ragflow 智能体例子

### 关于 RAGFlow 智能体的示例代码及其使用方法 RAGFlow 是一种基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的技术框架，能够结合大语言模型（LLM）处理复杂的文档理解和问答任务。以下是有关如何实现和部署 RAGFlow 的智能体的具体示例代码及说明。 #### 1. Docker Compose 部署 RAGFlow 由于 RAGFlow 基于多个容器化服务运行，因此推荐使用 `docker-compose` 进行安装和配置。以下是一个典型的 `docker-compose.yml` 文件结构： ```yaml version: '3' services: ragflow-api: image: ragflow/api:latest ports: - "8000:8000" environment: - DATABASE_URL=postgres://user:password@db:5432/ragflow db: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: password POSTGRES_DB: ragflow ``` 此文件定义了一个 API 服务和 PostgreSQL 数据库实例。启动命令如下： ```bash docker-compose up -d ``` 这一步骤确保了基础架构的搭建完成[^1]。 --- #### 2. 构建问题分类组件 RAGFlow 中的问题分类组件允许开发者自定义逻辑来决定不同类型的查询应由哪个模块负责处理。这种设计可以显著提高系统的灵活性和效率。例如，可以通过设置特定的关键字或模式匹配规则来进行初步筛选。 假设我们需要创建一个简单的 Python 脚本来演示这一功能，则代码可能如下所示： ```python def classify_question(question): keywords = { "technical": ["code", "algorithm", "database"], "business": ["sales", "profit", "market"] } for category, words in keywords.items(): if any(word.lower() in question.lower() for word in words): return category return "unknown" query = input("请输入您的问题：") category = classify_question(query) print(f"该问题是属于 {category} 类别的.") ``` 上述脚本展示了基本的关键词检测机制，并将其扩展到更复杂的大模型推理过程也是可行的[^3]。 --- #### 3. 实现完整的 RAG 流程 为了展示整个工作流的实际操作，这里给出一段基于 LangChain 库开发的标准 RAG Chain 示例程序： ```python from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.schema.runnable import RunnablePassthrough from langchain.schema.output_parser import StrOutputParser llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0) retriever = ... # 初始化向量存储检索器 prompt = ... # 自定义提示模板 # 创建链路对象 rag_chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser() ) # 执行查询并打印结果 query = "什么是量子计算？" result = rag_chain.invoke({"question": query}) print(result) ``` 这段代码片段实现了从提问到最后生成答案的整体流程，其中每部分都可以单独调整优化以适应具体需求场景[^4]。 --- #### 4. 处理潜在挑战与注意事项 尽管 RAG 技术非常强大，但在实际应用过程中仍需关注一些常见问题，比如上下文窗口大小限制、延迟时间过长等问题。对于这些问题，建议采取诸如分批加载数据或者引入缓存策略等方式加以缓解。 --- ###