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
LangFlowLangChain 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
ComfyUIAI 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。

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