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给公司搭内部知识库，Dify 和 FastGPT 都实际部署跑过，分享一下对比，帮大家省点调研时间：
部署难度：两者都有 docker-compose 一键部署，半小时能跑起来。Dify 的依赖多一点（向量库、全文检索都可配），FastGPT 更轻。生产环境都要改默认密码、配反向代理，这一步别偷懒。
模型接入：Dify 的模型供应商支持最全，主流云 API 和本地 Ollama 都能接，切换模型基本是下拉框的事。FastGPT 接入也够用，但新模型跟进稍慢半拍。
检索效果：这是核心。两者都支持混合检索（向量+关键词），实测下来差距不在框架，在配置：分段长度、重叠率、rerank 模型，这三项调好了，两个框架的效果都在同一档。别指望默认配置开箱即用。
二次开发：Dify 的工作流编排更强，复杂 Agent 流程可视化拖拽就行；FastGPT 的应用编排偏简洁，上手快。看团队有没有开发资源，有就 Dify，没就 FastGPT。
我的结论：要快速上线选 FastGPT，要长期折腾选 Dify。大家在生产环境跑的是哪个，踩过什么坑？
部署难度：两者都有 docker-compose 一键部署，半小时能跑起来。Dify 的依赖多一点（向量库、全文检索都可配），FastGPT 更轻。生产环境都要改默认密码、配反向代理，这一步别偷懒。
模型接入：Dify 的模型供应商支持最全，主流云 API 和本地 Ollama 都能接，切换模型基本是下拉框的事。FastGPT 接入也够用，但新模型跟进稍慢半拍。
检索效果：这是核心。两者都支持混合检索（向量+关键词），实测下来差距不在框架，在配置：分段长度、重叠率、rerank 模型，这三项调好了，两个框架的效果都在同一档。别指望默认配置开箱即用。
二次开发：Dify 的工作流编排更强，复杂 Agent 流程可视化拖拽就行；FastGPT 的应用编排偏简洁，上手快。看团队有没有开发资源，有就 Dify，没就 FastGPT。
我的结论：要快速上线选 FastGPT，要长期折腾选 Dify。大家在生产环境跑的是哪个，踩过什么坑？