dify使用ragflow
时间: 2025-03-05 10:48:19 浏览: 182
### 如何使用 Dify 的 RAGFlow 功能
#### 安装与配置环境
为了能够顺利运行 RAGFlow,需先安装并配置好必要的开发环境。确保 Python 版本不低于 3.7 并通过 pip 工具来安装依赖库[^1]。
```bash
pip install ragflow
```
#### 初始化项目结构
创建一个新的文件夹作为项目的根目录,在此目录下初始化 Git 存储库以便于版本控制,并克隆官方提供的示例工程用于快速上手:
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/examples/dify_ragflow/
```
#### 配置外部知识API接口
编辑 `config.py` 文件中的参数设置部分,按照文档说明填写对应的 API 密钥和其他必要选项以连接到 Dify 提供的知识图谱服务。
#### 编写数据处理脚本
编写一个名为 `data_processor.py` 的Python 脚本来加载本地或远程的数据集,并对其进行预处理操作如清洗、分词等准备后续训练模型所需格式化后的语料库。
```python
from transformers import AutoTokenizer
def preprocess_data(dataset_path):
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
with open(dataset_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
tokenized_lines = [tokenizer(line.strip(), truncation=True, padding="max_length") for line in lines]
return tokenized_lines
```
#### 构建索引及查询优化
利用内置工具构建倒排索引来加速检索过程;调整向量维度大小、相似度计算方法等相关超参从而获得更佳性能表现。
#### 启动应用服务器
最后一步是在命令行终端执行启动指令开启 HTTP RESTful Web Service 接口监听端口,默认情况下会自动读取之前定义好的各项配置项完成整个系统的部署上线工作。
```bash
uvicorn main:app --reload
```
访问 http://localhost:8000/docs 即可查看 Swagger UI 文档页面展示可用 endpoints 列表及其请求方式样例。
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