在大模型应用开发中，知识库的构建与管理至关重要。Dify 作为一款开源的 LLM 应用开发平台，提供了便捷的知识库功能，但其自带的知识库在处理海量数据、复杂检索以及知识更新等方面仍存在不足。为了弥补这些缺陷，开发者可以借助更专业的向量数据库或知识图谱工具，而 Ragflow 便是其中一款以高效、易用著称的知识库解决方案。

Ragflow 专为 LLM 应用设计，提供强大的知识存储、检索、更新和管理能力。通过将 Ragflow 与 Dify 进行外接，开发者可以构建更加精准、高效的知识问答系统，提升模型输出的准确性和可靠性。本文将详细介绍在 Windows 系统环境下，如何实现 Dify 与 Ragflow 的知识库对接。

一、下载项目源码

在 github （https://github.com/infiniflow/ragflow）下载源码压缩包

源码解压之后，到如下路径ragflow\ragflow-main\docker

注：由于之前我的 dify 也是通过 docker 拉取的镜像，这里为区分 ragflow 的 docker 环境，我将 docker 文件夹改名为 docker-ragflow1。

二、修改配置文件

由于之前已经安装了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，为了避免端口冲突，需要修改配置文件。

2.1 修改web访问默认端口

修改配置，文件位置：ragflow\ragflow-main\docker下的.env文件。

在记事本中 Ctrl+F，查找 SVR_HTTP_PORT，定位到该处，增加一行 Web 端口配置：

WEB_PORT=90

注： 90 是代替源码中的 80 端口，避免和 dify 的 80 端口冲突，也可以改为其他端口。

接着，将下一行代码

RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.17.2-slim

改为

RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.17.2

打开 docker 文件夹中的docker-compose.yml

在记事本中 Ctrl+F，查找 SVR_HTTP_PORT，定位到该处，修改 Web 端口配置，并将下一行的 443:443 改为 543:443。

2.2 修改 Redis 配置

打开.env 配置文件，REDIS_HOST 改为ragflow-redis，redis 端口改为 7379。

打开docker-compose-base.yml 文件，服务名称修改为ragflow-redis。

三、Docker 拉取镜像

路径上（D:\ragflow\ragflow-main\docker）输入cmd，回车，进入控制台，输入：

docker compose up -d

报错：

去 deepseek 上查询：

再次输入：

docker compose up -d

ragflow的镜像比较大，约有 9 个 G。

四、RagFlow 知识库构建

4.1 模型配置

由于前面我们把web端口设置为了90端口，docker镜像拉取后，等待容器启动完成，在浏览器输入:127.0.0.1:90 即可访问。

设置ragflow，添加大模型。

单击页面右上角的徽标>模型提供商：找到想添加的大模型。

单击所需的LLM并相应地更新API密钥。

在系统设置中选择默认模型。我这里添加了 deepseek 的 API。

单击系统模型设置以选择默认模型：

• 聊天模型，
• 嵌入模型，
• 图像到文本模型。

4.2 创建知识库

将文件上传到RAGFlow中的知识库并将其解析为数据集。知识库实际上是数据集的集合。RAGFlow中的问答可以基于特定的知识库或多个知识库。RAGFlow支持的文件格式包括文档（PDF、DOC、DOCX、TXT、MD）、表格（CSV、XLSX、XLS）、图片（JPEG、JPG、PNG、TIF、GIF）和幻灯片（PPT、PPTX）。

单击页面顶部中间的知识库选项卡>创建知识库。

输入知识库名称，然后单击确定以确认更改。进入知识库的配置页面。

RAGFlow提供了多种块模板，可满足不同的文档布局和文件格式。为知识库选择嵌入模型和块方法。进入知识库的数据集页面。

单击+添加文件>本地文件以开始将特定文件上传到知识库。在上传的文件条目中

单击播放按钮开始文件解析：

文件解析完成后，其解析状态更改为SUCCESS。

五、创建 RagFlow 的 API

具体操作参考网页（https://zhuanlan.zhihu.com/p/31369010589）

打开 DIFY，点击知识库，连接外部知识库

填写外部知识库名称，随便取一个。

本文参考网页：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/30384672835

[译] RAGFlow 使用说明_ragflow使用手册-CSDN博客

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31369010589