dify v1.0.1外挂ragflow知识库,确实可以封神了!【喂饭级教程】


上一次分享了dify接入fastgpt知识库" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">dify接入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、ragflow本地部署在往期文章都分享过,这次就不再赘述了。

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dify v1.0.0升级到最新v1.0.1

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我们先把本地的dify升级成最新v1.0.1版本(我的dify目前还是v1.0.0)

PS:本次升级仅适用于docker部署方式

先进入dify源码所在根目录/docker目录下,把docker-compose.yaml文件备份一个副本。
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然后去github上面下载dify v1.0.1最新的docker-compose.yaml文件。
把docker目录下旧的docker-compose.yaml替换掉
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没有科学上网的朋友也可以在公众号后台私信:“dify1.0.1” 获取最新v1.0.1版本的docker-compose.yaml文件
替换之后在地址栏输入cmd 回车,进入docker-compose.yaml所在目录的控制台。
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在控制台执行docker-compose up -d
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直到出现如下日志,就代表升级启动成功啦
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这时候我们访问dify页面:127.0.0.1
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
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dify外接ragflow知识库

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首先我们需要解决一个问题,就是在本地的ragflow和dify的页面默认的访问端口是有冲突(用的都是80和443端口)。
如果不解决这个问题就会导致某一方无法正常启动。
我的解决方案是修改ragflow的默认端口,可以参考我的ragflow配置(如下:在docker-compose.yml里面把ragflow映射到主机的端口改掉,改成容器的80端口映射到主机的8000端口433端口映射到主机的4333端口
这样就不会和dify的主机端口冲突了
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docker-compose.yml有改动的话
需要重新执行docker-compose up -d来重置服务使配置生效(执行位置还是要在docker-compose.yml所在的当前路径)。
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重置ragflow之后,我们就可以通过:127.0.0.1:8000 来访问ragflow的页面了。
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并且ragflow官方已经提供了dify外接知识库的接口,所以不需要像之前dify外接fastgpt那样自己开发一套适配程序了。
接下来的整个对接过程非常丝滑~
首先,我们需要去拿到ragflow的三个要素:
知识库的api地址、apikey、知识库id
点击ragflow右上角头像->API->API KEY->创建新密钥(复制备用)
并把 API服务器地址 复制备用
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我准备把下面 ragflow中的内存条商品表知识库,外接到dify
点击进入
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在路径栏中复制知识库id 备用
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回到dify这边
知识库->外部知识库->添加外部知识库
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name随便填一个
API Ednpoint:填写http://<ragflow地址>:9380/api/v1/dify
apikey填写刚才在ragflow创建好的apikey,点击保存
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PS:由于我的dify和ragflow都部署在同一个主机的docker中,所以dify可以通过主机的内网ip访问ragflow的知识库。

windows可以通过在控制台输入ipconfig找到本机内网ip
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Linux可以输入ifconfig找到本机内网ip
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保存成功的话,会有成功的提示,并且在外部知识库中会增加一条
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点击连接外部知识库
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按照下图,填写好信息
TopK 和 相似度阈值自行根据需要调整,最后点击连接
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就创建成功啦
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接下来我们测试看看~
创建一个空白应用,关联刚刚创建的 ragflow-内存条商品表知识库
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这里我没有开启重排(不过大家后续使用也可以开启,测试效果)
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我在ragflow和dify两边都创建了测试应用(参数都调整到相同状态)
测试了一下(下图,左边dify,右边ragflow)


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AUTUMN

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我检查了原表格数据,确实表格里面所有海盗船内存条中仅有一种是32G的。
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回答挺准的,两边效果一致!目标达成。

本次仅测试知识库问答效果,不对内存条产生购买建议

dify借助ragflow很大程度弥补了知识库解析、知识库问答效果的不足,最方便的是ragflow官方本身就支持了dify的外部知识库API。
这样接入还挺丝滑的,非常推荐!

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