鲜境物联 · AI 智能客服

用 Ragflow 做知识库检索，用本仓库的方案引擎做「追问 → 判定 → 出方案 → 留资」。

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Ragflow 控制台：Ragflow

示例产品资料在 knowledge/corpus/，型号是占位，等甲方资料替换。判定规则在 knowledge/decision_tree.yaml，由业务方定对错。

本机已经怎么跑

1. Ragflow v0.27.1 用 Docker 起在 /opt/ragflow/docker（内存已调低，适配约 16GB 以下的机器）。
2. scripts/bootstrap_ragflow.py 注册管理员、建 products / solutions / faqs，灌入语料并写 .env。
3. 方案引擎读 .env 里的 API Key 与数据集 ID，检索走 POST /api/v1/retrieval。

自己重来一遍

# 1. 起 Ragflow（首次会拉镜像）
cd /opt/ragflow/docker
sudo docker compose -f docker-compose.yml up -d

# 2. 若容器互相连不上（日志里 MySQL timeout），补网桥转发后重启 ragflow
bash scripts/fix_docker_forward.sh
cd /opt/ragflow/docker && sudo docker restart docker-ragflow-cpu-1
cd /workspace
source .venv/bin/activate
pip install -r engine/requirements.txt
python scripts/bootstrap_ragflow.py

# 3. 咨询台
uvicorn engine.app.main:app --host 0.0.0.0 --port 3847

没有 Docker 时可以把 .env 里的 RETRIEVAL_BACKEND 改成 mock，只用本地示例片段演示对话，不代表知识库已接通。

目录

路径	作用
engine/	咨询 API 与页面
knowledge/	槽位、判定树、灌库语料
scripts/bootstrap_ragflow.py	对接 Ragflow 建库
docs/	选型与实施说明