RAGFlowAssistant

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• 初始化
• 运行
• RAGFlowAssistant
  • 配置
  • 知识库问答
  • 核心代码

初始化

uv init RAGFlowAssistant
cd RAGFlowAssistant
uv add ragflow-sdk

运行

sh run.sh

RAGFlowAssistant

配置

知识库问答

核心代码

from ragflow_sdk import RAGFlow

# 初始化 RAGFlow 客户端
def init_ragflow():
    """初始化 RAGFlow 客户端
    返回: RAGFlow对象 或 None(如果没有API Key)
    """
    api_key = os.environ.get("RAGFLOW_API_KEY") or st.session_state.get("ragflow_api_key", "")
    base_url = os.environ.get("RAGFLOW_BASE_URL") or st.session_state.get("ragflow_base_url", "http://localhost:9380")
    
    if api_key:
        return RAGFlow(api_key=api_key, base_url=base_url)
    return None

# 获取知识库列表
def get_datasets(rag_object):
    """获取所有可用的知识库列表
    参数: rag_object - RAGFlow实例
    返回: 知识库列表
    """
    try:
        datasets = rag_object.list_datasets()
        return datasets
    except Exception as e:
        raise Exception(f"获取知识库失败: {str(e)}")

# 创建聊天会话
def create_chat_session(rag_object, chat_name, dataset_ids):
    """创建新的聊天和会话
    参数:
        rag_object - RAGFlow实例
        chat_name - 聊天名称
        dataset_ids - 选中的知识库ID列表
    返回: (chat对象, session对象)
    """
    # 创建聊天
    chat = rag_object.create_chat(
        name=chat_name,
        dataset_ids=dataset_ids
    )
    
    # 创建会话
    session_name = f"Session_{int(time.time())}_{str(uuid.uuid4())[:8]}"
    session = chat.create_session(session_name)
    
    return chat, session

# 发送问题并获取回答
def ask_question(session, prompt):
    """向RAGFlow发送问题并获取流式回答
    参数:
        session - 会话对象
        prompt - 用户问题
    返回: 生成器，产生回答内容
    """
    # 使用流式响应获取回答
    for response in session.ask(prompt, stream=True):
        yield response

这些是与 RAGFlow SDK 交互的主要功能：

1. 初始化客户端：
   • 创建 RAGFlow 实例，需要 API Key 和服务器地址
   • 支持从环境变量或会话状态获取配置
2. 知识库管理：
   • 获取可用的知识库列表
   • 支持选择多个知识库进行对话
3. 聊天会话管理：
   • 创建新的聊天（Chat）
   • 在聊天中创建新的会话（Session）
   • 使用唯一标识符命名
4. 问答交互：
   • 支持流式回答
   • 包含引用信息的处理
   • 错误处理机制