我选择了关闭rerank模型。相信ragflow。 dify测试 使用昨天刚出炉的千问QWQ32b模型,温度设置0.1,top P设置为0.3,top K设置了8 从ragflow复制过来的提示词 索引到的内容。 ragflow测试 关闭关键词相似度权重,2top N设置的一样都是8,3关闭多轮对话优化,关闭知识图谱4。 对比下dify和ragflow的,在回复的组织上...
在测试过程中发现RAGFlow刚更新到0.17.2版本,修改一些已知BUG,增加相应的新功能,且这些功能非常棒,因此我们把这两个RAGFlow0.17.2、Dify1.0.1智能体最新的整合到一个一键安装包里面,我们群友周一只需要网盘下载即可一键安装使用最新的版本和功能了,爽。
在选择Dify和RAGFlow时,需要根据具体需求和场景来决定,因为它们各有千秋。Dify是一个全面的LLM应用开发平台,注重易用性和灵活性,适合快速原型开发和知识库集成。而RAGFlow专注于深度文档理解,优化无幻觉生成,适合需要处理复杂文档的企业。以下是详细比较: 一、核心功能与特点 Dify 全面性:支持多种任务类型,如文本生...
在浏览器输入localhost:80以打开Dify。请记得在设置中输入你本地的IP地址和Ragflow API的密钥。查看IP的方法是在PowerShell中输入ipconfig。 应用启动与更新 应用启动:确保Docker容器全开,分别访问localhost:80和localhost:8080打开Dify和Ragflow。 应用更新:在对应文件夹下打开命令行,输入以下命令: bash docker-compose...
DeepSeek大模型思维链,4款智能体软件测评。你喜欢那个 扣子,还有dify和Ragflow外加anything LLM。#DeepSeek大模型 #AI智能体对比 #国产软件崛起 - VR风山笑雨于20250307发布在抖音,已经收获了4523个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Ragflow和Dify各有优势，选择哪一个主要取决于具体需求和使用场景。Ragflow专注于深度文档理解和检索增强生成（RAG），它使用Docker和Docker Compose进行部署，对计算资源和存储空间有较高的要求。它特别适合处理复杂格式的文档，并能够进行无幻觉生成，确保生成结果的准确性和可靠性。此外，Ragflow支持可视化...
Dify 案例:电商客服自动化,结合 RAG 与工作流实现订单查询、退换货策略生成。 RAGFlow 案例:法律合同审查,解析扫描版 PDF 合同并提取关键条款,生成合规性报告。 5. 选择建议 优先选 AnythingLLM:若需快速搭建私有化问答系统且对隐私要求极高。 优先选 Dify:若需灵活构建复杂 AI 应用(如多 Agent 协作)或快速对...
优先选 Dify:若需灵活构建复杂 AI 应用(如多 Agent 协作)或快速对接业务系统。 优先选 RAGFlow:若需处理非结构化文档(如扫描件、表格)且对答案准确性有严苛要求。 总结 三款工具各有侧重:Dify 强在开发灵活性与生态整合,适合技术团队快速迭代;RAGFlow 专注文档理解与检索质量,适合专业领域的高精度需求;Anything...
在同一台机器上同时启动 Ragflow 和 Dify。 首先是要修改冲突的端口号,例如这两个应用都默认的是80端口。改端口,Dify一般是修改docker-compose.yml,RagFlow修改docker-compose.yml和.env。我一般是修改Ragflow的docker-compose.yml改成另外一个端口。 不过端口修改后发现还是有问题,跟踪了一下发现是Redis 容器冲突...
对比下dify和ragflow的,在回复的组织上,dify的体验还是很友好的。就像一个工科男和一个文科男。 使用dify外挂ragflow的知识库以后,知识图谱目前是用不了的。 相关资料 清华DeepSeek相关资料https://pan.quark.cn/s/5c1e8f268e02https://pan.baidu.com/s/13zOEcm1lRk-ZZXukrDgvDw?pwd=22ce ...