2.3 Dify接入外部知识库¶

学习目标¶

了解RAGFlow的定位和优势
掌握RAGFlow的安装方法
掌握RAGFlow知识库创建
掌握dify接入RAGFlow的方法

一、RAGFlow简介¶

1 Dify知识库的不足¶

Dify中的RAG一直被诟病，它的知识库设置不够丰富和灵活，对于不同形式的文档上传，尤其是pdf扫描版，上传识别效果不好，知识库根本回答不了PDF内的内容。为了解决这这些Dify提供了外部知识库API，这样就可以连接到 Dify 之外的知识库并从中检索知识。

接下来给大家重点介绍Dify连接RAGFlow外部知识库的内容

2 什么是RAGFlow¶

RAGFlow是一款基于深度文档理解（deepdoc）构建的开源 RAG引擎。深度文档理解是RAGFlow对文档解析的一个解决方案，它包含两个组成部分：视觉处理和解析器。其中视觉处理是通过OCR，布局识别，表结构识别来完成图像，PDF，表格的识别的。针对PDF、DOCX、EXCEL和PPT四种文档格式，都有相应的解析器。

能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取信息，文本切片过程可视化，还支持手动调整。支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。

还集成了各种嵌入模型，rerank模型，提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。

官网地址：

https://RAGFlow.io/

安装包镜像完整下载下来，体积非常大，环境要求如下：

CPU >= 4 核
运行内存= 16 GB
硬盘 >= 50 GB
Docker >= 24.0.0 & Docker Compose>= v2.26.1

二、RAGFlow的安装方法¶

1 到github下载项目源码¶

地址如下：

https://www.github.com/infiniflow/RAGFlow

可以克隆也可以直接下载

克隆命令如下：

git clone https://github.com/infiniflow/RAGFlow.git
cd RAGFlow/docker
git checkout -f v0.22.0

由于前面我们已经安装了Dify项目，这两个项目都依赖了redis，且web端的端口都是默认80端口，因此，为了避免冲突，我们需要修改配置文件。

2 修改web访问默认端口¶

修改文件位置：docker目录下的docker-compose文件

3 修改redis配置¶

修改.env文件

修改docker-compose-base.yml文件

4 启动服务¶

进入docker目录，右键打开命令行：

输入命令：

docker compose up -d

时间比较久，需要大家耐心等待。

5 打开浏览器访问¶

由于前面，我们把web端口设置为了8880端口，docker镜像拉取后，等待容器启动完成，在浏览器输入:127.0.0.1:8880 即可访问

至此，RAGFlow就安装完成了，注册完成后主页面如下：

6 模型配置¶

三、RAGFlow 创建知识库¶

1 知识库创建¶

创建好知识库，点击RAGFlow 创建知识库。

2 上传文件¶

我们点击新增加文件。上传我们要解析的私有化知识库文档，然后点击解析完成文档向量化。

可以单个文件解析，也可以批量解析，大家可以根据自己的需要选择使用，解析完成后可进行

3 分片方式¶

进入模型设置界面选择好嵌入模型和解析方法

General 支持的文件格式为DOCX、EXCEL、PPT、IMAGE、PDF、TXT、MD、JSON、EML、HTML。此方法将简单的方法应用于块文件：系统将使用视觉检测模型将连续文本分割成多个片段。
Q&A 支持 excel 和 csv/txt 文件格式。如果文件是 excel 格式，则应由两个列组成没有标题：一个提出问题，另一个用于答案，答案列之前的问题列。多张纸是只要列正确结构，就可以接受。如果文件是 csv/txt 格式以 UTF-8 编码且用 TAB 作分开问题和答案的定界符。
Resume 支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。简历有多种格式，就像一个人的个性一样，但我们经常必须将它们组织成结构化数据，以便于搜索。我们不是将简历分块，而是将简历解析为结构化数据。作为HR，你可以扔掉所有的简历，您只需与'RAGFlow'交谈即可列出所有符合资格的候选人。
Manual 仅支持PDF。我们假设手册具有分层部分结构。我们使用最低的部分标题作为对文档进行切片的枢轴。因此，同一部分中的图和表不会被分割，并且块大小可能会很大。
Table 支持EXCEL和CSV/TXT格式文件。
Paper 仅支持PDF文件。如果我们的模型运行良好，论文将按其部分进行切片，例如摘要、1.1、1.2等。这样做的好处是LLM可以更好的概括论文中相关章节的内容，产生更全面的答案，帮助读者更好地理解论文。缺点是它增加了 LLM 对话的背景并增加了计算成本，所以在对话过程中，你可以考虑减少‘topN’的设置。
Book 支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。由于一本书很长，并不是所有部分都有用，如果是 PDF，请为每本书设置页面范围，以消除负面影响并节省分析计算时间。
Laws 支持的文件格式为DOCX、PDF、TXT。法律文件有非常严格的书写格式。我们使用文本特征来检测分割点。 chunk的粒度与'ARTICLE'一致，所有上层文本都会包含在chunk中。