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saas建站平台介绍帝国cms如何做网站

wzjs 2025/9/2 18:21:15

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概述

前几天看到有群友提到一个现象：Ragflow的搜索界面的问答速度很快，但聊天界面的问答速度很慢，究竟是什么原因？

在深入挖掘源码之后，逐渐发现了问题的答案。

调试准备

ragflow 默认推荐docker的部署方式，但不利于本地部署调试。

下面使用本地环境来运行，在docker中关闭ragflow-server，仅保留其它相关组件容器保持运行状态。

各容器状态

运行前端环境，打开ragflow/web，安装依赖：

npm install

启动前端：

npm run dev

运行后端环境，需要先根据pyproject.toml或uv.lock配置当前环境，官方给了一个docker/launch_backend_service.sh这样一个liunx的后端启动脚本，如果是windows系统，可直接执行：

python -m api.ragflow_server

前后端均启动后，访问前端控制台显示地址，可正常登录访问。

聊天后台响应逻辑

下面在聊天界面，发送问题，观察后台日志如下：

2025-04-01 23:00:15,761 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:00:15] "POST /v1/conversation/set HTTP/1.1" 200 -
2025-04-01 23:00:15,812 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:00:15] "GET /v1/conversation/list?dialog_id=ec69b3f4fbeb11ef862c0242ac120002 HTTP/1.1" 200 -
2025-04-01 23:00:16,217 ERROR    2724 LLMBundle.encode_queries can't update token usage for d3de1596fb6911efa0f40242ac120006/EMBEDDING used_tokens: 7
2025-04-01 23:00:16,470 INFO     2724 POST http://localhost:1200/ragflow_d3de1596fb6911efa0f40242ac120006/_search [status:200 duration:0.101s]
2025-04-01 23:00:17,526 INFO     2724 HTTP Request: POST http://10.195.140.47:11434/api/chat "HTTP/1.1 200 OK"
2025-04-01 23:00:17,673 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:00:17] "POST /v1/conversation/completion HTTP/1.1" 200 -

从中可以注意到，在聊天界面对话时，前端实际是通过/v1/conversation/completion这个接口向后端请求数据。

进一步查看源码，后端在得到前端请求后，响应逻辑如下(下面的缩进表示函数调用的层次关系)：

conversation_app.py 中的 completion 函数处理请求：
- 调用api\db\services\dialog_service.py里的 chat 函数
  - embd_mdl 从 LLMBundle 得到 embedding 模型
  - 自动读取用户最后3条问题信息
  - 如果存在历史对话信息，并开启多轮对话优化，调用 rag\prompts.py 的 full_question 进行问题优化，这一点之前文章分析过，不做赘述
  - 如果开启关键词分析，调用 rag\prompts.py 的 keyword_extraction 进行一轮额外模型询问，提取关键词
  - 如果开启推理，调用 agentic_reasoning\deep_research.py 进行对问题进行推理
  - 调用 rag\nlp\search.py 的 retrieval 进行知识库检索
  - 如果填了tavily_api_key密钥，调用 rag\utils\tavily_conn.py 的 search 进行外部知识检索
  - 如果开启知识图谱，额外进行知识图谱检索
  - 调用 rag\prompts.py 的 kb_prompt 将检索到的知识库内容格式化为模型的提示词，这里有一个小的限制，即当检索到的知识数量超过97%模型的max_tokens时，会将未添加的知识进行舍弃。
  - 如果开启显示引文，会加入额外的引文提示词作为系统prompt，具体内容见 rag\prompts.py 的 citation_prompt 函数。
  - 调用 rag\prompts.py 的 message_fit_in，进一步对超出 95% max_tokens 限制的问题进行精简，这里的问题不包括额外添加的引文提示信息，精简逻辑是尽可能保留系统信息和最后一条用户信息，对超出部分进行截断。
  - 调用 api\db\services\llm_service.py 的 chat_streamly 进行LLM问答交互
  - 回答之后，处理引用信息，添加引用标记
- 得到回答内容，格式化成json格式，返回给前端

搜索后台响应逻辑

下面在搜索界面，发送问题，观察后台日志如下：

2025-04-01 23:07:10,491 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:07:10] "POST /v1/conversation/ask HTTP/1.1" 200 -
2025-04-01 23:07:10,639 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:07:10] "POST /v1/chunk/retrieval_test HTTP/1.1" 200 -
2025-04-01 23:07:10,761 ERROR    2724 Image not found.NoneType: None
2025-04-01 23:07:10,764 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:07:10] "GET /v1/document/image/undefined HTTP/1.1" 200 -
2025-04-01 23:07:10,931 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:07:10] "GET /v1/document/thumbnails?doc_ids=eb47531afbea11ef8f2e0242ac120002-fe5c351b2c6ad031 HTTP/1.1" 200 -
2025-04-01 23:07:16,311 INFO     2724 127.0.0.1 - - [01/Apr/2025 23:07:16] "POST /v1/conversation/related_questions HTTP/1.1" 200 -

可以看到，搜索时，前端实际通过/v1/conversation/ask这个接口向后端请求数据。

后端在得到前端请求后，响应逻辑如下：

conversation_app.py 中的 ask_about 函数处理请求：
- 调用 api\db\services\dialog_service.py里的 ask 函数
  - embd_mdl 从 LLMBundle 得到 embedding 模型
  - 过滤知识库信息，比如有些知识库是共用，有些是私用，所有选定知识库选择唯一的一条记录信息
  - 调用 rag\nlp\search.py 的 retrieval 进行知识库检索
  - 调用 rag\prompts.py 的 kb_prompt 将检索到的知识库内容格式化为模型的提示词
  - 采用默认提示词，用于作为模型系统提示词
  - 调用 api\db\services\llm_service.py 的 chat_streamly 进行LLM问答交互
  - 回答之后，处理引用信息，添加引用标记
- 得到回答内容，格式化成json格式，返回给前端

处理完之后，前端实际还会通过/v1/conversation/related_questions这个接口，再次向模型发一轮询问，以显示相关问题提示，不过这不影响搜索界面的回答速度，不在本文的讨论范围之内，这里不作展开。