企业基于大语言模型构建智能应用的需求日益增长，RAG（检索增强生成）技术成为提升模型输出质量与专业性的关键。Dify 和 ChatWiki 作为两款热门的 RAG 工具，为企业提供了不同的解决方案。下面从多个维度对二者进行全方位对比评测，并给出企业选型建议。

一、产品介绍

1.Dify

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

官网链接：https://dify.ai/zh

github开源链接：https://github.com/langgenius/dify

2.ChatWiki

ChatWiki是一款开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型（LLM ）和检索增强生成（RAG）和GraphRAG知识图谱构建，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，企业，高校和政务部门可快速搭建私有的知识库AI 问答系统。

官网链接：https://chatwiki.com/

github开源链接：https://github.com/zhimaAi/chatwiki

二、功能对比

1.Dify

‌RAG 能力‌：支持文档分段优化、元数据过滤、多格式文档解析（PDF/PPT/HTML 等），检索精准度更高‌。

‌开发灵活性‌：可视化工作流编排、Prompt IDE 调试、支持外部工具（数据库/API）接入‌。

‌数据处理‌：支持结构化数据（CSV/Excel）、在线数据源（Notion/网页爬虫），支持知识库实时更新‌。

‌企业级特性‌：可以对成员分配应用程序的的权限（仅使用/编辑/建立）。

‌部署与渠道覆盖‌：需根据API二次开发实现渠道对接。

2.ChatWiki

RAG 能力‌：支持ODF/Word/PDF/Excel/网页等多格式数据批量导入，通过NLP自动清洗、向量化处理，实现语义检索与上下文精准关联。

‌开发灵活性‌：可视化工作流编排、支持外部工具（数据库/API）接入‌。

‌数据处理‌：支持从上传的PDF、Word等知识库文档中自动提取内嵌图片，问答过程中当关联到含图片的文档内容时，机器人将同步返回文本与图片信息，实现精准的图文关联回复。

‌企业级特性‌：提供企业级多级权限控制，支持角色分配（管理员/编辑员/只读成员），满足敏感数据管控与团队协作需求。

‌部署与渠道覆盖‌：生成嵌入式代码、API接口或H5链接，无缝接入微信公众号、微信小程序、企业微信、APP、抖音、快手、官网等平台 。

三、模型支持

1.Dify

支持60+开源/商业模型（Llama3、GPT-4等），需手动配置本地模型。

模型供应商分为两种：

• 自有模型。该类型的模型供应商提供的是自己开发的模型。如 OpenAI，Anthropic 等。
• 托管模型。该类型的模型供应商提供的是第三方模型。如 Hugging Face，Replicate 等。

在 Dify 中接入不同类型的模型供应商的方式稍有不同。

接入自有模型的模型供应商

接入自有模型的供应商后，Dify 会自动接入该供应商下的所有模型。

在 Dify 中设置对应模型供应商的 API key，即可接入该模型供应商。

2.ChatWiki

聚合GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、火山引擎等20+国内外大模型，支持动态切换或混合调用，平衡成本与效果。

四、集成与部署

1.Dify

支持零编码集成嵌入第三方系统，提供了云服务，用户无需自己部署即可使用其完整功能，也可以进行本地部署，包括Docker Compose部署和本地码源部署等方式。

2.ChatWiki

ChatWiki支持云服务和本地部署。支持多种部署方式，包括docker部署、离线docker部署、免docker部署，完全本地部署，源码安装。

五、技术架构

1.Dify

2.ChatWiki

六、应用场景

‌选择Dify的场景‌：

• 企业需构建复杂AI应用（如智能合同审核、自动化报告生成）‌。
• 需要多模型协作（如GPT-4与本地模型混合调用）或LLMOps全生命周期管理‌。

选择ChatWiki的场景‌：

• 快速搭建内部知识库问答系统（如客服FAQ、产品手册查询）‌。
• 需智能留资机器人或轻量级AI客服（如线索收集与基础对话引导）‌