🧰 主流 RAG / 工作流工具對比表（含是否免費、本地部署支持與資源需求）

工具名	類型	是否支持 RAG	可視化	目標用戶	是否免費	支持本地部署	本地部署一般配置
Dify	企業級問答系統平臺	?	?	非技術 & 企業用戶	? 免費版 + 商業版	? 支持	2C4G 起（推薦 4C8G，需 GPU 支持向量）
FastGPT	輕量型問答系統平臺	?	?	技術用戶	? 開源免費	? 支持	2C4G 起（推薦 4C8G，支持 CPU/GPU）
HiAgent	多 Agent 協同框架	?	?	高級開發者	? 免費開源	? 支持	4C8G 起（需 Agent 調度能力）
Xpert	智能工作流 + LLM 中臺	?	?	開發者 & 企業	? 免費版 + 商業版	? 支持	4C8G 起（推薦 8C16G，含 GPU 最佳）
RAGFlow	純開發框架（RAG 專用）	?	?	技術開發者	? 免費開源	? 支持	2C4G 起（取決于接入模型和向量庫）
LangChain	通用 LLM 編程框架	?	?	Python / JS 開發者	? 免費開源	? 支持	輕量框架，配置取決于模型部署情況
LangFlow	LangChain 可視化工具	?	?	非代碼技術用戶	? 免費開源	? 支持	推薦 2C4G 起（前端 + LangChain）
n8n	通用自動化流程工具	? 可接入	?	業務自動化工程師	? 免費版 + 商業版	? 支持	輕量級，最低 1C2G 即可運行
ComfyUI	AI 圖像生成流程圖工具	?	?	圖像創作者	? 免費開源	? 支持	建議 GPU（如 RTX 3060+），需 6G 顯存

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🔍 小貼士：

• ? 支持本地部署：可通過 Docker、源碼、自建服務等方式在公司/私有服務器部署。
• 配置說明是經驗值，僅供估算，具體視向量庫、模型推理、數據量而定。
• 若使用大模型（如本地 LLaMA、ChatGLM），建議 16GB RAM + GPU（顯存 7GB+）。
• Dify / FastGPT / LangFlow 等平臺多已提供 Docker 部署文檔。