避免了传统 LLM 可能出现的上下文不足的问题。

适应性强：在处理涉及具体背景或专有知识的问题时，RAG 能通过检索相关资料来提供更精准的答案，而传统的 LLM 可能需要针对特定领域的专门训练。

增强搜索体验

提高结果相关性：RAG 技术通过将检索到的相关信息融合到生成模型中，显著提高了搜索结果的相关性。这种方式使用户能够获得更符合其查询意图的高质量输出。

个性化和精确：利用检索到的专有或实时数据，RAG 能够提供更加个性化的回答，满足用户更具体和详细的需求。

对比传统搜索和传统大型语言模型

传统搜索引擎：传统搜索引擎通过索引和检索相关文档来提供信息，但它们通常无法生成具有连贯性的文本或处理复杂的语境问题。RAG 结合了检索和生成的优势，不仅能够找到相关信息，还能基于这些信息生成连贯且符合上下文的回答。

传统大型语言模型：传统 LLM 主要依赖于训练数据进行文本生成，而未必具备实时更新的能力。虽然它们可以生成高质量的文本，但可能缺乏最新的或特定领域的信息。RAG 模型通过集成检索机制，弥补了这一缺陷，使得生成文本更加精准和符合现实情况。

RAG的应用场景

RAG 特别适用于回答问题和内容生成等任务。在企业环境中，它可以将专有数据与生成式 AI 模型关联，提供更精准的商业建议或内部报告。通过使用检索系统确保生成文本扎根于事实数据，RAG 在改进用户体验和准确性方面发挥了重要作用。

一个典型的应用就是法律检索与合规的RAG平台MetaLaw，就支持全网分析检索法律裁判信息，并根据历来的判决内容，给出最合理的分析：

主流RAG解决方案对比

目前市面上有很多 RAG 相关的产品，其中知名度较高的是 FastGPT、Dify、Coze 这三个。

FastGPT

简介：

FastGPT 是由环界云计算公司发起的开源知识库问答系统，基于 LLM 大语言模型。它提供了数据处理、模型调用的开箱即用能力，并通过 Flow 可视化工具实现复杂的问答场景工作流编排。

特点：

开源和灵活性：支持多种大型语言模型的接入，并提供灵活的配置选项。

工作流编排：通过 Flow 可视化工具，可以设计和优化复杂的工作流。

插件和集成：强大的插件能力和API集成功能，支持多种功能的扩展。

优势：

全面功能：适用于复杂的场景和多样化的需求，提供详细的功能设置，如全局变量、定时执行等。

成熟度：数百家企业付费客户，数千家开源社区客户，数十万社区用户。

市场定位：

订阅模式：SaaS + 企业版（私有化托管和部署）。

市场概况：价格经济实惠，深受国内用户青睐，适合需要高自定义和复杂功能的用户。

Dify

简介：

Dify 是苏州语灵人工智能科技公司推出的开源 LLM 应用开发平台，结合了 Backend as a Service（BaaS）和 LLMOps 的理念，支持开发者快速搭建生产级的生成式 AI 应用，即使非技术人员也可以参与应用的定义和数据运营。

特点：

开发友好：简化的界面和操作流程，适合快速开发和部署。

多模型支持：支持多种大模型接入，包括 OneAPI、Ollama 等，并提供系统默认模型设置。

自动化和高效：自动生成提示词和高级功能设置，减少手动编写工作量。

优势：

用户体验：简便的配置界面和高效的开发流程，适合需要快速部署的开发者。

全球化支持：提供全球多种大型语言模型的接入支持，适合国际化应用需求。

市场定位：

订阅模式：SaaS + 企业版（私有化部署）。

市场概况：美元计价，价格相对较高，主要服务于海外用户。

Coze

简介：

Coze 是字节跳动旗下的 AI 聊天机器人开发平台，提供快速、低门槛的聊天机器人搭建解决方案。支持 Web SDK，使得用户能够将机器人轻松嵌入到网页中。

特点：

用户友好：强调易用性，提供多种预设功能和配置选项，适合非技术用户。

个性化记忆：支持个性化记忆模式，提供丰富的对话体验定制选项。

平台集成：支持将聊天机器人嵌入到字节平台和其他应用场景中。

优势：

对话体验：在对话体验和个性化记忆方面表现优异，提供多种语言和音色选择。

低门槛：适合普通用户或小型团队快速上手和使用。

市场定位：

订阅模式：ToC 的 SaaS + 企业版（未发布）。

市场概况：体验版主要面向 C 端用户，未来可能扩展到企业级市场。

功能对比

功能/产品	FastGPT	Dify	Coze
支持的大模型	通过 OneAPI 支持所有主流模型	OneAPI、Ollama 等	豆包、智谱、通义千问、月之暗面等
配置方式	修改 config.json，重启容器	系统界面直接配置	系统界面直接配置
用户友好度	中等复杂度	简便	简便
默认模型设置	无	有	无
浏览器窗口预览	支持	支持	支持
嵌入	支持	支持	支持
API 调用	支持，生成多个密钥	支持，生成多个密钥	不支持
统计数据	消息数、会话互动数、用户点赞/踩等	消息数、活跃用户数、token 输出速度等	日活用户、新增用户、留存率等
知识库支持	支持多种检索模式和重排模型选择	自动分段和自定义分段规则，知识库检索功能	支持多种数据源，表格和图片格式支持
工作流创建	直接创建或转换应用	新建空白应用 -> 工作流编排	点击添加工作流 -> 创建工作流
技术需求	高	中	低

总结

FastGPT：功能全面、可定制性高，适合需要复杂场景和多样化功能的用户，特别是在企业级应用中表现优异。

Dify：注重简洁和高效，支持多种模型和自动化配置，适合快速开发和国际化的开发者。

Coze：提供优异的对话体验和易用性，适合需要快速上手和高度互动的普通用户或小型团队。

选择哪一款产品应根据具体需求、技术能力和目标市场来决定。

一个项目示例

例如你想实现一个这样的基于网站内容的智能AI客服Chatbase，他支持将您站点的所有文章内容收录到数据库中，当用户与这个AI机器人聊天时，它可以第一时间给出最全面最专业的回答，那么你要如何开发这个项目呢？

技术架构选择

平台选择

FastGPT

优点：支持多种大语言模型，通过 one-api 接入，提供丰富的 API 集成功能和工作流编排，适合需要复杂交互和定制化功能的场景。
适用场景：需要高度定制和复杂功能的场景，如专业博客、技术社区。

Dify

优点：支持多种大语言模型接入，简便易用，适合快速开发和部署，提供用户友好的界面。
适用场景：适合跨境电商客服和快速上线的场景。

Coze

优点：用户友好，易于集成和配置，适合快速搭建和简单应用，特别适合对话体验和个性化功能。
适用场景：适合博客或普通网站挂件，提供基础的对话和问答功能。

功能需求

专业问答

知识库功能：需要支持自定义和管理知识库，快速准确地回答与网站相关的问题。
推荐平台：FastGPT（提供强大的知识库功能和复杂的问答逻辑）或 Dify（支持知识库检索和自动生成提示词）。

智能交互

对话能力：需要支持自然语言处理和智能对话，能够理解和回应用户问题。
推荐平台：Coze（在对话体验方面表现突出）或 Dify（支持多种模型选择和智能对话）。

网站集成

易于嵌入：平台应支持将机器人轻松嵌入到网页上，提供易于集成的 SDK 或代码片段。
推荐平台：Coze（提供 Web SDK，易于嵌入到网页）或 Dify（支持多平台集成）。

收费模式

SaaS 模式

FastGPT 和 Dify：按月或按年订阅费用，通常包括一定数量的 API 调用次数和用户支持，适合需要长期使用和较高的稳定性。

Coze：可能包括基础版和高级版，基础版免费或低价，高级版提供更多功能和支持。

企业版（私有化部署）

FastGPT 和 Dify：支持企业版，提供私有化部署和定制化服务，适合大规模应用和特殊需求。

Coze：如果需要更多定制和支持，可以选择与 Coze 团队合作开发定制解决方案。

预期收益

当你将这个应用开发出来后，你的盈利模式是怎么样的呢？

博客

收入来源：

广告收入：通过网站上的广告位获得收益。
会员订阅：提供付费会员专属内容或功能。
付费内容：用户为获取某些专业问答或深度分析付费。
插件租赁：将机器人插件租赁给其他博主或内容创作者，以获取额外收入。

收益预期：

提高博客访问量，增强用户粘性，提升广告点击率和订阅用户数量。
通过出租机器人插件给其他博主，获取额外的收入。

跨境电商

收入来源：

销售额：通过提升用户购物体验，增加产品销售。
客户转化率：提高潜在客户转化为购买者的比例。
客服效率提升：减少对人工客服的需求，降低运营成本。
租赁服务：将聊天机器人租赁给其他电商平台，以获取租金收入。
私有化部署：为大公司或电商平台提供定制化的聊天机器人服务和技术支持，收取服务费。

收益预期：

提升客户满意度，增加销售额和转化率。
通过租赁和私有化部署服务获得额外的收入。

开放技术社区

收入来源：

会员费：收取社区会员的费用。
赞助：吸引赞助商为社区提供资金支持。
广告收入：在社区网站或平台上展示广告。
企业租赁：将聊天机器人租赁给其他技术社区或行业公司，用于提升互动和客户支持。
私有化部署：为技术社区或公司提供定制化的聊天机器人解决方案和维护服务，收取相关费用。

收益预期：

提升社区活跃度和参与度，增加会员数和广告收入。
通过租赁和私有化部署服务获得额外收入，特别是为其他社区或企业提供定制化服务。

总结

技术架构：对于需要复杂功能和专业问答的场景，FastGPT 是一个强有力的选择；Dify 适合快速开发和高效部署；Coze 适合简单易用和良好的对话体验。

收费模式：选择 SaaS 模式进行订阅，或根据需要选择企业版的私有化部署。

预期收益：通过提供高质量的智能交互功能，提升用户体验，增加广告收入、客户转化率，或社区参与度。

这些建议可以帮助您选择合适的技术架构和收费模式，同时实现智能交互机器人的预期收益。