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金融、财务、保险和医疗行业创建 RAG 应用系统的意义

RAG 应用系统在金融、财务、保险和医疗行业中具有重要意义，可高效识别 PDF 和图片中的表格信息，如财务报表、资产负债表、保险理赔单和医疗化验结果等。通过将这些表格转化为结构化数据并存储于向量数据库，RAG 系统能快速检索和分析数据，支持智能决策、优化规划、提升效率，并实现个性化服务。

既然RAG系统在这些行业这么有意义，那该怎么构建RAG应用系统呢？

使用开源系统构建的优势

采用开源系统进行构建，可以显著节省时间和成本。一方面，开源系统提供了现成的工具和模型，可以快速搭建和测试功能，无需从零开发；另一方面，开源社区活跃，能够提供持续的更新和技术支持，帮助企业专注于业务逻辑的优化，而不是基础设施的研发，从而提高开发效率并降低维护成本。

延展建议：

• 对于中小型企业，优先选择开源项目，结合部分定制开发，快速满足业务需求。
• 对于资金和技术资源充足的大型企业，自研能带来更大的长期价值，特别是在核心领域打造差异化竞争力。

在实际应用中，还可以采用开源+自研的混合模式，利用开源构建基础框架，结合自研完善特定功能，既能降低成本又可满足个性化需求。

开源项目对比

当前市面上有多个 Star 数量超过 10K 的开源项目可供选择，但在实际业务中，如何选择最合适的项目是一个值得探讨的问题。我们将从多个维度对这些项目进行对比分析，最终为大家推荐最适合的解决方案。

值得一提的是，QAnything 自 5 月 17 日后已停止新增功能更新。尽管其代码质量尚可，但由于长期不维护可能导致无法适应快速变化的技术需求，因此本次对比中不再考虑该项目。选择一个持续更新且社区活跃的项目显然更为明智。

基本信息

• 项目热度上，Dify 和 langchain-chatchat 开源较早，star 数量较多，但是RAGFlow大有后来居上的态势；
• 项目可维护性上，三个项目势均力敌；
• 代码质量上，Dify 相对质量较高；
• 版权问题上，Dify 限制不允许用于构建多租户的 Saas 服务，同时不允许去掉版权信息，其他两个项目没有限制；

项目技术栈

RAGFlow

• 前端：React + TypeScript
• 后端：Python + Flask

langchain-chatchat

• 前端：基于 Streamlit 的临时前端
• 后端：Python + FastAPI

Dify

• 前端：Next.js + TypeScript
• 后端：Python + Flask

这三个项目在技术栈上主要差异体现在前端：RAGFlow 和 Dify 使用现代前端框架 React 和 Next.js，支持更复杂的交互；而 langchain-chatchat 的 Streamlit 前端更适合快速原型开发。后端均采用 Python，技术实现难度相对不高。

在对比多个热门开源项目后，我个人更倾向推荐功能均衡的RAGFlow，尽管 Dify 也有其独特优势。

我的推荐基于以下几点：

文档解析能力：RAGFlow 目前对文档解析的支持最为强大，而知识库作为 RAG 系统的核心，这一能力显得尤为关键。

Agent 编排：RAGFlow 自 0.9 版本开始支持 Agent 编排功能，目前已经相当成熟，实际使用体验很好。虽然 Dify 在 Agent 支持上也有不错表现，但 RAGFlow更出色。

源码和部署优势：RAGFlow 的源码结构清晰，便于二次开发，且 Docker 组件使用简洁高效，适合快速部署和扩展。

综合以上优势，RAGFlow 是一个值得重点选择的开源项目。只需做好版本管理和社区更新跟进，未来的功能将更加完善，为实际业务提供更强大的支持。

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