有阿里云主机管理平台如何自己做网站自己制作头像的网站 设计 动漫
上周末，两台电脑都失联了，一个是断网了，一个被我不小心关机。导致我两天没环境。只能整理，学点东西。
上周有个有个群友问我ragflow爬虫的没法使用的问题。幸好周六早上的时候实践了下。
使用网络爬虫
我搭建一个最简单的工作流。
我点击执行完以后报无法解析，前端报：
我又看了下后端日志报。说需要安装chrome依赖。
An unexpected error occurred: BrowserType.launch: Executable doesn't exist at /root/.cache/ms-playwright/chromium-1134/chrome-linux/chrome
╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ Looks like Playwright was just installed or updated. ║
║ Please run the following command to download new browsers: ║
║ ║
║ playwright install ║
║ ║
║ <3 Playwright Team ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
我把问题抛给了deepseek，然后它告诉我的方法。
重新构建可以，但是大家基本上都没有环境，直接进入docker操作吧。
# 进入ragflow服务的docker容器
docker exec -it ragflow-server /bin/bash#安装依赖
apt-get update && \ apt-get install -y \ libnss3 \ libnspr4 \ libatk1.0-0 \ libatk-bridge2.0-0 \ libcups2 \ libdrm2 \ libxkbcommon0 \ libxcomposite1 \ libxdamage1 \ libxfixes3 \ libxrandr2 \ libgbm1 \ libasound2# pip国内镜像源设置
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 安装 Playwright 并自动下载浏览器
pip install playwright && playwright install --with-deps chromium# 设置双重镜像加速
export PLAYWRIGHT_DOWNLOAD_HOST="https://npmmirror.com/mirrors/playwright/"
export PLAYWRIGHT_CDN_MIRROR="https://npmmirror.com/mirrors/playwright/"
如果没法执行，建议参考。ragflow想说爱你不容易，win10环境搭建、常用修改 中添加国内pip镜像源。
在安装的时候，可能会出现502,是因为官方的源不稳定，替换为清华的即可
# 1. 备份原始源
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak# 2. 替换为清华源（Ubuntu 22.04）
sed -i 's/archive.ubuntu.com/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list
sed -i 's/security.ubuntu.com/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/g' /etc/apt/sources.list# 3. 清理缓存并更新
apt-get clean
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
apt-get update -o Acquire::CompressionTypes::Order::=gz# 4. 重新安装字体依赖（使用清华源）
apt-get install -y --fix-missing \fonts-noto-color-emoji \fonts-wqy-zenhei \fonts-freefont-ttf \libfreetype6还有一种情况，安装过程没有明显报错，但是不解析，查看运行结果。
执行成功以后。又用下面的连接进行了尝试，ok。
https://llamafactory.readthedocs.io/zh-cn/latest/getting_started/data_preparation.html
节点设置
网页爬虫的节点设置里，提取类型，可以是markdown、html、文本三种，我们选择markdown即可。
提取完以后，我们可以直接返回对话，也可以使用大模型把进行适当的整理。
需要注意的是：
- 网页爬虫组件一次只能爬取一个网页，所以要给一个url
- 不要给爬虫传递上一个节点的信息，要确保只有url
我们可以在这里把所有的页面链接拿到，同提示词特殊处理，把相关的目录链接都拿到，然后再进行迭代处理，整个网页我们就都拿到，对于，然后在用大模型清洗一遍，调用接口保存到ragflow的向量库。是不是就实现了技术文档的采集，以及知识库的整理。
实现原理
然后我就想为什么ragflow的组件不能像dify那样，把输入和输出结构化？我简单的翻了下github上的源码。
在ragflow的agent/canvas.py文件里实现了一个工作流引擎，通过DSL定义组件及其执行流程。主要功能包括：
- DSL解析：加载包含组件配置的JSON结构
- 组件管理：动态实例化组件并建立依赖关系
- 流程控制：基于路径追踪的顺序执行机制
- 状态管理：维护对话历史、执行路径等运行时状态
我让ds帮我整理了下对应的流程，流程如下。
ragflow 和dify的组件基类对比
我又找到了ragflow和dify的组件基类，然后deepseek帮我对比了下。优缺点
ragflow的组件基类地址agent/component/base.py
dify的组件基类地址api/core/workflow/nodes/base/node.py
| 维度 | dify | ragflow |
|---|---|---|
| 设计目标 | 工作流节点基类 | 参数化组件基类 |
| 核心优势 | 类型安全 + 事件驱动 | 参数管理 + 数据兼容性 |
| 性能 | 轻量级（无第三方库依赖） | 较重（依赖pandas） |
| 扩展性 | 接口扩展 | 配置扩展 |
| 适用场景 | 事件驱动型工作流系统 | 数据密集型批处理系统 |
| 技术债务 | 泛型学习成本 | pandas依赖 + 递归风险 |
dify（BaseNode类）优缺点
优点：
- 类型安全完善
- 使用
TypeVar、Generic和严格的类型提示（如NodeRunResult | Generator）
- 使用
- 抽象层级清晰
- 通过
@abstractmethod明确定义接口，强制子类实现关键方法（如_run） - 分离运行逻辑（
run）与核心实现（_run），符合模板方法模式
- 异常处理健壮
- 全局捕获异常并封装为
NodeRunResult，保证工作流稳定性
- 扩展性优秀
- 提供
extract_variable_selector_to_variable_mapping等扩展点 - 支持
Generator生成事件流，适应异步场景
- 代码简洁高效
- 核心方法（如
run）仅30行，无冗余逻辑
缺点：
- 学习成本较高
- 依赖泛型编程和复杂类型系统，对新手不友好
- 灵活性受限
- 节点数据强绑定
_node_data_cls，动态配置能力弱
- 调试难度大
- 生成器事件流机制增加调试复杂度
ragflow（ComponentBase类）优缺点
优点：
- 参数管理强大
- 完整的参数生命周期管理（更新/验证/序列化）
- 支持嵌套参数解析（
_recursive_update_param）
- 数据兼容性好
- 原生支持
pd.DataFrame和partial对象 - 自动处理输入输出格式转换
- 调试能力完备
- 内置
debug_inputs和详细日志记录 - 提供
get_input_elements等诊断方法
- 工作流集成度高
- 通过
canvas管理组件依赖关系 - 自动追踪
message_history_window_size
- 验证机制全面
- 20+种参数检查方法（
check_decimal_float等） - JSON Schema动态校验支持
缺点：
- 性能瓶颈明显
- 频繁使用
pd.concat可能引发内存问题 - 深度递归方法（
_recursive_update_param）存在栈溢出风险
- 频繁使用
- 代码冗余度高
- 多个相似静态方法（如
check_positive_integer） - 硬编码路径（
param_validation_path_prefix）
- 强耦合依赖
- 深度绑定
pandas和settings模块 canvas上下文强依赖增加测试难度
知识库检索组件对比
ragflow的的知识库检索组件agent/component/retrieval.py
dify的知识库检索组件
api/core/workflow/nodes/knowledge_retrieval/knowledge_retrieval_node.py
| 维度 | dify | ragflow |
|---|---|---|
| 设计范式 | 工作流节点模式（强调状态流转） | 服务组件模式（强调参数配置） |
| 错误处理 | 多层异常捕获+业务错误分类 | 依赖基础类异常处理，缺少细粒度错误类型 |
| 数据访问 | 直接操作SQLAlchemy ORM | 通过KnowledgebaseService抽象数据访问 |
| 性能优化 | 数据库查询优化+结果缓存机制 | 依赖向量计算库（如Faiss）优化 |
| 扩展性 | 通过extract_variable_selector_to_variable_mapping支持变量映射 | 通过LLMBundle实现模型热插拔 |
| 多租户支持 | 显式传递tenant_id | 通过canvas.get_tenant_id()隐式获取 |
| 结果排序 | 基于分数的手动排序+元数据增强 | 支持重排模型（Rerank Model）自动优化 |
| 外部集成 | 仅支持内置数据集 | 集成Tavily API等第三方服务 |
典型场景对比
场景1：高精度文档检索
# dify实现
results = dataset_retrieval.single_retrieve(planning_strategy=PlanningStrategy.ROUTER,model_config=... # 精确控制LLM参数
)# ragflow实现
settings.retrievaler.retrieval(rerank_mdl=LLMBundle(...), # 使用重排模型rank_feature=label_question(...) # 特征工程
)对比结论：
- dify更适合需要精细控制大模型行为的场景
- ragflow在自动化结果优化方面更胜一筹
场景2：多源数据融合
# dify处理外部文档
for item in external_documents:source = {"metadata": {"_source": "external", ...}}# ragflow混合检索
kbinfos["chunks"].extend(tav_res["chunks"]) # 整合网络结果对比结论：
- dify采用硬编码处理逻辑，扩展性受限
- ragflow通过参数驱动实现灵活的数据源组合
后记
对于结果的对比，我不做评判，因为个人都有自己的喜好和习惯。大家参考大模型的对比来即可。
相关资料
deepseek相关资料，更新了不少内容，目录如下
https://pan.quark.cn/s/faa9d30fc2bd
https://pan.baidu.com/s/10vnv9jJJCG-KKY8f_e-wLw?pwd=jxxv
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