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dify v1.0.1版本升级及外接ragflow知识库的详细操作手册。
核心内容：
1. dify v1.0.0存在的问题及v1.0.1版本的更新内容
2. 详细步骤指导如何将dify升级至v1.0.1版本
3. 外接ragflow知识库的配置方法及端口冲突解决方案
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
上一次分享了dify接入fastgpt知识库" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">dify接入fastgpt知识库，收到部分朋友的反馈--想了解dify外接ragflow的效果。以及，还有一些朋友反馈说dify v1.0.0存在不少问题，所以大家都回退到之前版本了。好消息是：dify最近已经更新到了v1.0.1版本（更新/修复内容如下）所以，响应大家的号召，今天就给大家带来dify外接ragflow知识库的详细步骤，一起看看接入之后效果到底怎么样~顺便带大家一起把本地的dify升级到最新的v1.0.1版本。本期使用的dify和ragflow都是使用docker本地部署的dify本地部署、ragflow本地部署在往期文章都分享过，这次就不再赘述了。我们先把本地的dify升级成最新v1.0.1版本（我的dify目前还是v1.0.0）先进入dify源码所在根目录/docker目录下，把docker-compose.yaml文件备份一个副本。然后去github上面下载dify v1.0.1最新的docker-compose.yaml文件。把docker目录下旧的docker-compose.yaml替换掉没有科学上网的朋友也可以在公众号后台私信：“dify1.0.1” 获取最新v1.0.1版本的docker-compose.yaml文件替换之后在地址栏输入cmd 回车，进入docker-compose.yaml所在目录的控制台。在控制台执行docker-compose up -d点击右上角头像，下拉框中可以看到已经成功升级到v1.0.1了首先我们需要解决一个问题，就是在本地的ragflow和dify的页面默认的访问端口是有冲突的（用的都是80和443端口）。我的解决方案是修改ragflow的默认端口，可以参考我的ragflow配置（如下：在docker-compose.yml里面把ragflow映射到主机的端口改掉，改成容器的80端口映射到主机的8000端口，433端口映射到主机的4333端口）需要重新执行docker-compose up -d来重置服务使配置生效（执行位置还是要在docker-compose.yml所在的当前路径）。重置ragflow之后，我们就可以通过：127.0.0.1:8000 来访问ragflow的页面了。并且ragflow官方已经提供了dify外接知识库的接口，所以不需要像之前dify外接fastgpt那样自己开发一套适配程序了。点击ragflow右上角头像->API->API KEY->创建新密钥（复制备用）我准备把下面 ragflow中的内存条商品表知识库，外接到difyAPI Ednpoint：填写http://<ragflow地址>:9380/api/v1/difyapikey填写刚才在ragflow创建好的apikey，点击保存PS：由于我的dify和ragflow都部署在同一个主机的docker中，所以dify可以通过主机的内网ip访问ragflow的知识库。
windows可以通过在控制台输入ipconfig找到本机内网ipLinux可以输入ifconfig找到本机内网ip保存成功的话，会有成功的提示，并且在外部知识库中会增加一条TopK 和 相似度阈值自行根据需要调整，最后点击连接创建一个空白应用，关联刚刚创建的 ragflow-内存条商品表知识库这里我没有开启重排(不过大家后续使用也可以开启，测试效果)我在ragflow和dify两边都创建了测试应用(参数都调整到相同状态)测试了一下（下图，左边dify，右边ragflow）我检查了原表格数据，确实表格里面所有海盗船内存条中仅有一种是32G的。dify借助ragflow很大程度弥补了知识库解析、知识库问答效果的不足，最方便的是ragflow官方本身就支持了dify的外部知识库API。
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