Integración de Dify en la base de conocimientos RAGFlow: guía práctica para mejorar la eficacia de las preguntas y respuestas

Recientemente, Dify ha lanzado la versión v1.0.1, que corrige algunos problemas que existían en la versión anterior. De acuerdo con los comentarios de los usuarios, muchos usuarios no están satisfechos con la. Dify integrado (como en circuito integrado) RAGFlow En este artículo se detallan los pasos involucrados en la integración de Dify con la base de conocimientos RAGFlow y se evalúan los resultados de la integración. En este artículo, detallaremos los pasos involucrados en la integración de Dify con la base de conocimiento de RAGFlow, y evaluaremos los resultados reales de la integración. También se explicará cómo actualizar su Dify local a la última versión v1.0.1.

Introducción a Dify y RAGFlow

Antes de sumergirnos en los detalles de la integración, echemos un breve vistazo a Dify y RAGFlow.

• Dify. Dify es una plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM de código abierto que permite a los desarrolladores orquestar y operar aplicaciones LLM visualmente.Dify soporta múltiples modelos y proporciona plug-ins, conjuntos de datos y otras funcionalidades para facilitar a los desarrolladores la rápida creación de aplicaciones.
• RAGFlow. RAGFlow es una herramienta de gestión de bases de conocimiento basada en la tecnología Retrieval Augmented Generation (RAG). Transforma los datos no estructurados en conocimientos estructurados y ofrece funciones eficaces de recuperación y preguntas y respuestas.

Dify actualizado a v1.0.1

Para los usuarios que despliegan Dify con Docker, pueden seguir los siguientes pasos para actualizar a la versión v1.0.1:

Copia de seguridad de los archivos de configuración: Vaya al directorio raíz donde se encuentra el código fuente de Dify en la carpeta /docker Catálogo, copia de seguridad docker-compose.yaml Documentación.

Obtener la nueva versión del archivo de configuración: Descargue la versión v1.0.1 del repositorio GitHub de Dify docker-compose.yaml sustituyendo el archivo /docker archivos antiguos del directorio.

• • Para aquellos que no tengan acceso directo a GitHub, la nueva versión del archivo de configuración está disponible en los canales de comunicación oficiales de Dify (por ejemplo, públicos).

Actualizado y puesto en marcha: existe /docker en la consola para ejecutar el docker-compose up -d Comando.

• Si aparece un registro similar al siguiente, indica que la actualización se ha iniciado correctamente:

Verifica la versión: Visite la página de Dify (127.0.0.1), haz clic en tu avatar en la esquina superior derecha y comprueba en el cuadro desplegable si el número de versión es v1.0.1.

Dify Integration RAGFlow Base de conocimientos

Dify soporta la mejora de las capacidades de preguntas y respuestas a través de bases de conocimiento externas, y RAGFlow proporciona oficialmente una API para interactuar con Dify, haciendo que el proceso de integración sea muy fluido.

Resolución de conflictos entre puertos

Al desplegar RAGFlow y Dify localmente, puede encontrarse con conflictos de puertos (ambos utilizan los puertos 80 y 443 por defecto). Para evitar conflictos, se recomienda cambiar los puertos por defecto para RAGFlow.

• Modificar el puerto RAGFlow: En RAGFlow docker-compose.yml asigna el puerto 80 del contenedor al puerto 8000 del host y el puerto 443 al puerto 4333 del host.

• Reinicia el servicio RAGFlow: existe docker-compose.yml Ejecútelo en el directorio donde se encuentra el archivo docker-compose up -d para que la configuración surta efecto.

• Acceso a RAGFlow: aprobar (una factura o inspección, etc.) 127.0.0.1:8000 Visita la página de RAGFlow.

Obtener información sobre la API de RAGFlow

1. Cree una clave API: En la página de RAGFlow haz clic en el avatar de la esquina superior derecha -> "API" -> "API KEY" -> "Create New Key", copia y guarda la clave.
   
2. Obtener la dirección del servidor API: Copie la "Dirección del servidor API" en la misma página.
3. Obtenga el ID de la base de conocimientos: Vaya a la base de conocimientos de RAGFlow que desea integrar y copie el ID de la base de conocimientos en la barra de direcciones.

   

Añadir una base de conocimiento externa a Dify

1. Vaya a Gestión de la Base de Conocimientos de Dify: En la página de Dify seleccione "Base de Conocimientos" -> "Base de Conocimientos Externa".
2. Añadir una base de conocimientos externa: Haga clic en "Añadir base de conocimientos externa".
   
3. Rellene la información de RAGFlow:
   • Nombre. Nombre personalizado.
   • API Endpoint. escribir datos en una casilla (en un cuestionario o formulario web) http://<内网 IP>:9380/api/v1/dify(testamento) <内网 IP> (sustituida por la IP de la intranet del host donde se encuentra RAGFlow).
   • Clave API. Introduzca la clave API creada previamente en RAGFlow.
     • Obtener IP de Intranet.
       • Windows: En la consola, escriba ipconfig.
       • Linux: Entrada ifconfig.
         
         
   • Haz clic en "Guardar".
4. Conexión a bases de conocimiento externas:
   
   • ID de la base de conocimientos. Rellene el ID de la Base de Conocimientos copiado previamente en RAGFlow.
   • Arriba K. Ajústelo según sea necesario.
   • Umbral de similitud. Ajústelo según sea necesario.
   • Haz clic en "Conectar".
     

Prueba de eficacia

Para validar la integración, cree una aplicación Dify y asóciela con la base de conocimiento RAGFlow que acaba de crear.

1. Crea la aplicación de Dify: Cree una aplicación en blanco para asociarla con la base de conocimientos RAGFlow.
   
2. Haz un test de preguntas: Cree aplicaciones de prueba separadas en Dify y RAGFlow (con un ajuste de parámetros consistente) para la misma prueba de preguntas y respuestas.

De acuerdo con los resultados de la prueba, las respuestas de Dify y RAGFlow son básicamente las mismas, lo que indica que la integración es un éxito.Dify mejora eficazmente la precisión de la base de conocimientos Q&A mediante la integración con RAGFlow.


Sólo uno de todos los palos de memoria Corsair en los datos de la tabla original es 32G.

resúmenes

La integración de Dify con la base de conocimientos de RAGFlow es una forma efectiva de mejorar las preguntas y respuestas. Las capacidades de análisis sintáctico y de preguntas y respuestas de la base de conocimientos de RAGFlow compensan las deficiencias de Dify en esta área. RAGFlow proporciona capacidades de análisis sintáctico de la base de conocimientos y de preguntas y respuestas que compensan las deficiencias de Dify en esta área, y la API oficial de RAGFlow hace que el proceso de integración sea muy fácil.