【开源】Dify+RAGFlow强强联合：知识库精准度飙升，PDF表格秒变结构化数据！

整合优势

\1. 深度网页解析能力

RAGFlow可解析PDF、扫描件、表格等复杂格式，自动识别布局并提取结构化数据，弥补Dify原生解析短板。

\2. 检索质量飞跃

通过多路召回、重排序优化策略，RAGFlow显著提升答案准确性。例如，扫描版PDF表格的解析完整度提升40%以上。

\3. 混合检索模式

Dify支持向量检索、全文检索、混合检索（推荐），结合RAGFlow的API调用，实现“非结构化数据+语义匹配”的双重优势。

配置步骤（简化版）

\1. 部署RAGFlow

- 克隆源码并启动Docker容器（需CPU≥4核、内存≥16GB）。

- 记录RAGFlow的API地址（如http://IP:9380）和API Key。

在控制台执行docker-compose up -d

\2. Dify配置

- 修改.env文件启用自定义模型，并填入Ollama API地址。

- 在Dify“外部知识库”中填写RAGFlow的API Endpoint、Key及知识库ID。

\3. 效果验证

上传测试网页（如扫描版合同、复杂表格），对比RAGFlow原生检索与Dify整合后的结果，后者在数据完整性和逻辑性上更优。

点击右上角头像，下拉框中可以看到已经成功升级到v1.0.1了

注意事项

- 硬件要求：确保服务器满足资源门槛（CPU/内存/存储）。

- 接口兼容性：RAGFlow的9380端口需开放，且API Key权限需包含知识库访问。

首先，我们需要解决一个端口冲突的问题。在本地环境中，ragflow和dify的默认访问端口均为80和443，这会导致其中一个服务无法正常启动。为了解决这个问题，我建议修改ragflow的默认端口。以下是修改方法：在docker-compose.yml文件中，将ragflow的端口映射进行更改，将容器的80端口映射到主机的8000端口，将443端口映射到主机的4333端口。这样一来，ragflow与dify的端口就不会发生冲突了。

- 模型适配：建议关闭Dify的Rerank模型，优先信任RAGFlow的解析结果。

场景价值

适用于法律、金融、医疗等需处理大量非结构化网页的行业，例如：

- 快速提取合同条款中的关键信息；

- 结构化存储医疗影像报告与诊断记录；

- 实时解析企业年报中的财务数据。

如何零基础入门 / 学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，希望可以帮助到更多学习大模型的人！至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。