本文对比了Dify自带知识库与第三方RAGFlow知识库的优劣,RAGFlow在文档解析、分块策略、检索能力等方面表现更出色,适合复杂文档处理。文章详细介绍了RAGFlow的安装步骤,包括修改端口、配置模型、与Dify关联等,并提供了测试验证方法。对于希望提升大模型应用效果的小白和程序员,本文提供了实用的配置指南,助力优化知识库应用。
这是因为考虑到未来的数据迁移和知识库本身的特性。
对比如下:
| 对比项 | Dify 自带知识库 | RAGFlow |
|---|---|---|
| 产品定位 | 低代码 LLM 应用平台,知识库为应用服务 | 独立 RAG 检索引擎,DeepDoc 深度文档解析是核心 |
| 文档解析 | 通用文本提取(Unstructured),纯文本 PDF/Word 还行;双栏 PDF、复杂表格、扫描件、公式差,会丢结构、表格错乱 | 模板化视觉解析,识别标题层级、表格、图表、公式、双栏排版、扫描 OCR;支持 11 种解析模板,可人工干预切片结果 |
| 分块策略 | 通用固定分块 + 父子分块;按文本长度切割,不理解文档版式结构 | 结构感知切片 ,按章节、表格、段落拆分;支持可视化预览切片,可手动修改块内容 |
| 检索能力 | 向量 + BM25 + 重排,基础混合检索 | 向量 + BM25 + 自定义评分 + 高级重排;Agentic 检索(问题拆解、多轮检索核验),支持 RAPTOR、GraphRAG、知识编译,可生成 Wiki / 知识树 / 知识图谱RAGFlow |
| 引用溯源 | 支持来源引用,但只能定位文档,无法定位到页面内具体位置 | 精准溯源,答案引文直接定位到文档页面 + 截图,可直接跳转原文对应位置,大幅降低幻觉,适合法律 / 金融 / 审计场景RAGFlow |
| 应用编排 | 强项。知识库直接对接对话应用、Agent、Workflow,拖拽搭建完整业务应用,一键发布 API / 嵌入组件 | 弱。知识库问答能力强,工作流简单;没有 Dify 那样强大的 Agent、插件、业务流程编排能力,主要输出检索 API 供外部系统调用 |
| 部署 & 资源 | Docker 一键部署,资源占用中等;SaaS 版有文档 / 存储配额限制 | Docker 部署,解析复杂文档时 GPU 消耗更高;v1.0 重构 Go,资源消耗下降 |
| 上手难度 | 低,业务人员也能快速上传文档、搭问答机器人 | 中等,参数更多,解析模板、检索策略选项丰富,需要理解 RAG 原理才能调优 |
| 适合文档 | 产品手册、简单说明文档、Markdown、纯文本资料 | 合同、研报、论文、双栏 PDF、带大量 Excel 表格、扫描件、图纸类文档 |
| 开源协议 | Apache2.0,但 SaaS 多租户商用需要授权 | Apache2.0,商用无额外限制 |
进入正文:
RAGFlow的安装
第一步:clone 官方仓库
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
第二步:修改端口,默认是80,可是80已经被Dify占用所以无法启动
修改点:
修改.env文件的这两个参数值
然后启动docker compose up -d
浏览器访问:192.168.1.4:8080 本机的ip+刚才调整的映射端口
这一步就算是部署完成了。
下一步:配置RagFlow的模型
api Key:随便输入
url:就是ollama的地址。
在下一步 进行与Dify的关联
注意:api这里有个点,需要在基础url后 增加 /api/v1/dify 否则的话不通
参数信息来自于RagFlow的
报错网络不通,这是因为,Dify的SSRF限制不让内网连,需要配置SSRF_PROXY_ALLOW_PRIVATE_IPS
修改完后 重启dify
再次连接就可以了
外部知识库的id就是 这一段值
测试验证
我上传了个代码,到知识库中
import kd.bos.dataentity.entity.DynamicObject; import kd.bos.servicehelper.BusinessDataServiceHelper; import kd.bos.workflow.api.AgentExecution; import kd.bos.workflow.api.WorkflowElement; import kd.bos.workflow.engine.extitf.IWorkflowPlugin; import kd.bos.workflow.engine.extitf.WorkflowPlugin; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; public class calcUserIdsPlugin extends WorkflowPlugin { @Override public List<Long> calcUserIds(AgentExecution execution) { // 参与人计算插件,举例场景:取单据上得某个用户字段作为参与人 String businessKey = execution.getBusinessKey();//业务主键 String entityNumber = execution.getEntityNumber();//单据编码 // 根据业务主键获取单据内容 DynamicObject entity = BusinessDataServiceHelper.loadSingle(Long.parseLong(businessKey), (String)entityNumber); // 获取单据上的创建人作为该节点的审批人 Object user = entity.get("creator");// 如果 是想从某个配置单据上读取 并按照一定逻辑计算出对应人员// 则 第一步 加载单据信息// 第二步 通过业务逻辑过滤// 第三步 将得到的人员id取到,设置下来 long userId = user instanceof DynamicObject ? (Long)((DynamicObject) user).get("id") : 0L; List<Long> reviseApprover = new ArrayList<>(); reviseApprover.add(userId); return reviseApprover;//返回值为 List<Long> 类型的数据。返回值为业务定义的参与人对应的userId } }现在Dify中创建一个对话
import kd.bos.dataentity.entity.DynamicObject;import kd.bos.servicehelper.BusinessDataServiceHelper;import kd.bos.workflow.api.AgentExecution;import kd.bos.workflow.engine.extitf.IWorkflowPlugin;import kd.bos.workflow.engine.extitf.WorkflowPlugin;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class calcUserIdsPlugin extends WorkflowPlugin { @Override public List<Long> calcUserIds(AgentExecution execution) { // 获取业务主键和单据编码 String businessKey = execution.getBusinessKey(); String entityNumber = execution.getEntityNumber(); // 根据业务主键加载单据数据 DynamicObject entity = BusinessDataServiceHelper.loadSingle( Long.parseLong(businessKey), (String)entityNumber ); // 从单据字段获取用户对象(示例:取creator字段) Object user = entity.get("creator"); // 提取用户ID(需根据实际字段结构调整) long userId = user instanceof DynamicObject ? (Long)((DynamicObject)user).get("id") : 0L; // 返回参与人ID列表 List<Long> reviseApprover = new ArrayList<>(); reviseApprover.add(userId); return reviseApprover; }}只要喂的东西够多,将来也是个助力。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
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