Dify 与 RAGFlow 部署及对接指南
1. 产品概述
😀 RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。
产品优势对比:
- Dify 主要优势在强大的工作流编排和 Agent 能力构建复杂应用
- RAGFlow 主要优势在文件精细解析能力强，在处理 PDF、扫描件、表格等复杂文档方面表现出色
- 两向结合，优势互补
2. Dify 部署
系统要求
- CPU >= 2 Core
- RAM >= 4 GiB
启动步骤
- 进入 Dify 源代码的 Docker 目录
cd dify/docker- 复制环境配置文件
cp .env.example .env- 启动 Docker 容器
docker compose -p dify_docker up -d访问 Dify
- 本地环境:
http://localhost/install - 服务器环境:
http://your_server_ip/install
Dify 主页面:
- 本地环境:
http://localhost - 服务器环境:
http://your_server_ip
更新 Dify
cd dify/docker
docker compose down
git pull origin main
docker compose pull
docker compose -p dify_docker up -d3. RAGFlow 部署
系统要求
- CPU >= 4 核
- RAM >= 16 GB
- Disk >= 50 GB
- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
如果没有安装 Docker（Windows、Mac，或者 Linux）, 可以参考 Install Docker Engine 自行安装。
启动服务器
- 确保
vm.max_map_count不小于 262144：
# 检查当前值
sysctl vm.max_map_count
# 临时设置
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
# 永久设置（编辑 /etc/sysctl.conf 文件）
vm.max_map_count=262144- 克隆仓库：
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git- 修改配置文件：
- 编辑
ragflow/docker/.evn:
- 编辑
# The type of doc engine to use.
# Available options:
# - `elasticsearch` (default)
# - `infinity` (https://github.com/infiniflow/infinity)
DOC_ENGINE=${DOC_ENGINE:-infinity}
# The RAGFlow Docker image to download.
# Defaults to the v0.17.2-slim edition, which is the RAGFlow Docker image without embedding models.
RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.17.2-
编辑
ragflow/docker/docker-compose.yml修改端口
- 启动服务器：
cd ragflow/docker
# Use CPU for embedding and DeepDoc tasks:
docker compose -f docker-compose.yml up -d- 浏览器访问
http://IP:8080验证
4. 知识库对接
-
在 Dify 中配置 RAGFlow 的知识库时，需要在 RAGFlow 的基础 Base url 后增加
api/v1/dify，这是 Dify 特定的 API 路径。 -
在 Dify 中点击"知识库-外部知识库API"
-
完成 Dify 和 RAGFlow 的 API 连接之后:
-
点击"连接外部知识库"按钮
-
输入外部知识库 ID（从 RAGFlow 知识库页面的浏览器地址后缀获取）
-
Dify 和 RAGFlow 还有许多强大能力，后续可以进一步探索。