Dify / FastGPT / Coze 平台对比

课程目标

1. 会评估：从编排、知识库、插件、权限、观测、导出能力打分，不被宣传页带跑。
2. 能落地：至少一个平台本地或可访问环境跑通「RAG + 工具」同题案例。
3. 能决策：画「平台 vs 自研」决策树，服务面试与真实选型。

评估维度表（建议打分 1~5）

10 天学习路径

Day1：建立对比框架

• 任务：复制上表为 platform-scorecard.md，写权重（业务不同权重不同）。
• 验收：能向面试官解释权重依据。

Day2：Dify 环境

• 任务：按官方文档部署或使用云试用；创建知识库 + 简单工作流。
• 验收：截图或记录：版本号、部署方式（docker / 云）。

Day3：Dify 深度

• 任务：同一文档测 2 种 chunk 策略；记录检索质量差异（主观+小样本）。
• 验收：一条「为何选该策略」结论。

Day4：FastGPT（或同类）

• 任务：复现与 Day3 同题的 RAG + 一条 HTTP 工具调用。
• 验收：对比「接入成本、调试体验、文档清晰度」。

Day5：Coze / 字节生态（按你可访问为准）

• 任务：完成最小 bot；观察插件市场与发布渠道（若不可用则记障碍与替代）。
• 验收：写清环境限制（账号、区域），避免面试编造。

Day6：工程化

• 任务：列出：CI/CD、配置分环境、密钥管理、审计日志在各平台的支持情况。
• 验收：指出最大短板及补救（外围网关、自研中间层）。

Day7：成本与授权

• 任务：整理计费维度（ seat / token / 流量）；合规（数据驻留）。
• 验收：一页给「老板/采购」的摘要。

Day8：与自研分工

• 任务：写决策树：
  • 试点/POC → 平台
  • 强治理/深度定制 → 自研编排 + 统一工具层
• 验收：各举 1 个反例（「平台不适合的典型」）。

Day9：迁移与锁定

• 任务：假设要从 A 迁 B，列出可导出资产与必须重写部分。
• 验收：风险清单 ≥5 条。

Day10：面试讲述

• 任务：6 分钟：「我们为何选 X，若重做会怎么选」。
• 验收：无绝对化「XX 最好」，有取舍。

常见陷阱

• 把平台演示当工程交付，忽略权限与观测。
• 知识库不清洗，效果差却怪模型。
• 未记录版本，三个月后无法复现。

实操验收

• platform-comparison.md：打分表 + 同题对比结论
• 至少一个可运行工作流导出或配置备份

最新资料（2026-05 校验）

• Dify 文档
• FastGPT 文档
• Coze 开放平台（以你账号区域可用为准）