ragflow上创建知识库,之后基于知识库问问题得到的答案没有引用知识库痕迹
时间: 2025-03-03 14:24:24 浏览: 149
### 使用 Ragflow 创建知识库并实现问答中的引用
#### 获取环境准备与安装
为了使用 Ragflow 构建专业的 AI 知识库,需先部署 Ragflow 服务。如果希望采用 DeepSeek 进行增强,则可按照特定指导完成本地化设置[^2]。
#### 配置知识库
进入 Ragflow 后台管理系统,在界面中找到用于管理知识库的部分。通常情况下,这涉及到上传文档、网页链接或是直接录入文本片段作为知识源。对于更复杂的场景,支持批量导入结构化的数据文件,如 PDF 或 Word 文档等。
#### 设置模型参数
在系统模型设置选项里调整默认配置以适应具体需求。例如,可以选择不同的预训练模型来优化查询效果;也可以自定义一些高级特性,比如相似度计算方法或检索策略等。
#### 开发接口对接
通过获取 Chat Bot API Key 来授权访问 RESTful API 接口。每当有新的对话发起时,应调用 `new_conversation` 方法获得唯一 ID。之后,当接收到来自用户的询问请求时,连同之前取得的身份验证信息一同提交至指定 URL 地址(形如 http://demo.ragflow.io/v1/api/completion_aibotk),服务器端将会依据内置逻辑处理请求,并最终返回带有适当引用标记的结果给前端展示[^1]。
```json
{
"api_key": "your_api_key",
"conversation_id": "unique_id_from_new_conversation_call",
"query": "用户提出的实际问题"
}
```
为了确保生成的回答能准确无误地携带来自知识库的内容引用,建议仔细校验输入输出格式是否符合预期标准。特别是在测试阶段,应当密切关注 API 返回的数据结构,确认其中包含了必要的元数据字段,以便于后续解析和呈现。
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