低代码平台是什么
Dify、RAGFlow、FastGPT 这类平台把文档解析、切分、向量化、检索、编排与对话前端做成可视化配置，拖拽即可跑通一条 RAG 链路，把「能不能跑起来」的门槛降得很低。它适合快速交付与原型验证；但解析质量、检索参数开放度、数据能否导出、私有化部署方式这四件事，决定了它能不能长期承载业务。
基本信息
| 代表产品 | Dify、RAGFlow、FastGPT 等，功能侧重各不相同 |
|---|---|
| 部署形态 | SaaS 或 Docker Compose 私有化部署 |
| 上手成本 | 标准问答场景小时级可跑通 |
| 决策关键 | 解析质量、参数开放度、数据导出、私有化方式 |
典型使用场景
- 原型验证：一周内给业务方演示可用的问答效果，先验证需求再投入研发
- 内部知识助手：文档量中等、格式较规范、对定制检索要求不高的场景
- 多模型对比：平台内置多家模型接入，方便同一语料横向试不同档位
- 非研发主导：运营或业务同学自己维护知识库与提示词
- 过渡方案：平台先上线跑通闭环，再把解析与评测环节替换成自研代码
私有化部署前置
私有化部署前置
# Elasticsearch 依赖：虚拟内存映射数需调大，否则容器反复重启
sysctl -w vm.max_map_count=262144
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker
docker compose -f docker-compose.yml up -d # 首次启动拉镜像较慢，预留磁盘空间
# 生产环境还需配置模型服务地址与数据卷目录，以官方部署文档为准验收四问
| 检查项 | 合格标准 | 不合格的表现 |
|---|---|---|
| 解析质量 | 扫描件与复杂表格实测通过 | 宣传效果好看，自己的文档一进去就乱 |
| 参数开放 | 相似度阈值、top-k、混合权重可调 | 只有几个开关，效果调不动 |
| 数据导出 | 文档、切片与向量可批量导出 | 想迁移时发现数据锁在平台里 |
| 私有化 | 支持离线部署与自建模型接入 | 数据不能出内网，只能放弃方案 |
平台与代码方案不是二选一：标准场景交给平台快速交付，解析、重排、评测这些决定质量上限的环节用代码补齐。
接入自建模型前先确认平台支持的接口协议（OpenAI 兼容接口最常见），否则要额外写适配层并经评测验证。