2025年主流知识库对话应用开源工具盘点

最近一直在思考 DeepSeek 的应用场景，而知识库的搭建无疑是其中至关重要的一环。在当今的大模型时代，本地化与个性化的知识库已成为增强检索（RAG, Retrieval Augmented Generation）技术的最大应用场景之一，同时也是各个行业定制化模型不可或缺的一部分。随着开源大模型的易用性不断提升，越来越多的人希望拥有属于自己的知识库问答工具，以满足个性化需求。

目前市面上涌现了大量知识库对话应用，这也从侧面反映了用户对这一领域的强烈需求。我们每个人都希望能够站在巨人的肩膀上，利用现有的成熟工具来实现目标，而不是从零开始“造轮子”。

今天，我将对比几款主流的知识库搭建框架，希望能为大家提供一些参考。这些工具：

• Anything LLM
• LangChain-Chatchat
• Dify
• MaxKB
• RAGflow
• FastGPT
• Cherry Studio

AI 技术日新月异，知识库搭建领域也在飞速发展。如果你有其他喜欢的工具或框架，欢迎在评论区留言推荐！让我们一起探索更高效、更智能的知识管理方式。

工具盘点

1. Anything LLM

• 网址： https://anythingllm.com/
• Github stars : 39.6 k
• 核心优势：
  ✅ 有客户端应用，学习成本低
  ✅ 兼容多种 LLM（HuggingFace/OpenAI/Ollama 等）
  ❌ 社区支持相对薄弱（GitHub Issues 响应较慢）
• 部署成本：支持 docker 和客户端部署，硬件需求中等
• 学习难度：★★☆（需理解 LLM 配置与向量化原理）
• 应用场景：企业级文档智能客服、多团队协作知识管理

2. LangChain-Chatchat

• 网址： https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat
• Github stars : 33.8 k
• 核心优势：
  ✅ 中文场景支持最佳（专为中文优化）
  ✅ 模块化架构便于二次开发
  ✅ 前端使用 streamlit 开发，界面简单
  ✅ 支持混合部署（本地模型+云端 API）
  ❌ 文档更新滞后于代码迭代（近 4 个月未更新）
• 部署成本：仅支持 Python 3.8-3.11 环境
• 学习难度：★★★★☆（需掌握 LangChain 框架）
• 应用场景：技术团队主导的定制化问答系统

3. Dify

• 网址： https://dify.ai/zh
• Github stars : 76.3 k
• 核心优势：
  ✅ 可视化 AI 工作流编排（拖拽式设计）
  ✅ 内置模型监控与日志分析
  ✅ 支持多租户 SaaS 化部署
  ❌ 定制化能力受平台限制
• 部署成本：支持 docker 部署，部署有一定难度，对服务器硬件要求高
• 学习难度：★★★☆（面向无代码开发者友好）
• 应用场景：生成式 AI 应用创新引擎，开源的 LLM 应用开发平台。提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营生成式 AI 原生应用。

4. MaxKB

• 网址： https://github.com/1panel-dev/MaxKB
• Github stars : 14 k
• 核心优势：
  ✅ 飞致云旗下，开箱即用，直接使用 1 pannel 部署
  ✅ 支持自动网页爬取与文档解析
  ❌ 仅提供基础 RAG 功能
• 部署成本：最低（2 GB 内存可运行）
• 学习难度：★☆（适合非技术人员）
• 应用场景：中小企业内部知识库快速搭建

5. RAGFlow

• 网址：https://ragflow.io/
• Github stars : 41.9 k
• 核心优势：
  ✅ 基于深度文档理解（支持表格/公式提取）
  ✅ 提供引用溯源与置信度评估
  ✅ 支持 docker 部署
  ❌ 硬件需求高（推荐 GPU 加速）
• 部署成本：最高（需专用推理服务器）
  • CPU ≥ 4 cores (x 86)
  • RAM ≥ 16 GB
  • Disk ≥ 50 GB
  • Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v 2.26.1.
• 学习难度：★★★★（需配置文档解析流水线）
• 应用场景：一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎

6. FastGPT

• 网址： https://fastgpt.cn/zh
• Github stars : 22.1 k
• 核心优势：
  ✅ 可视化工作流设计（Flow 模块）
  ✅ 支持多模态输入（图像/文本混合处理）
  ❌ 社区案例较少
• 部署成本：中等（推荐 4 核 8 G 配置）
• 学习难度：★★☆（需理解数据处理流程）
• 应用场景：基于 LLM 大模型的开源 AI 知识库构建平台。提供了开箱即用的数据处理、模型调用、RAG 检索、可视化 AI 工作流编排等能力，帮助您轻松构建复杂的 AI 应用。

7. cherry studio

• 网址： https://cherry-ai.com/
• Github stars : 17.6 k
• 核心优势：
  ✅ 可视化工作流设计（Flow 模块）
  ✅ 支持多模态输入（图像/文本混合处理）
  ❌ 社区案例较少
• 部署成本：低，客户端运行
• 学习难度：★★☆（需理解数据处理流程）
• 应用场景：跨模态知识检索系统
• 使用感受：国人开发的知识库软件，集合了多个服务商，文档比较清晰，操作简单，可作为知识库入门。

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