Dify外挂ragflow知识库

一、为什么要使用dify去外挂ragflow的知识库呢？

在ragflow中，处理特别复杂的文档和非结构化数据，具有明显优势，而dify在agent、多模型协作里面优势明显，具体如下： ragflow在RAG应用中效果明显，具体优势有：

• 文件精细解析能力强，在处理 PDF、扫描件、表格等复杂文档方面表现出色
• 拥有 DeepDoc 技术，可以处理非结构化文档
• 支持 OCR、内置多种文档切分模板
• 对延迟敏感的应用时表现出色，可以轻松应对繁重的工作负载 Dify的优势在Agent：
• 支持丰富的外部拓展工具和任务流编排，类似 Coze,但拓展性更好
• 能够跨知识库检索，能自动选择合适的知识库，这点 RAGFlow 目前不支持

二、dify联合ragflow做知识库

优势：

1. 通过这种dify+ragflow的混合架构，具有以下优势
   • 1. 具有dify的工作流任务编排和agent能力
   • 2. 同时具有ragflow优秀的文档处理和解析能力 tips：怎样理解工作流这个东西？ 工作流本质上就是大模型的脚手架，如果不能和外部应用进行顺畅的对接，就等于说是限制了它的能力,就比如说现在很火的MCP协议，都是在解决大模型如何更好的调用外部应用的问题.

三、项目启动后的配置流程

1. ragflow项目中配置知识库，记得配置模型,需要哪个配置哪个
2. 获取api服务器、apikey、以及知识库id
3. 在dify知识库中，添加外部知识库 链接外部知识库
4. 创建成功，点击进去，进行召回测试 输入问题，进行知识库召回问答

四、单机同时启动ragflow+dify时，docker-compose部署过程中遇到的坑：

1. 一台主机部署端口隔离，dify和ragflow默认都是80、443端口冲突问题； 解决方案： docker-compose.yml中更改80和443的映射，因为使用80端口的服务太普遍，建议都改成别的

   • 1. 更改dify项目中的配置 进入dify的docker配置 cd dify/docker 更改docker-compose.yaml中的nginx配置，直接这样写死就可以
   • 2. 启动dify项目（官网地址https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started/install-self-hosted/docker-compose）,使用名称隔离容器

     docker compose -p dify_docker up -d

   • 3. 更改ragflow项目的配置，同上 tips：拉取ragflow代码的时候，直接按照官网上拉取代码（https://ragflow.io/docs/dev/）,使用代码的时候，使用已打好的tag
   • 4. 启动ragflow项目，使用名称隔离

       docker compose -p ragflow_docker  up -d

2. redis的问题（虽然两个服务都使用redis，但是只是内部使用，不影响）

3. ragflow服务启动后，ragflow-server报这个错误 原因：redis中没有找到某个key，Redis里的两个key队列信息，分别是task_consumer_0和rag_flow_svr_queue，这两个是队列信息，第一个待处理文件，第二个是任务。 解决方式：

   • 1. 进入redis容器

       docker exec -it ragflow-redis bash

   • 2. 操作redis,检查是否存在rag_flow_svr_queue键：（密码在/ragflow/docker中的.env文件中）

       redis-cli -h redis -p 6379 -a ******** EXISTS rag_flow_svr_queue

   • 3. 如果键不存在，可能需要初始化队列。例如，可以使用以下命令创建一个空队列：

       redis-cli -h redis -p 6379 -a ******** RPUSH rag_flow_svr_queue ""
       # 返回值是1 表示创建成功

   • 4. 退出容器

       exit