ragflow plus

### Ragflow Plus 使用指南 Ragflow Plus 是基于 Ragflow 开发的一个增强版本工具，主要用于处理复杂文档流并提供更高效的检索功能。以下是关于其安装、配置以及使用的详细介绍。 #### 安装流程 为了成功部署 Ragflow Plus，需要按照以下方法完成环境搭建和初始化工作： 1. **拉取 Docker 镜像** 用户可以通过 Docker 来快速启动 Ragflow Plus 的运行环境。执行如下命令以下载镜像： ```bash docker pull ragflow/ragflow-plus:latest ``` 2. **启动容器** 启动 Ragflow Plus 容器时，推荐绑定宿主机目录以便于持久化存储数据。例如： ```bash docker run -d --name ragflowplus-server \ -v $(pwd)/data:/ragflow/data \ -p 8090:8090 ragflow/ragflow-plus:latest ``` 此处 `-p` 参数指定了映射端口为 `8090`，用户可以根据实际需求调整[^1]。 3. **进入容器清理旧文件** 如果之前已经存在 `/ragflow/web/dist` 文件夹，则需要将其删除以免影响新版本的功能加载。具体操作如下所示： ```bash docker exec -it ragflowplus-server /bin/sh rm -rf /ragflow/web/dist exit ``` #### 数据迁移注意事项 对于曾经使用过原始版 Ragflow 的用户来说，在切换到 Ragflow Plus 前需要注意数据兼容性问题。虽然两者采用相似的数据结构设计，但由于新增了一些特性支持（比如图文混排），所以建议重新解析源文件来获得更加精确的结果[^2]。 - **原因分析** 虽然基础架构一致使得大部分历史记录可以直接沿用，但是由于高级特性的引入可能造成部分字段缺失或者不匹配的情况发生。因此采取二次转换措施能够有效规避此类风险。 #### 日常维护与优化技巧 随着项目的深入发展，定期对系统性能进行评估是非常必要的环节之一。下面列举了几条常见的改进方向供参考： - **内存管理** 当前版本默认分配了一定数量的 RAM 给索引构建过程，但对于大规模语料库而言可能会显得捉襟见肘。此时可通过修改启动脚本中的 JVM 参数来自定义最大堆大小，例如设置为 4GB 可尝试以下方式实现： ```bash JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx4g" ./start.sh ``` - **缓存策略调整** 默认情况下开启了 HTTP 缓存机制加速静态资源请求响应速度，但如果频繁更新前端界面则可能导致浏览器显示陈旧内容的现象出现。对此可以在 Nginx 配置文件里加入强制刷新指令解决该难题： ```nginx location ~* \.(?:jpg|jpeg|gif|png|ico|cur|gz|svg|svgz|mp4|ogg|ogv|webm|htc)$ { expires 1h; add_header Cache-Control "public"; } ``` --- ### 示例代码片段展示 这里给出一段简单的 Python 脚本来演示如何利用 RESTful API 接口向 Ragflow Plus 提交查询任务，并接收返回结果。 ```python import requests def search(query_text, top_k=5): url = 'http://localhost:8090/api/search' payload = {'query': query_text, 'topk': str(top_k)} response = requests.get(url, params=payload) if response.status_code == 200: data = response.json() for idx, item in enumerate(data['results']): print(f"{idx+1}. {item['title']} ({item['score']:.2f})\n{item['snippet']}\n") else: print('Error:', response.text) if __name__ == '__main__': user_input = input("请输入您的问题:") search(user_input) ``` 此段程序实现了基本的文字搜索功能，允许指定最多返回几个最接近的答案选项，默认值设为五个。 ---