本教程将手把手指导你，在已部署Dify的服务器上，通过Docker方式完成RAGFlow的安装与配置，实现两大AI应用引擎的和谐共存与高效协同工作。全程提供详细的操作步骤和实用避坑指南，助你顺利部署。
前言与注意事项
重要提示：若本机已通过Docker部署了Dify，在部署RAGFlow时需格外谨慎。由于两者均位于docker目录下，为避免影响Dify的正常运行，请务必先备份Dify相关数据！
作者在部署过程中，启动RAGFlow后，发现Dify的两个容器无法启动，提示Redis错误。随后顺带将Dify从1.4.0升级至1.4.1版本，升级过程中未出现其他错误，Dify中已有的应用、知识库等内容和设置均未受影响。但依然建议在升级前备份数据，以防万一。
RAGFlow简介
RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它能够为不同规模的企业和个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）处理用户各类复杂格式的数据，提供可靠的问答服务，并附带有理有据的引用来源。
docker部署
下载地址
请访问以下链接下载最新版镜像：
https://github.com/infiniflow/ragflow下载完成后，进入解压文件夹的docker目录，执行以下命令拉取Docker镜像并启动服务：
$ cd ragflow/docker$ docker compose -f docker-compose.yml up -d下载速度较快，但需特别注意：如果本机同时部署了Dify，则必须修改RAGFlow或Dify任意一方的相关端口号，否则会因80端口冲突导致服务无法启动。冲突的典型表现为：启动失败，提示端口已被占用。此时只需修改RAGFlow的端口映射，然后重新启动服务即可。
修改RAGFlow端口号
进入Docker配置文件docker-compose.yaml，找到80:80映射项，将前面的80修改为自定义端口，例如：8081:80，同时将443端口改为8443以避免冲突。
服务启动
修改完成后，重新启动服务，此时RAGFlow即可正常启动运行。
效果测试
等待服务启动完成后，即可进行功能测试。在浏览器中访问：http://localhost:8081/login，即可进入RAGFlow的登录界面。
注册时，任意填写一个符合邮箱格式的字符串（请记住所填内容），然后使用该邮箱登录。一个干净简洁的界面便呈现在眼前。
点击头像，进入设置，找到模型提供商，选择Ollama，然后添加LLM（大语言模型）和嵌入模型，点击确定保存配置。
接着设置系统模型，选中你需要的模型即可。
现在即可创建应用，RAGFlow还支持黑色主题，体验更佳。
知识库创建
点选“知识库”菜单，点击“新建知识库”，输入知识库名称，点击确定。
随后填写相关信息，点击保存即可完成知识库创建。
接下来点击“新增文件”，上传你的文档，知识库便构建完成。
注意：如果已部署Dify，在部署RAGFlow时很可能导致Dify的个别服务无法启动，请提前做好备份。
最后作者将Dify从1.4.0升级至1.4.1版本，之后所有服务恢复正常访问。
常见问题与解决方案
Q1: 如何验证Dify和RAGFlow均已成功部署且互不影响？
A: 分别访问两个服务的Web界面进行验证。对于Dify，访问其默认地址（例如 http://localhost 或你自定义的端口），确认应用和知识库能正常加载。对于RAGFlow，访问你修改后的地址（如 http://localhost:8081），进行登录和模型配置测试。同时，使用 docker ps 命令查看所有容器的状态，确保所有容器均处于 Up 状态，且没有因端口冲突而频繁重启的容器。
Q2: 修改端口后，是否需要调整RAGFlow的其他配置文件？
A: 通常情况下，仅修改 docker-compose.yml 中的端口映射（例如将 80:80 改为 8081:80）即可。但为确保服务间内部通信不受影响，建议检查 docker-compose.yml 中其他服务（如MySQL、Elasticsearch）是否也使用了默认端口。如果RAGFlow内部服务之间通过服务名进行通信（利用Docker网络），则只需修改对外暴露的端口。为保险起见，重启服务后，可通过RAGFlow的日志（使用 docker logs <容器名>）检查是否有端口相关的错误信息。
以上内容主要介绍了在同一台设备上部署Dify和RAGFlow的完整过程。接下来，我们将进一步探讨如何实现Dify与RAGFlow的对接，协同完成我们的业务需求。