LangChain 聊天模型 集成了提示工程、工具调用、缓存、流式输出、结构化输出等多种能力，是构建现代化 AI 服务的关键组件。掌握这些技能，能快速在企业级项目中构建智能客服、自动化分析、AI助手、RAG实时问答系统等高端能力。

Dify四层架构重新定义高效AI开发：1)应用交互层基于Next.js+React提供可视化工作流设计；2)服务编排层通过Flask+Celery实现异步任务处理；3)模型运算层抽象多模型接口并集成RAG技术；4)数据基础设施层管理结构化数据与向量存储。该架构支持快速部署、模块化扩展，前端后台解耦，模型灵活切换，适合企业级AI应用开发。相比LangChain更注重整体平台集成，两者可互补使用。

LangChain是构建结构化AI系统的开发框架，其核心价值在于将模型、数据、流程等组件模块化组合。五大核心组件包括：1）支持多模型的统一接口；2）可变量注入的Prompt模板；3）封装任务逻辑的Chain；4）自主决策的Agent；5）管理对话上下文的Memory。该框架通过组件化设计提升开发效率、调试支持和系统扩展性，适用于智能客服、问答系统等企业级AI应用。开发者可通过LangChain构建

LangChain是构建结构化AI系统的开发框架，其核心价值在于将模型、数据、流程等组件模块化组合。五大核心组件包括：1）支持多模型的统一接口；2）可变量注入的Prompt模板；3）封装任务逻辑的Chain；4）自主决策的Agent；5）管理对话上下文的Memory。该框架通过组件化设计提升开发效率、调试支持和系统扩展性，适用于智能客服、问答系统等企业级AI应用。开发者可通过LangChain构建

Dify、Coze、RAGFlow三大RAG平台的技术架构、开发体验、部署自由度和扩展性，为开发者提供选型建议。Dify开源灵活，适合定制化AI助手开发；Coze界面友好但SaaS化，适合快速验证概念；RAGFlow专注知识系统，文档处理能力强。选型需考虑项目类型：ToB选Dify，ToC短期试点用Coze，知识库系统首选RAGFlow。核心原则是选择可控、可扩展且不被平台锁死的解决方案。（149