自然语言处理:第九十九章 私有化RAG封神组合：Dify+RagFlow知识库

最新推荐文章于 2025-10-09 09:52:59 发布
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#自然语言处理 #人工智能 #nlp #langchain #深度学习 #神经网络 #gpt-3

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上一次分享Dify+Fastgpt知识库，收到部分朋友的反馈–想了解dify外接ragflow的效果。

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以及，还有一些朋友反馈说dify v1.0.0存在不少问题，所以大家都回退到之前版本了。

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好消息是：dify最近已经更新到了v1.0.1版本（更新/修复内容如下）

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所以，响应大家的号召，今天就给大家带来dify外接ragflow知识库的详细步骤，一起看看接入之后效果到底怎么样~

顺便带大家一起把本地的dify升级到最新的v1.0.1版本。

本期使用的dify和ragflow都是使用docker本地部署的

dify本地部署、

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### Dify 和 RagFlow 的使用教程、文档及示例 #### 关于Dify Dify 是一个开源项目，专注于零代码可视化编排 AI 工作流和支持多模态模型接入（文本/图像/语音），内置 Prompt 工程优化工具并提供 API 快速部署能力[^3]。对于希望简化开发过程而不牺牲灵活性和技术深度的开发者来说非常有用。 - **GitHub 地址**: 可通过访问 GitHub 页面获取更多详情和资源[^2]。 ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify pip install -r requirements.txt ``` 为了更好地理解如何利用这些特性构建应用程序，建议查看官方提供的演示案例或者参与社区讨论来获得实践经验。 #### FastGPT/RagFlow 技术详解 FastGPT/RagFlow 定位于企业级应用领域，特别适用于那些有高度定制化需求以及复杂工作流管理场景下的客户群。它不仅拥有强大 RAG 引擎与 Workflow Orchestration 功能，还能够有效应对各类业务逻辑挑战和大规模的数据处理任务[^1]。 具体到实现层面： - 用户可以定义自己的数据管道，并将其集成至现有 IT 架构之中； - 利用其先进的检索增强生成机制，在保持高效的同时提高内容质量； - 对于特定行业或应用场景，则可通过配置模板进一步加速解决方案的设计周期。 #### Tiny-GraphRAG 示例介绍 虽然不是直接关联于上述两个平台之一的产品，但是 `Tiny-GraphRAG` 作为一个轻量级版本的 GraphRAG 实现方案同样值得关注。该项目致力于创建简易而完整的图谱问答系统框架，涵盖了从文档索引建立直至最终查询响应整个链条上的各个环节操作[^4]。 以下是基于 Python 编写的简单例子展示怎样向 Tiny-GraphRAG 添加新文件作为知识源的一部分： ```python from tiny_graphrag import DocumentStore, Indexer, QueryEngine # 初始化组件实例 store = DocumentStore() indexer = Indexer(store=store) query_engine = QueryEngine(index=indexer.index) # 加载并存储单篇或多篇文章 doc_id = store.add_document("example.pdf") # 更新索引结构以便后续搜索 indexer.update_index(doc_id) # 执行查询请求 results = query_engine.search(query="What is the main idea?") print(results) ``` 此片段展示了基本的工作流程——先保存目标资料再更新内部表示形式最后执行实际的信息检索活动；当然真实环境中可能还会涉及到更细致入微的操作步骤调整以满足不同项目的特殊要求。
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