Dify vs FastGPT：两大开源LLM应用开发平台对比

一文掌握Dify与FastGPT的全方位对比：从开源协议到部署能力，从功能特性到实战案例，深度解析这两大明星LLM开发平台如何助力快速构建企业级AI应用，帮助开发者做出最优选择

2025年3月3日

正在考虑搭建企业级AI应用，却在Dify和FastGPT的选择上犹豫不决？本文将为您提供专业的解答指南。🚀

作为目前最受欢迎的两大开源LLM应用开发平台，Dify以其全栈式开发框架和企业级功能见长，而FastGPT则在知识库和智能问答领域独树一帜。本文将从多个维度深入分析这两个平台的核心优势，为您提供完整的选型指南：无论是构建复杂的AI应用，还是快速部署智能客服系统，都能找到最适合的解决方案。如果您正在评估LLM开发平台，这篇深度对比将为您节省大量调研时间。

Dify产品首页：https://dify.ai/

FastGPT产品首页：https://fastgpt.cn/

开源许可对比

在开源软件生态系统中，许可证选择对项目的发展和采用至关重要。Dify和FastGPT都选择了Apache 2.0作为基础许可证，这既体现了对开源社区的承诺，也通过附加条款保护了商业利益。开发者可以自由使用和修改代码，但在特定场景（如SaaS服务）下需要申请商业授权。这种平衡的许可模式为平台的可持续发展提供了保障，同时为开发者明确了使用边界。

Dify开源许可

Dify采用基于Apache 2.0的开源许可，并附加额外条件。这意味着开发者可以自由使用、修改和分发代码，但需要遵守Apache 2.0的基本要求以及Dify特定的附加条件。

FastGPT开源许可

FastGPT同样采用Apache License 2.0许可，但有以下重要附加条件：

允许商业化使用，如作为其他应用的"后端即服务"或应用开发平台
需要获得商业许可的情况：
1. 运营类似tryfastgpt.ai的多租户SaaS服务时
2. 不得移除或修改FastGPT控制台内的LOGO或版权信息
贡献者需同意其代码可用于：
1. 协议调整（可更严格或更宽松）
2. 商业目的使用

两个平台的开源协议都保护了原创者的权益，同时为开发者提供了足够的自由度来进行二次开发和商业化应用，但在特定场景下需要获得额外的商业授权。

Dify：全栈LLM应用开发平台

Dify作为一个全栈LLM应用开发平台，堪称AI开发领域的"瑞士军刀"。🛠️ 它巧妙地融合了后端即服务（BaaS）和LLMOps的理念，为开发者提供了一站式的开发体验。无论是经验丰富的技术团队还是业务人员，都能快速构建AI应用。

平台在RAG引擎、Agent框架和流程编排等方面的创新尤为突出，这些功能共同构建了一个强大而灵活的应用开发生态系统。通过精心设计的界面和核心功能，Dify成功实现了降低开发门槛、确保生产就绪性和支持灵活扩展的目标。

核心定位

Dify是一个融合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps理念的开源应用开发平台。它的目标是让开发者能够快速搭建生产级的生成式AI应用，同时也让非技术人员能够参与到AI应用的定义和数据运营过程中。

主要特性

完整技术栈支持
- 支持数百个LLM模型的接入
- 内置直观的Prompt编排界面
- 高质量的RAG（检索增强生成）引擎
- 稳健的Agent框架
- 灵活的流程编排能力
企业级功能
- 完整的API支持和权限管理
- 团队协作功能
- 应用发布和部署工具
- 数据安全和隐私保护
开发便利性
- 可视化的应用构建界面
- 丰富的插件生态系统
- 完整的开发文档和API参考
- 支持多种部署方式

界面展示

价值主张

降低开发门槛：提供完整的开发框架和工具，减少重复造轮子的工作。
生产就绪：内置了企业级应用所需的各种功能，可直接用于生产环境。
灵活扩展：通过插件系统和API，可以轻松扩展和集成新功能。

FastGPT：专注知识库的LLM应用平台

FastGPT在知识库领域展现出独特的专业优势。🏆 通过精心设计的知识库功能、灵活的工作流和丰富的集成选项，FastGPT为企业级知识管理和智能问答系统提供了专业的解决方案。

平台在数据处理方面表现突出：从多样化的数据导入到智能预处理和向量化，每个环节都经过精心优化。结合可视化的Flow工作流系统，使复杂的业务流程变得清晰直观。这种专注于细分领域的战略，使FastGPT在竞争激烈的市场中建立了独特优势。

核心定位

FastGPT定位为基于LLM的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理和模型调用能力，并通过Flow可视化实现工作流编排。

主要特性

知识库核心功能
- 多种数据导入方式（手动输入、文档导入、CSV等）
- 自动数据预处理和向量化
- QA结构优化的问答系统
- 上下文管理和引用追踪
工作流能力
- 可视化Flow编排
- 支持复杂业务流程设计
- 多种节点类型（查询数据库、预约等）
- 调试和监控工具
集成与扩展
- 对齐OpenAI官方API
- 支持企业微信、公众号、飞书等平台集成
- 支持多种LLM模型（GPT、Claude、文心一言等）

界面展示

价值主张

专注知识库场景：为企业知识库和智能客服场景提供优化的解决方案。
易用性优先：简单直观的界面设计，降低使用门槛。
开放集成：标准化的API接口，便于与现有系统集成。

平台对比

在LLM应用开发领域，Dify和FastGPT展现出各自的优势特色。🤝 Dify凭借全栈架构和企业级功能，更适合需要构建完整AI应用生态的团队；而FastGPT则通过在知识库和智能客服领域的专注，在垂直领域建立了专业优势。

这种差异化不仅体现在技术选择上，更反映了产品理念和目标用户群体的定位。选择时应根据具体需求：全面的应用开发需求选择Dify，专注知识库场景则考虑FastGPT。

适用场景

Dify：适合需要构建完整AI应用的团队，特别是需要企业级功能和定制化需求的场景。
FastGPT：更适合专注于知识库和问答系统构建的场景，特别是需要快速部署智能客服的企业。

技术架构

Dify：采用全栈架构，提供从后端服务到前端界面的完整解决方案。
FastGPT：以知识库为核心，通过工作流扩展功能边界。

扩展性

Dify：通过插件系统和API提供多层次的扩展能力。
FastGPT：主要通过API和工作流节点提供扩展能力。

功能特性对比表

功能特性是评估LLM应用开发平台的核心维度。🌳 Dify和FastGPT在模型支持、知识库能力、应用开发和数据处理等方面都展现出专业实力。

Dify在模型支持的广度和企业级功能的深度上具有明显优势，提供了全面的解决方案；FastGPT则在知识库管理和工作流设计方面表现出色。这种差异化的功能布局反映了两个平台对不同用户需求的深入理解：需要全面解决方案的选择Dify，专注特定场景的可以选择FastGPT。

功能类别	Dify	FastGPT
模型支持	- 支持10+家商业模型供应商 - 支持7家MaaS供应商 - 支持6种本地模型推理Runtime - 支持OpenAI接口标准模型	- 支持GPT、Claude、文心一言等主流模型 - 支持自定义模型接入
知识库能力	- 支持多种数据源导入 - 支持从Notion/网页同步 - 支持混合检索和重排序 - 支持多种向量数据库	- 支持多种格式文档导入 - 支持手动输入、QA拆分、直接分段、CSV导入 - 支持自动数据预处理和向量化 - 支持QA结构优化
应用开发	- 可视化Prompt编排 - 支持Agent框架 - 支持工作流编排 - 支持插件系统 - 支持多种部署方式	- 可视化Flow工作流编排 - 支持复杂业务流程设计 - 支持多种节点类型 - 支持调试和监控工具
数据处理	- 支持ETL自动清洗 - 支持多种文件格式 - 内置Unstructured服务	- 支持文档自动预处理 - 支持文件分段和QA生成 - 支持文件上传和解析
集成能力	- 完整的API支持 - 支持Web应用发布 - 支持网站嵌入 - 支持多种第三方平台集成	- 对齐OpenAI官方API - 支持企业微信/公众号/飞书等集成 - 支持API扩展
运营功能	- 支持团队协作 - 支持数据分析 - 支持日志和标注 - 支持权限管理	- 支持对话日志记录 - 支持知识库管理 - 支持问题引导配置 - 支持集合标签管理
特色功能	- LLMOps全流程支持 - 企业级安全和隐私保护 - 丰富的插件生态 - 支持多模态技术	- 专注知识库问答场景 - 简单直观的操作界面 - 独特的QA结构设计 - 灵活的工作流编排