AI知识库测评：Dify与FastGPT全面对比

先来看 Dify 的表现。这个工具从部署到使用，整体来说都比较容易上手，跟 Coze 的体验很像。之前我们拿一本讲解 Kubernetes 的书籍，创建了一个知识库做测试，文本分段和清洗都用的默认配置。

最终文档被切成了 147 个分段，每段长度 500。

把它加到应用里试了一下，效果还挺直观的——系统能从知识库里找到相关内容并给出回答。而且它还会清晰地标注引用来自哪个知识库、以及具体是哪一段内容。

看起来基础效果还行。接下来试试 Dify 提供的 QA 模式，看看能不能进一步提升知识库的检索能力。

QA 模式的嵌入处理确实比较耗时，得耐心等上一阵。

最后花了 27 分钟才完成分段。

然后问两个问题看看效果。

怎么说呢，回答是回答了，但感觉变化不大，依然和之前一样精简。

FastGPT

同样的文件，换到 FastGPT 里再走一遍流程，还是先用默认配置创建知识库。

然后在应用里提同样的问题，看看结果怎么样。

都是默认配置，但 FastGPT 的回答明显详细多了。不仅给出了 k8s 的基础概念，还顺带介绍了核心组件和功能特点。背后的原因是 FastGPT 在回答时会主动帮我们扩展问题，这样检索出来的内容自然更精准、更全面。

接下来提升难度，把知识库升级成 QA 模式（也就是问答拆分），看看二者之间的差距还在不在。

可以看到系统正在生成数据，过程确实有点慢——这一点上和 Dify 一样，QA 模式的生成通常要耗费大量 Token 和时间。

回到应用中重新测试。

简直是正中目标。相比之下，FastGPT 的知识库能力明显胜出。

在本地部署版本上，QA 花费的时间太长，而且因为 API 的问题老是卡住，所以直接切到 FastGPT 的线上版本进行测试，最终效果是一样的。

总结

从实际效果来看，FastGPT 的知识库检索确实强于 Dify。但这不是说 Dify 就完全不如 FastGPT，它们各有侧重：

• 首先，在知识库创建上，FastGPT 的「Web 站点同步」和「外部文件库」两个功能是收费的，即便本地部署也不例外；而 Dify 则是完全免费的。
• 其次，从体验上来说，Dify 从部署到上手相对更简单，交互体验和 UI 也优于 FastGPT。
• 开源版本的 FastGPT 知识库限制为 30 个，应用限制为 500 个；Dify 社区版则没有这些限制。
• Dify 还内置了丰富的工具和模板，这块 FastGPT 相对欠缺。

所以结论很清晰：如果对知识库有比较高的要求，尤其是想做智能客服、问答类产品，推荐选 FastGPT；如果更关心 Agent 功能和多场景拓展，那不妨试试 Dify。