Évaluation horizontale du déploiement local de la base de connaissances open source RAG : RAGFlow, Dify, AnythingLLM, guide de sélection Ollama
Comparez horizontalement les coûts de déploiement, les capacités de récupération et les groupes applicables de quatre solutions open source : RAGFlow, Dify, AnythingLLM et Ollama, et fournissez des suggestions de sélection de base de connaissances locales et des listes d'évitement des pièges.
Contexte de l'évaluation
Les bases de connaissances locales/privatisées sont devenues une nécessité pour les entreprises sensibles aux données. Cet article compare 4 solutions open source grand public : RAGFlow, Dify, AnythingLLM et Ollama, allant de la plate-forme d'amélioration de la récupération à la couche d'exploitation du modèle local.
représente le tableau de comparaison des outils
| Solutions | Positionnement | Méthode de déploiement | Capacité d'amélioration de la récupération | Prise en charge du modèle | Convient à la foule |
|---|---|---|---|---|---|
| RAGFlow | Compréhension approfondie des documents du moteur RAG | Docker (CPU/GPU) | Fort (segmentation basée sur un modèle + réarrangement de fusion + traçage de référence) | Configurable sur plusieurs modèles (y compris les séries DeepSeek v4 / GPT-5) | Entreprises qui ont besoin de connaissances de haute fidélité Questions et réponses |
| Difier | Plateforme d'applications/base de connaissances LLM | Docker | Niveau intermédiaire à supérieur (workflow + base de connaissances + Agent) | Multi-modèle configurable | Application rapide produit/entreprise |
| N'importe quoiLLM | Base de connaissances intégrée légère | Docker/bureau | Medium (bibliothèque multi-vecteurs + multi-modèle) | Modèles locaux et cloud disponibles | Particuliers et petites et moyennes équipes |
| Ollama | Couche d'exécution du modèle local | Prêt à installer | Aucun (base du modèle fournie) | Modèle open source local | Développeurs qui ont besoin d'une base d'inférence locale |
Remarque : les détails de la version et des fonctions sont soumis à la page en temps réel de chaque entrepôt officiel.
Interprétation des dimensions clés
- Qualité de recherche : RAGFlow se concentre sur la compréhension approfondie des documents et la segmentation interprétable, et s'appelle officiellement « Qualité d'entrée, qualité de sortie ».
- Mise en route : AnythingLLM est le plus léger et peut être exécuté sur un seul ordinateur ; Ollama ne fait que la couche de modèle et vous devez assembler le RAG vous-même.
- Platformisation : Dify est plus adapté pour fournir ensemble une base de connaissances et un agent/workflow.
- Exigences matérielles : RAGFlow nécessite officiellement un processeur ≥ 4 cœurs, une mémoire ≥ 16 Go, un disque ≥ 50 Go ; le seuil pour les scénarios légers AnythingLLM est encore plus bas.
Suggestions de sélection
- Rechercher la précision de la récupération et disposer de documents complexes : RAGFlow.
- Livraison unique de la base de connaissances + application Agent : Dify.
- Mise en œuvre rapide pour les individus/petites équipes et les ressources limitées : AnythingLLM.
- Pile technologique existante et souhaitant uniquement une base de modèle locale : Ollama.
Personnes concernées
- Équipe informatique d'entreprise sensible aux données : RAGFlow/Dify
- Passionné de gestion des connaissances personnelles : AnythingLLM / Ollama
- Développeurs s'intégrant dans des systèmes existants : Ollama + API RAG ou RAGFlow auto-construite
Rappel pour éviter les pièges
- La stratégie de segmentation détermine la qualité de la récupération. Commencez par parcourir à petite échelle, puis augmentez la quantité de données.
- Le déploiement local ne signifie pas que les données sont absolument sûres, et le contrôle d'accès et la sauvegarde sont toujours nécessaires.
- L'effet de la vérification de la priorité de la scène chinoise sur la segmentation et le rappel chinois présente des différences évidentes selon les différentes solutions.
Sources de référence
-RAGFlow : https://github.com/infiniflow/ragflow
- Difier : https://github.com/langgenius/dify
- AnythingLLM : https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm
- Ollama : https://github.com/ollama/ollama
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