本文详细记录了本地部署LightRAG并连接Dify的实战过程,旨在解决智能客服检索效率低下的问题。作者首先介绍了背景:公司部署智能客服时,使用dify加ragflow方案检索效果较慢,无法满足领导需求。随后,转向推荐LightRAG,并提供了完整的本地部署步骤,包括激活Conda虚拟环境、git克隆项目、安装依赖库、配置环境变量(如设置OPENAI_LLM_TEMPERATURE解决嵌入问题)、启动服务。部署成功后,通过LIGHTRAG_API_KEY鉴权,在Dify中配置自定义HTTP节点,设置header为x-api-key,最终成功连接测试。文章分享了踩坑经验,如未设置温度值导致问题,并寻求社区关于Dify知识库其他优化方案的建议。这为开发者提供了实用的技术指南,帮助快速部署高效智能客服系统。
原文链接:Linux.do







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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。