相比于 dify、n8n 等框架，RAGFlow 资源要求较高，非生产环境下，仅仅为了测试用途开设一台符合最低标准的 VPS 开销过大。本文建议采用赠送时长的腾讯 Cloud Studio 从源码部署 RAGFlow，对于个人或小型团队而言，可以节约一定的测试、开发开销。腾讯 Cloud Studio 提供了高性能、通用两种工作空间，通俗地说，就是提供 GPU 算力和 CPU 算力的区别，本文以通用工作空间为例，旗舰型提供了8 核 16G 内存的工作空间，提供公网访问接口，每月赠送 50000 分钟运行时长，尤其适…
Ragflow 看似“简陋”的工作流编排界面，实际上具有为处理复杂的 RAG 工作流量身定制的特性，与其他试图涵盖太多功能但效率偏低的通用工shiji具/框架不同，Ragflow 专注于为检索和 AI 生成管道（pipeline）提供基础支撑。这体现在 RAGFlow 工作流并没有单独的 “LLM” 组件，但在所有涉及 LLM 的工作流组件中，都包含了指定 LLM 的必选配置。 工作流组件（节点） Begin（开始）组件 启动工作流：Begin组件是工作流中的起始组件，自动出现在画布上，不能被删除。 设置开场白或接…
Docker 便于快速部署，但不便于修改。因此作者多数情况下保持 SQL、Redis 等数据库组件容器化部署的同时，会选择从源码安装。对于开源的 RAGFlow，在 linux 中安装 tree 工具（ apt install tree），可快速详细列出目录结构。 root@wsl:/opt/ragflow# tree -L 2 . |-- 9b5ad71b2ce5302211f9c61530b329a4922fc6a4 |-- CONTRIBUTING.md |-- Dockerfile |-- Dockerfi…
RAG 框架中，RAGFlow、ChatFlow 在 RAG 方面更有优势，RAGFlow 的 Agent 模块（workflow）也比较强大，并且支持原生 GraphRAG（General 模式），可选自带一些本地模型，但相比 coze、dify 等开发框架和平台，RAGFlow 上手门槛略高。本文将说明在 WSL 中从源码部署 RAGFlow 的步骤和过程，降低新手配置、应用 RAGFlow 的学习门槛，因此诸如 docker 启动等操作在非 WSL 中是不必要的。很多小伙伴宁可使用 VMWare 也使用 WS…
本教程将详细介绍如何使用 Dify 平台从零开始构建专业的知识库并部署智能问答助手，无需任何编程基础，适合所有技术水平的用户。 提示（点击直达）： 1.「OpenRouter」 目前提供 DeepSeek v3 0324 免费接入，分别由「Chutes」 和 「Targon」 2. OpenRouter、Gemini API访问等特殊网络环境需求推荐本站一直使用的「嘀嗒云」 一、Dify 平台简介 Dify 是一个开源的 AI 应用开发框架，其核心功能聚焦于知识库的创建与管理。与传统开发平台不同，Dify 提供了无…
在当今信息爆炸的时代，如何高效管理和利用个人知识成为关键竞争力。RAG 与知识库在个人学习系统、专业工作辅助、内容创作引擎、私域智能问答等方面都有着广泛的应用。本文将手把手教你使用Cherry Studio 这一开源工具，从零开始搭建专属个人知识库，并创建智能问答助手，实现知识的快速检索和应用。玩转 AI 的特殊网络环境需求推荐本站一直使用的「嘀嗒云」。 Cherry Studio简介与安装 Cherry Studio是一款开源的知识库管理工具，集成了多种大语言模型接口，支持本地化部署和云端使用。其核心优势在于"装…
在信息爆炸的数字化时代，知识管理正经历着从碎片化收集到系统化整合的范式转变。知乎直答于近日推出的重大改版，以「多维知识中枢」为定位，通过几项重要功能的升级，再度外扩了知乎知识问答与交互的边界。这不仅体现了工具属性的突破，也折射出知识经济时代用户需求的结构性变迁。 多源数据 如上图，新版「多源选择」功能打破了传统搜索引擎的单一数据壁垒，构建起四维交织的知识图谱：全网内容构成信息基底，知乎社区的优质图文形成专业纵深，学术论文库搭建起理论框架，个人知识库则编织出个性化认知网络。这种分层架构允许用户自由切换知识颗粒度： 当…
