在Dify中检索RAGFlow的知识库

RAGFlow和Dify作为两款强大的知识管理和AI应用构建工具，它们的结合能够为企业提供更加灵活和智能的知识库解决方案。本文将手把手带你完成RAGFlow的部署与配置，并实现与Dify的无缝集成。

LLand520

1105人浏览 · 2025-05-14 17:20:44

LLand520 · 2025-05-14 17:20:44 发布

RAGFlow的部署

版本准备

首先，需要安装RagFlow和Dify两个框架，目前笔者用的版本

Dify == 1.1.3
RAGFlow == 0.18.1

配置文件修改

由于笔者这两个框架都部署在同一台Ubuntu的机器上，服务启动前需要修改默认配置，否则会导致两个框架冲突而无法使用。

修改RAGFlow的开放端口以及Redis的服务名和端口。

修改/ragflow/docker/.env文件

# The hostname where the Redis service is exposed
REDIS_HOST=ragflowredis
# The port used to expose the Redis service to the host machine, 
# allowing EXTERNAL access to the Redis service running inside the Docker container.
REDIS_PORT=6380

修改/ragflow/docker/docker-compose.yml文件。主要修改80和443两个端口，不要和dify的冲突就行。

    ports:
      - 12380:80
      - 12443:443

修改/ragflow/docker/service_conf.yaml.template文件。将redis服务名改为ragflowredis

  ragflowredis:
    # swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/valkey/valkey:8
    image: valkey/valkey:8
    container_name: ragflow-redis

修改/ragflow/docker/docker-compose-base.yml文件。将redis服务名改为ragflowredis

ragflowredis:
  db: 1
  password: '${REDIS_PASSWORD:-infini_rag_flow}'
  host: '${REDIS_HOST:-redis}:6379'

启动服务

启动Dify

cd /dify
docker compose -f docker/docker-compose.ymal up -d

启动Ragflow

cd /ragflow
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

RAGFlow构建知识库

知识库创建

在知识库界面，依次点击：创建知识库 -> 新增文件 -> 本地上传 -> 解析。以公司制度文档，作为知识库知识进行文档的创建和解析。

RAGFlow创建并解析文档

当显示解析状态为成功，那说明这个文档已经解析成功了。

知识库测试

在聊天界面，点击新建助理，知识库选择我们新建的《公司制度》知识库。

配置知识库

新建一个聊天测试一下效果：

RAGFlow中进行知识库问答

Dify使用RAGFlow的知识库

获取RAGFlow知识库信息

为了Dify能够顺利连上RAGFlow的知识库，首先需要获取知识库的API密钥以及知识库的ID。在RAGFlow的API界面，依次点击 APIKEY -> 创建新密钥。就能够生成一个新的API密钥。

创建RAGFlow的API密钥

在RAGFlow的知识库界面，进入《公司制度》的知识库，在地址栏中获取及知识库ID。

Dify配置外部知识库

在Dify的知识库界面，依次点击外部知识库API -> 添加外部知识库API。在配置界面，API Endpoint中填写你的RAGflow的地址 + /api/v1/dift。API KEY 为上节中创建的密钥。

Dify配置RAGFlow知识库API

接着点击连接外部知识库。在配置界面外部知识库API选择我们刚刚建立的Ragflow，知识库ID填写我们从RAGFlow处获得的知识库ID。名称和描述可自行填写。

在Dify的知识库的召回测试中，测试一下。

Dify知识库召回测试

好了，Dify可以成功检索RAGFlow的知识库，后续只需在节点中选择这个外部知识库，就能将RAGFlow的知识库用于Dify的工作流搭建了。

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* 用好 AI 的核心心法
* 大模型应用业务架构
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* 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
* 提示工程的意义和核心思想
* Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

* 为什么要做 RAG
* 搭建一个简单的 ChatPDF
* 检索的基础概念
* 什么是向量表示（Embeddings）
* 向量数据库与向量检索
* 基于向量检索的 RAG
* 搭建 RAG 系统的扩展知识
* 混合检索与 RAG-Fusion 简介
* 向量模型本地部署
* …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

* 为什么要做 RAG
* 什么是模型
* 什么是模型训练
* 求解器 & 损失函数简介
* 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
* 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
* Transformer结构简介
* 轻量化微调
* 实验数据集的构建
* …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

* 硬件选型
* 带你了解全球大模型
* 使用国产大模型服务
* 搭建 OpenAI 代理
* 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
* 在本地计算机运行大模型
* 大模型的私有化部署
* 基于 vLLM 部署大模型
* 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
* 部署一套开源 LLM 项目
* 内容安全
* 互联网信息服务算法备案
* …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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