本文详细介绍了如何将Dify与RAGFlow集成使用，打造更强的大模型知识检索系统。通过在RAGFlow创建知识库并获取API KEY，然后在Dify中设置外部知识库API连接，实现了两个工具的优势互补。这种集成方式充分发挥了Dify的工作流能力和RAGFlow出色的文档解析与知识召回功能，使知识检索更加准确可靠。教程包含完整操作步骤和测试验证，为开发者提供了一套实用的智能体构建解决方案。

在智能体构建和工作流等模型应用编排平台中，dify，ragflow、n8n和目前开源的Coze这几个工具各有其优势。但是，在实际使用中，为了追求更符合个人或者单位要求的效果，通常会将这些工具或者平台的优势集成起来，以便充分发挥各自的优势，今天这篇文章，就是在主要使用Dify的基础上，集成RAGFlow的知识召回能力，从而实现更可靠的知识检索能力。

一、创建知识库

首先部署好RAGFlow应用程序，然后创建知识库，点击知识库–创建知识库–填写知识库名称（更具个人需求自定义）–点击确定创建完成：

刚刚创建的知识库上传文档，点击打开刚刚创建的知识库–点击创建文件–上传准备好的知识库文档–点击文档对应的运行按钮进行解析（之后解析后的文档才能用作知识库检索）–等到检索完成方可使用。

二、设置知识库API KEY

2.1、获取RAGFlow的API KEY

在RAGFlow界面中，点击自己的头像–选择左侧的API菜单–点击API KEY–点击创建秘钥（用于后期对接Dify外部知识库）。

2.2、获取RAGFlow的知识库ID

选择自己的知识库，然后点击打开，在浏览器地址栏可以看到id=后面的内容即为知识库ID。

三、Dify连接外部知识库

虽然Dify本身就带有知识库能力，而且在使用中也还不错，但是相对于RAGFlow，其自身的文档解析能力就显得相对不足了，而RAGFlow在这方面的表现却显得格外出色。既然这样，我们完全可以使用Dify优秀的工作流和其他方面的能力，借助其提供的对接外部知识库的API，对接RAGFlow优秀的知识库构建和召回能力，完成我们的应用构建准确性和完整性，取长补短，使其可以从RAGFlow的知识库中进行知识检索和召回，让效果达到理想的状态。具体设置过程如下：
在Dify主界面，选择知识库，点击外部知识库API:

在弹出的界面选择添加外部知识库API：

Name选项随便，根据自己的定义随便起名即可，API Endpoint处填写：http://实际ip:80/api/v1/dify/,
需要将端点（endpoint）设置为本地IP地址，并加上/api/v1/dify作为后缀，dify会在应用程序中自动添加retrieval，从而形成完整的路径/api/v1/dify/retrieval，API KEY选项填写刚刚RAGFlow生成的API KEY，最好复制粘贴，手动容易敲错！完成之后点击保存即可。

经过上述操作，已经将外部知识库RAGFlow与Dify进行了集成，此时只需要连接外部知识库即可完成正常使用。

3.1、连接外部知识库

在Dify知识库主页，点击“连接外部知识库”，将进入连接设置界面：

在设置界面填写连接名称，根据需要自行填写，然后选自外部知识库API（因前期已经集成，所有这里直接选择即可），输入外部知识库ID（同样建议复制粘贴，以免错误），然后设置召回个数和阈值，点击连接：

3.2、测试召回

完成之后，自动进入测试界面，或者在知识库主界面就能看到刚刚连接的知识库，点击也可进入测试界面，在这里可以测试召回准确性了，下图是在Dify中进行“标准”两个字测试召回的内容：

下图是在RAGFlow中对该知识库同样进行“标准”二字的测试效果，可以看到，在阈值和召回个数完全相同的情况下，召回的内容一模一样：

经过上述操作，就在Dify中深度集成了RAGFlow知识库了，实现了强强联合的工作方式。

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