本地ragflow配置lmstudio模型

原创 已于 2025-03-02 14:38:00 修改 · 4.5k 阅读 · 16 ·
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#人工智能

于 2025-02-09 22:04:28 首次发布

我在对比ragflow和dify两个知识库做对比，在配置的问题上又又又又折腾了半天。

遇到的问题诸如：

1.RAG通过修改.env文件下载完整发行的ragflow版本

2，ragflow与dify的docker安装容器冲突端口冲突等问题。

解决方法：本人计算机知识黑洞有方案看不懂，一通折腾通过修改docker-compose-base文件的端口，删除重构容器得到解决ragflow和dify冲突的问题。

dify修改端口+部署的方法：

Windows系统下用docker本地部署Dify_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1f2SdYXEKz/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=e0e4e4122d077cc783600ddc34cdbd00https://www.bilibili.com/video/BV1f2SdYXEKz/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=e0e4e4122d077cc783600ddc34cdbd00

docker compose --project-name d
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