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langchain dify ragflow

时间: 2025-04-27 16:28:37 浏览: 62
### 关于LangChain、Dify和RagFlow #### LangChain简介 LangChain是一个用于构建语言模型应用的框架,旨在简化开发者创建基于AI的语言处理工具的过程[^1]。该平台支持多种预训练模型,并提供了一系列API和服务来帮助开发人员快速搭建聊天机器人、文本分析器和其他自然语言处理(NLP)应用程序。 #### Dify概述 Dify是一种专注于对话系统的开源库,它提供了灵活且强大的功能集以实现复杂的交互逻辑设计[^2]。通过集成先进的机器学习算法和技术,Dify使得开发者能够轻松地定制自己的语音助手或者客服系统,在提高用户体验的同时降低了维护成本。 #### RagFlow描述 RagFlow代表了一种新兴的技术架构模式——检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation),其核心理念是在传统序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上引入外部知识源作为补充信息输入给解码端,从而提升生成质量并使输出更加贴近真实世界的数据分布特性[^3]。 #### 使用场景比较 对于希望利用大型预训练语言模型来进行各种NLP任务的企业和个人来说,LangChain可以作为一个理想的起点;而对于那些致力于打造高性能对话代理的人来说,则可能会更倾向于选择像Dify这样的专门化解决方案;至于涉及到复杂查询理解和精准答案提取的应用场合,采用RAG方法论下的RagFlow无疑会带来显著优势。 ```python # 示例代码展示如何使用Hugging Face Transformers加载一个预训练模型(适用于LangChain) from transformers import pipeline nlp = pipeline('question-answering') result = nlp({ 'question': 'What is the capital of France?', 'context': 'The capital city of France, and indeed one of its largest cities overall, is Paris.' }) print(result) ```
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非常好!我们将在前文的基础上,**重新整理一套完整、清晰、适合地质行业电脑小白用户的 AI 工作流部署方案**。该方案将基于: - **Windows 11 + WSL2** - **Docker Desktop(Linux 容器模式)** - **Ollama(本地大模型)** - **RAGFlow(文档知识库 + 向量检索)** - **Dify(可视化 AI 工作流)** - **Python 脚本(自动生成 Word 报告)** --- ## 📁 部署目标结构 D:\AI_Studio\ ├── apps\ # 所有应用程序安装目录 │ ├── docker\ # Docker Desktop 安装路径 │ ├── python\ # Python 安装路径 │ └── ollama\ # Ollama 原生可执行文件(备选) │ ├── data\ # 数据存储目录 │ ├── models\ # 模型缓存(如 Ollama 模型) │ ├── ragflow_data\ # RAGFlow 数据目录 │ ├── dify_data\ # Dify 数据目录 │ ├── docker\ # Docker 数据卷 │ └── reports\ # Word 报告模板与输出 │ ├── templates\ # Word 模板 │ └── output\ # 自动生成的报告 │ ├── installer\ # 安装包统一存放目录 │ ├── Docker Desktop Installer.exe │ ├── ollama-windows-amd64.exe │ └── python-3.11.9-amd64.exe │ └── scripts\ # 自定义脚本目录 └── generate_report.py # 自动生成 Word 报告的 Python 脚本 --- ## 🔧 第一步:准备系统环境 ### ✅ 1. 启用 WSL2(无需手动安装 Ubuntu) 以管理员身份打开 PowerShell: powershell # 启用 WSL 功能并安装默认发行版(Ubuntu) wsl --install # 设置默认版本为 WSL2 wsl --set-default-version 2 # 查看已安装的发行版 wsl --list --verbose > ⚠️ 如果未自动安装 Ubuntu,运行: powershell wsl --install -d Ubuntu 安装完成后设置用户名和密码。 --- ## 🐳 第二步:安装 Docker Desktop(集成 WSL2) ### ✅ 1. 下载安装包 放入: D:\AI_Studio\installer\Docker%20Desktop%20Installer.exe ### ✅ 2. 安装 Docker Desktop 双击运行安装程序,并选择安装路径为: D:\AI_Studio\apps\docker > 💡 如果安装程序不支持更改路径,可以先安装到默认位置,再移动文件夹并创建软链接。 ### ✅ 3. 设置 Docker 数据卷路径 编辑或新建配置文件: C:\ProgramData\Docker\config\daemon.json 写入内容: json { "data-root": "D:/AI_Studio/data/docker" } 重启 Docker 服务生效。 ### ✅ 4. 切换容器类型为 Linux 模式 右键任务栏 Docker Desktop 图标 → Switch to Linux containers --- ## 🧠 第三步:安装 Ollama(推荐使用 Docker 模式) ### ✅ 方法一:使用 Docker 运行 Ollama(推荐) powershell docker run -d -p 11434:11434 -v D:/AI_Studio/data/models:/root/.ollama infiniflow/ollama:latest 拉取模型: powershell ollama pull llama3 ### ✅ 方法二:使用原生 Windows 版本(备选) 将下载好的 ollama-windows-amd64.exe 放入: D:\AI_Studio\apps\ollama 重命名为 ollama.exe,并在 PowerShell 中运行: powershell cd D:\AI_Studio\apps\ollama .\ollama.exe serve --- ## 📚 第四步:部署 RAGFlow(基于 Docker) powershell mkdir D:\AI_Studio\data\ragflow_data docker run -d --name ragflow -p 8080:8080 -v D:/AI_Studio/data/ragflow_data:/data -e LOCAL_MODE=1 -e MODEL_PROVIDER=ollama -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 -e DEFAULT_VICUNA_MODEL=llama3 infiniflow/ragflow:latest 访问: http://localhost:8080 --- ## 🔧 第五步:部署 Dify(基于 Docker) powershell mkdir D:\AI_Studio\data\dify_data docker run -d --name dify -p 3000:3000 -v D:/AI_Studio/data/dify_data:/app/data -e DATABASE_URL=file:///app/data/dify.db -e OLLAMA_API_BASE=http://host.docker.internal:11434 -e MODEL_PROVIDER=ollama chatchat/oneclick:latest 访问: http://localhost:3000 --- ## 🐍 第六步:安装 Python(用于自动化脚本) ### ✅ 安装建议版本:Python 3.11.x 下载地址: 🔗 [https://www.python.org/downloads/windows/](https://www.python.org/downloads/windows/) 安装时请勾选: - ✅ Add Python to PATH(添加到系统环境变量) 修改安装路径为: D:\AI_Studio\apps\python ### ✅ 安装常用库 powershell pip install docxtpl requests python-docx pandas flask langchain --- ## 📝 第七步:编写自动化生成 Word 报告脚本 保存路径:D:\AI_Studio\scripts\generate_report.py python from docxtpl import DocxTemplate import os def generate_report(template_name, context): template_path = os.path.join("D:\\AI_Studio\\data\\reports\\templates", template_name) doc = DocxTemplate(template_path) doc.render(context) output_path = os.path.join("D:\\AI_Studio\\data\\reports\\output", f"report_{context['project']}.docx") doc.save(output_path) print(f"Report saved to {output_path}") # 示例调用 generate_report( "geology_template.docx", { "project": "某矿区勘探项目", "location": "新疆某地", "conclusion": "发现高品位铜矿带" } ) --- ## 🔁 第八步:整合工作流(RAGFlow + Dify + Python 报告生成) 你可以通过 Dify 构建如下 AI 工作流: 1. 用户上传 PDF 地质资料 2. Dify 调用 RAGFlow 提取关键信息(如构造、岩性、矿体等) 3. 输出结构化 JSON 数据 4. 传入 Python 脚本填充 Word 模板 5. 自动生成 Word 报告并归档至指定路径 --- ## ✅ 总结部署步骤一览表 | 步骤 | 操作说明 | |------|----------| | 1 | 创建完整目录结构:installer, apps, data, scripts | | 2 | 启用 WSL2 并安装 Ubuntu 子系统 | | 3 | 安装 Docker Desktop 到 D:\AI_Studio\apps\docker | | 4 | 设置 Docker 数据卷路径为 D:\AI_Studio\data\docker | | 5 | 使用 Docker 安装并运行 Ollama | | 6 | 设置 Ollama 模型缓存路径为 D:\AI_Studio\data\models | | 7 | 使用 Docker 部署 RAGFlow 到 D:\AI_Studio\data\ragflow_data | | 8 | 使用 Docker 部署 Dify 到 D:\AI_Studio\data\dify_data | | 9 | 安装 Python 到 D:\AI_Studio\apps\python | | 10 | 编写 Python 脚本实现 Word 报告自动生成 | | 11 | 使用 Dify 构建 AI 工作流,整合 RAGFlow 和 Word 生成模块 | --- 分析完善以上部署方案

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