架构与流程30 条

低代码 RAG 平台的落地要点

Dify、RAGFlow 等平台把解析、切分、检索、编排做成可视化配置，适合快速交付；上线前重点确认解析质量、参数开放度、数据导出与私有化部署方式。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

RAGFlow 私有化部署前置（Linux）

# Elasticsearch 依赖：虚拟内存映射数需调大
sysctl -w vm.max_map_count=262144
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker
docker compose -f docker-compose.yml up -d

确认平台开放的检索参数：相似度阈值、top-k、混合检索权重
确认数据与向量存储能否导出，避免迁移受限
用真实难点文档（扫描件、复杂表格）做解析验收

平台与代码方案不是二选一：常用平台跑标准场景，代码补关键环节。

易错点

用宣传效果验收而不用自己的坏样本（扫描件、表格）实测
上线后才发现平台不支持所需的过滤 / 权限功能，返工成本高

数据来源与参考

RAGFlow 官方文档（部署要求）
Dify 官方文档（知识库）

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常用关键词：3389 traceroute iptables 子网掩码 docker

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