RAGFlow集成SGLang部署的大模型：实现OpenAI API兼容的自定义LLM调用
文章目录
-
- RAGFlow与SGLang简介
-
- RAGFlow概述
- SGLang概述
- 整体架构设计
- 使用SGLang部署大语言模型
-
- 环境准备
- 模型下载
- 启动SGLang服务
- 验证SGLang服务
- 在RAGFlow中配置自定义模型
-
- 启动RAGFlow
- 配置模型提供商
- 高级配置
- 创建知识库与测试
-
- 创建知识库
- 创建对话助理
- 测试对话
- 故障排除与优化
-
- 常见问题解决
- 性能优化建议
- 结论
如何让RAGFlow与SGLang部署的大模型无缝对接，充分发挥检索增强生成的优势
本文将详细介绍如何在RAGFlow中集成通过SGLang部署的大语言模型，即使该模型不在RAGFlow官方支持列表中。我们将利用OpenAI API兼容的接口，实现自定义模型的调用。
RAGFlow与SGLang简介
RAGFlow概述
RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（RAG）引擎，它通过结合信息检索和生成式AI的优势，解决现有技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow支持多种文档格式，能够从复杂格式的非结构化数据中精准提取知识，并提供清晰的关键引用来源，降低LLM的幻觉风险。
SGLang概述
SGLang是一款面向大语言模型的高性能推理引擎，专为大规模语言模型的高效推理而设计。它支持张量并行、流水线并行等分布式推理策略，能够有效利用多GPU资源，为企业级部署提供优异的性能表现。
整体架构设计
在本方案中，我们将通过以下架构实现RAGFlow与SGLang的集成：
- 使用SGLang部署大语言模型：首先在本地或服务器上使用SGLang部署所需的大模型
- 配置OpenAI API兼容接口：SGLang提供了与OpenAI API兼