RagFlow搭建的Agent

搭建基于 RAGFlow 的 Agent 系统主要依赖于其可视化流程编排功能，通过组合不同的节点模块来实现智能体的行为逻辑。以下是一个系统化的搭建步骤和关键要点： ### 1. 环境准备 确保已经部署好 RAGFlow 服务并能够访问其 Web 界面。可以通过构建 Docker 镜像或从源码部署的方式来完成安装[^2]。如果需要个性化配置，可以调整参数阈值以优化知识库的检索性能[^3]。 ### 2. 创建知识库 在开始构建 Agent 之前，首先需要为 Agent 提供“知识来源”。RAGFlow 支持上传本地文件（如 PDF、Word、Excel 等），并通过解析这些文件生成结构化知识内容[^3]。创建知识库时可以选择不同的块方法（chunking method）以控制文本切分策略，例如按段落、固定长度等方式进行分割。 ### 3. 构建 Agent 流程图 进入 RAGFlow 的 Agent 编辑界面，使用拖拽方式添加各类节点来定义 Agent 的行为逻辑。以下是常见的几种节点类型及其用途： - **知识检索节点**：用于根据用户输入从知识库中查找相关信息。 - **生成回答节点**：结合大模型（如 DeepSeek）生成自然语言回复。 - **对话节点**：支持多轮交互，并能设置循环路径以复用某些处理流程。 - **静态消息节点**：用于输出预设的固定信息，如欢迎语、结束语等。 - **条件判断节点**：允许根据上下文变量动态选择后续执行路径。 - **外部 API 调用节点**：可用于集成第三方服务，如数据库查询、天气接口等。 - **聚合节点**：将多个分支的信息合并后继续执行。 ### 4. 设置节点属性与连接关系 每个节点都具有可配置的参数，例如知识检索节点需要指定使用的知识库名称及相似度阈值；生成回答节点则需绑定具体的 LLM 模型实例[^1]。通过连线的方式定义节点之间的流转顺序，合理利用对话节点和循环路径设计复杂逻辑。 ### 5. 测试与调试 保存流程图后，可以在测试模式下运行 Agent 并模拟用户对话过程。观察实际输出是否符合预期，并根据反馈调整节点参数或流程结构。 ### 6. 部署上线 当测试完成后，将 Agent 发布为正式服务。此时可通过 API 接口或嵌入网页组件的形式对外提供服务。 --- ### 示例代码片段（调用 Agent API） 假设你已部署好 RAGFlow 并创建了一个名为 `customer_service_agent` 的 Agent，下面是一个简单的 Python 调用示例： ```python import requests # 设置 RAGFlow API 地址和 Token API_URL = "http://localhost:8080/api/v1/agent/run" AUTH_TOKEN = "your_api_token_here" def run_agent(query): headers = { "Authorization": f"Bearer {AUTH_TOKEN}", "Content-Type": "application/json" } payload = { "agent_name": "customer_service_agent", "input_query": query } response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json()["response"] else: return f"Error: {response.status_code} - {response.text}" # 示例调用 user_input = "如何重置我的账户密码？" response = run_agent(user_input) print("Agent 回复:", response) ``` --- ### 注意事项 - **模型选择**：建议结合高质量的大语言模型（如 DeepSeek）以获得更准确的回答效果。 - **性能优化**：适当调整知识检索的相似度阈值，避免返回过多无关信息导致生成质量下降[^3]。 - **安全与隐私**：若涉及敏感数据，应启用私有化部署并做好权限控制。 ---