Dify知识库-RAG流程解析

Dify知识库RAG代码流程图

源码解析
document_indexing_task

代码目录:dify/api/tasks/document_indexing_task.py

主要做了以下两件事

1.查询dataset的文章限制是否超出限制,超出抛出异常,将所有document_ids状态改为 error 如果正 常,则更新所有文章状态为 “解析中” parsing

@shared_task(queue='dataset')
def document_indexing_task(dataset_id: str, document_ids: list):
    """
    异步处理文档索引任务。
    :param dataset_id:数据集ID
    :param document_ids:需要处理的文档ID列表

    Usage: document_indexing_task.delay(dataset_id, document_id)
    主要功能:1.查询dataset的文章限制是否超出 入宫超出抛出异常,将所有document_ids状态改为 error 如果正常,则更新所有文章状态为 “解析中” parsing
    2.IndexingRunner.run()中包含了RAG索引的实现细节
    """


    # 初始化文档列表和开始时间
    documents = []
    start_at = time.perf_counter()
    # 从数据库中获取数据集信息
    dataset = db.session.query(Dataset).filter(Dataset.id == dataset_id).first()

    # 检查文档数量限制
    features = FeatureService.get_features(dataset.tenant_id)
    try:
        if features.billing.enabled:
            # 获取向量空间信息
            vector_space = features.vector_space
            count = len(document_ids)
            # 批量上传限制
            batch_upload_limit = int(dify_config.BATCH_UPLOAD_LIMIT)
            if count > batch_upload_limit:
                raise ValueError(f"You have reached the batch upload limit of {batch_upload_limit}.")

            # 检查是否超过订阅限制
            if 0 < vector_space.limit <= vector_space.size:
                raise ValueError("Your total number of documents plus the number of uploads have over the limit of "
                                 "your subscription.")
    except Exception as e:
        # 如果有异常,更新所有相关文档的状态为错误,并记录异常信息
        for document_id in document_ids:
            document = db.session.query(Document).filter(
                Document.id == document_id,
                Document.dataset_id == dataset_id
            ).first()
            if document:
                document.indexing_status = 'error'
                document.error = str(e)
                document.stopped_at = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc).replace(tzinfo=None)
                db.session.add(document)
        db.session.commit()
        return
    # 更新文档状态为解析中,并添加到处理列表
    for document_id in document_ids:
        logging.info(click.style('Start process document: {}'.format(document_id), fg='green'))

        document = db.session.query(Document).filter(
            Document.id == document_id,
            Document.dataset_id == dataset_id
        ).first()

        if document:
            document.indexing_status = 'parsing'
            document.processing_started_at = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc).replace(tzinfo=None)
            documents.append(document)
            db.session.add(document)
    db.session.commit()
    #......

2.IndexingRunner.run()中包含了RAG索引的实现细节

@shared_task(queue='dataset')
def document_indexing_task(dataset_id: str, document_ids: list):
    """
    异步处理文档索引任务。
    :param dataset_id:数据集ID
    :param document_ids:需要处理的文档ID列表

    Usage: document_indexing_task.delay(dataset_id, document_id)
    主要功能:1.查询dataset的文章限制是否超出 入宫超出抛出异常,将所有document_ids状态改为 error 如果正常,则更新所有文章状态为 “解析中” parsing
    2.IndexingRunner.run()中包含了RAG索引的实现细节
    """
    #......
    # 尝试运行索引处理
    try:
        # RAG索引的实现细节
        indexing_runner = IndexingRunner()
        indexing_runner.run(documents)
        end_at = time.perf_counter()
        logging.info(click.style('Processed dataset: {} latency: {}'.format(dataset_id, end_at - start_at), fg='green'))
    except DocumentIsPausedException as ex:
        # 如果文档被暂停,记录信息
        logging.info(click.style(str(ex), fg='yellow'))
    except Exception:
        pass
IndexingRunner

代码目录:dify/api/core/indexing_runner.py

run() 该函数主要做了以下三件事

1.提取文本

2.转化数据切片

3.将切片后的文本 构造 document_segment 入库

4.索引中间件加载

def run(self, dataset_documents: list[DatasetDocument]):
    """Run the indexing process."""
    """
    运行索引过程,对每个提供的数据集文档进行处理。
    """
    for dataset_document in dataset_documents:
        try:
            # get dataset
            dataset = Dataset.query.filter_by(
                id=dataset_document.dataset_id
            ).first()

            if not dataset:
                raise ValueError("no dataset found")

            # 获取处理规则
            processing_rule = db.session.query(DatasetProcessRule). \
                filter(DatasetProcessRule.id == dataset_document.dataset_process_rule_id). \
                first()
            index_type = dataset_document.doc_form  # 文档的形式,用于确定索引处理器类型
            index_processor = IndexProcessorFactory(index_type).init_index_processor()  # 创建索引处理器实例
            # 提取文本数据
            text_docs = self._extract(index_processor, dataset_document, processing_rule.to_dict())
            # print('提取文本数据', text_docs)
            # 转换数据
            documents = self._transform(index_processor, dataset, text_docs, dataset_document.doc_language,
                                        processing_rule.to_dict())
            # print('转换数据', documents)
            # 保存片段 将最终切片后的 chunks 构造 document_segment 入库
            self._load_segments(dataset, dataset_document, documents)

            # load
            self._load(
                index_processor=index_processor,
                dataset=dataset,
                data
<think>嗯,用户问的是RAGFlow知识库Dify知识库的对比,性能和功能方面。我需要先了解这两个产品的具体信息。RAGFlow好像是深度求索公司开源的,基于检索增强生成(RAG)的系统,支持多格式文件解析,还有自动文本图像分割。而Dify可能是一个AI应用开发平台,提供可视化工作流,可能更注重快速构建应用。 首先,性能方面,RAGFlow可能有更强的处理能力,比如高精度解析和异构数据混合检索,适合复杂场景。而Dify可能在处理速度上有优化,适合快速响应。然后功能上,RAGFlow支持多格式,深度处理,适合企业级需求;Dify可能更灵活,可视化强,适合开发者快速搭建应用。 用户可能需要选型建议,所以得比较两者的优缺点。比如企业需要处理复杂文档,RAGFlow更合适;如果需要快速开发应用,Dify更好。可能还要提到社区支持和部署方式,RAGFlow是开源,适合定制,而Dify可能有SaaS版本,方便使用。 还要检查是否有引用来源,但用户提供的参考里没有具体引用,所以可能不需要添加。确保回答结构清晰,分点比较性能和功能,最后给出选型建议。同时生成相关的问题,比如适用场景、技术架构差异、如何选择等。</think>### RAGFlow知识库Dify知识库对比分析 #### 1. **核心定位** - **RAGFlow**: 专注于基于检索增强生成(RAG)的文档解析与问答系统,支持多格式文件解析(如PDF、Word、Markdown)和复杂语义理解,适用于企业级知识库构建[^1]。 - **Dify**: 定位为AI应用开发平台,提供可视化工作流设计,支持快速搭建问答系统、聊天机器人等应用,注重开发效率与灵活性。 #### 2. **性能对比** | 维度 | RAGFlow | Dify | |---------------|-------------------------------------|-------------------------------------| | **解析能力** | 支持文本/图像混合解析,支持公式提取 | 依赖第三方解析工具(如Unstructured)| | **检索精度** | 异构数据混合检索(文本+向量) | 基于向量相似度的通用检索 | | **响应速度** | 侧重高精度,适合复杂场景 | 优化交互速度,适合轻量级应用 | #### 3. **功能差异** - **RAGFlow特色功能**: - 自动文本/图像分割与语义关联 - 多路召回策略(关键词+向量混合检索) - 支持公式、表格等非结构化数据提取 - **Dify特色功能**: - 可视化提示词编排与模型微调 - 多模型支持(GPT/Claude/本地模型) - 数据标注与持续学习能力 #### 4. **技术架构** ```mermaid graph LR A[RAGFlow] --> B(基于Python/Java混合架构) A --> C(支持私有化部署) D[Dify] --> E(全Python架构) D --> F(提供SaaS/私有化版本) ``` #### 5. **选型建议** - **选择RAGFlow的场景**: - 需要处理科研论文、技术文档等复杂格式 - 要求公式、表格等专业内容的高精度解析 - 企业级私有化部署需求 - **选择Dify的场景**: - 快速构建轻量级问答系统 - 需要多模型灵活切换 - 低代码开发需求
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
实付
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