dify v1.0.1外挂ragflow知识库，确实可以封神了！【喂饭级教程】

最新推荐文章于 2025-07-03 16:15:30 发布
最新推荐文章于 2025-07-03 16:15:30 发布
阅读量1k 收藏 10
点赞数 26
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能 文章标签： docker 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jackeydengjun/article/details/147012208

dify最近已经更新到了v1.0.1版本（更新/修复内容如下）使用的dify和ragflow都是使用docker本地部署的

dify本地部署、ragflow本地部署在往期文章都分享过，这次就不再赘述了。

dify v1.0.0升级到最新v1.0.1

我们先把本地的dify升级成最新v1.0.1版本（我的dify目前还是v1.0.0）

PS：本次升级仅适用于docker部署方式

先进入dify源码所在根目录/docker目录下，把docker-compose.yaml文件备份一个副本。

图片

然后去github上面下载dify v1.0.1最新的docker-compose.yaml文件。

把docker目录下旧的docker-compose.yaml替换掉

图片

没有科学上网的朋友也可以在公众号后台私信：“dify1.0.1” 获取最新v1.0.1版本的docker-compose.yaml文件

替换之后在地址栏输入cmd 回车，进入docker-compose.yaml所在目录的控制台。

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
运行两个不同项目（`ragflow` 和 `dify`）时，出现了 Redis 容器互相替换
m0_69369857的博客
08-27 2541
3. **进一步排查**：检查了当前正在运行的容器状态，发现 `ragflow-redis` 和 `dify-redis` 容器无法同时存在，启动一个项目的 Redis 容器时，另一个项目的 Redis 容器会被替换。1. **最初发现**：在运行 `dify` 项目时，发现 `ragflow` 项目的 Redis 容器被替换为 `dify` 项目的 Redis 容器。2. **网络和端口冲突**：两个项目的 Redis 容器连接到相同的网络，且使用相同的端口，导致冲突。
大模型入门实战：通过 HuggingFace 调用 Llama3
python12345_的博客
01-10 1700
至此，我们成功演示了如何通过 Hugging Face 的 Transformers 调用 Llama 模型，并获取了模型的回答。但是如果你的需求只是简单地调用模型，而无需进行微调或复杂的部署，可以尝试使用 Ollama。它不仅操作更加便捷，还提供了开箱即用的 RESTful 接口，适合快速集成到生产环境中。下一篇，我将会讲解如何通过 Ollama 下载部署 Llama 模型并调用。
自然语言处理:第九十九章 私有化RAG封神组合：Dify+RagFlow知识库
victor_manches的博客
03-19 1490
我的解决方案是修改ragflow的默认端口，可以参考我的ragflow配置（如下：在docker-compose.yml里面把ragflow映射到主机的端口改掉，改成容器的80端口映射到主机的8000端口，433端口映射到主机的4333端口）PS：由于我的dify和ragflow都部署在同一个主机的docker中，所以dify可以通过主机的内网ip访问ragflow的知识库。首先我们需要解决一个问题，就是在本地的ragflow和dify的页面默认的访问端口是有冲突的（用的都是80和443端口）。
一文读懂 RAGFlow 知识库接入 Dify 的全流程
apo0625的博客
03-19 4056
今天来给大家分享一下，如何将ragflow知识库接入dify，作为dify的外挂知识库。
90%企业不知道的RAG优化秘籍：Dify原生集成RAGflow
m0_59164520的博客
05-14 1267
正式开始之前我们还要解决一个小问题，安装好的Dify，忽然就不能加载了。通过分析，应该是我们当时装RAGflow的时候，删除了Docker。这里应该也包含着Dify的docker。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 2929
TensorFlow相关组件的安装
Dify与RAGFlow结合：智能应用开发与深度文档理解的优化
热门推荐
全世界的博客
07-01 1万+
RAGFlow是一个专为深度文档理解和检索增强生成而设计的引擎，它结合了预训练的大型语言模型（LLMs）和高效的检索技术，为用户提供了一个强大的工具来处理复杂的问题和场景。RAGFlow的核心优势在于其混合检索能力，它能够从大规模知识库中检索相关文档，然后将这些信息与模型的生成能力相结合，生成更准确、更全面的答案。这种混合方法特别适用于处理需要深度理解和综合多个信息源的问题，如智能客服、搜索引擎和知识库应用。RAGFlow的工作流程包括两个主要部分：检索和生成。
dify案例分享-知识库检索整合Ragflow
Python_cocola的博客
03-06 4290
关于ragflow 安装比较复杂，大家可以去开源github上查看它的安装，本次就不带大家安装了。项目开源地址：https://github.com/infiniflow/ragflow项目文档: https://ragflow.io/docs/dev/目前这个项目用到的组件比较多，用到Elasticsearch、Kibana、MySQL、MinIO、Redis、RAGFlow等，大家可以参考官方文档部署好应用程序。这里我们需要注意的几点。
Dify案例解析：如何高效整合知识库与Ragflow？
2401_84204413的博客
03-06 4314
关于ragflow 安装比较复杂，大家可以去开源github上查看它的安装，本次就不带大家安装了。项目开源地址：https://github.com/infiniflow/ragflow项目文档: https://ragflow.io/docs/dev/目前这个项目用到的组件比较多，用到Elasticsearch、Kibana、MySQL、MinIO、Redis、RAGFlow等，大家可以参考官方文档部署好应用程序。这里我们需要注意的几点。
Dify 通过 API 调用 RAGFlow 外部知识库
NLP工程化
11-16 8245
本文使用 Dify v0.10.0+ 和 RAGFlow v0.12.0+ 版本（源码运行）。Dify 中的 RAG 一直被诟病，现在 Dify 提供了外部知识库 API，这样就可以连接到 Dify 之外的知识库并从中检索知识。第一个问题是 API 规范，包括接口格式、输入和输出参数等。第二个问题是哪些外部知识库支持该 API 呢？理论上讲只要支持 API 规范都是可行的。
最近，大模型岗位爆了。。。
qq_46094651的博客
02-16 392
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，
Ragflow与Dify之我见：AI应用开发领域的开源框架对比分析
AI人工智能的学习之路
03-01 4532
Ragflow和Dify是两个在AI应用开发领域备受关注的开源框架，它们各自在RAG（检索增强生成）实现上有着独特的优势和局限性。Ragflow专注于构建基于检索增强生成的工作流，强调模块化和轻量化，其核心目标是提供专业的RAG工作流框架。Ragflow结合了预训练的大型语言模型与高效的检索技术，为用户提供了一个强大的工具来处理复杂的问题和场景。相比之下，Dify的核心目标更为广泛，旨在降低LLM应用开发的门槛，通过简单的界面和API快速构建AI应用。
使用 ollama 部署本地模型，零基础入门到精通，非常详细收藏我这一篇就够了
m0_65555479的博客
08-15 3009
在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 2，Code Llama和其他模型。自定义并创建您自己的。
Dify+RAGFlow:1+1＞2的混合架构，详细教程+实施案例
youmaob的博客
04-07 1485
RAG 自从 2020 年由 Meta 提出，23 年春 Nvidia GTC 大会后火热之后，一直面临着来自“微调”和“长上下文 LLM”的对比争议。不过两年下来，共识已经基本形成：一方面是从成本和实时性角度，RAG 具有压倒性优势，而效果上相差也并不大，即使需要微调介入的场景，RAG 通常也不可或缺。另一方面，长上下文 LLM 依然面临在上下文段落增加时准确率不断下降的事实。所以，在任何情况下，提供高精度的搜索系统（RAG）都是极有价值的，RAG 当前也已经是一种事实上的落地标准架构。
Dify API 调用实践：如何高效利用 RAGFlow 外部知识库
2401_84494441的博客
03-04 4230
本文使用 Dify v0.10.0+ 和 RAGFlow v0.12.0+ 版本（源码运行）。Dify 中的 RAG 一直被诟病，现在 Dify 提供了外部知识库 API，这样就可以连接到 Dify 之外的知识库并从中检索知识。第一个问题是 API 规范，包括接口格式、输入和输出参数等。第二个问题是哪些外部知识库支持该 API 呢？理论上讲只要支持 API 规范都是可行的。目前，官网有介绍如何使用 AWS Bedrock 知识库的。本文重点介绍 Dify 连接 RAGFlow 外部知识库。
【大模型:知识库管理】--Dify接入RAGFlow 知识库
我是个好人呀，O(∩_∩)O
06-09 1854
本文介绍了两种调用RAGFlow知识库的方法：Dify API接入和Python SDK调用。对于Dify接入，需要确定RAGFlow服务端口（默认9380）并拼接完整API路径（如http://host.docker.internal:9380/api/v1/dify/retrieval）。Python SDK部分详细说明了知识库管理（创建/删除/更新/列出）和文件管理（上传/下载/解析）的操作方法，包括参数说明和使用示例，如通过ragflow_sdk模块创建数据集、上传文档等操作。两种方式都需先获取AP
dify外挂知识库开发以及坑
lz610756247的专栏
07-03 938
本文介绍了外挂知识库接入开发的实现方法。首先通过配置固定API地址返回固定内容接入外部知识库，重点说明了如何在query参数中传递自定义参数(knowledge_param)来构建权限体系。开发过程中需注意：1)要将JSON参数转为字符串传递；2)必须返回metadata字段，否则Dify知识库节点将无法获取接口返回内容。文章提供了具体实施步骤，并指出接口实现时需要规避的关键问题。
RAGFlow vs Dify, 商业化落地场景选哪个？
Everly_的博客
05-08 2279
RAGFlow 与 Dify 代表了对话式 AI 的两种发展路径：前者在。
dify 知识库 与 RAGFlow 知识库 区别
最新发布
07-10
我们正在比较Dify和RAGFlow的知识库功能。首先，我们需要明确这两个平台的知识库设计目标和使用场景。 Dify是一个开源的LLM应用开发平台，它允许开发者通过可视化界面快速构建基于大语言模型的应用程序。其知识库...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

呱牛 do IT

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值