DeepChat与RAGFlow配置知识库，智能问答效率提升300%

本文将系统介绍如何通过DeepChat的MCP功能对接RAGFlow知识库，搭建智能问答系统，使知识检索效率提升300%。

准备工作

可参考《RAGFlow实践：快速实现知识库的智能检索》完成RAGFlow的部署并创建知识库。

重要提示：DeepChat基于MCP协议调用RAGFlow，因此已部署的RAGFlow必须支持MCP（即启用MCP服务端功能）以实现集成。

RAGFlow配置步骤

在RAGFlow中完成知识库创建后，需获取以下三项关键信息：API服务器地址、API密钥（API Key）以及数据集ID。

获取API服务器地址

1. 点击RAGFlow界面右上角的账户图标。
2. 从下拉菜单中选择“API”选项。
3. 复制显示的API服务器地址并妥善保存。

创建API密钥

1. 进入“API KEY”管理页面。
   
2. 点击“创建新密钥”生成API密钥。
   
3. 点击“复制”按钮保存密钥。
   
4. 点击“确定”关闭对话框。

获取数据集ID

数据集ID是知识库在数据库中的唯一标识符。由于当前RAGFlow Web界面未直接展示该ID，需通过数据库查询获取。

1. 使用数据库管理工具（如Navicat）连接到RAGFlow的MySQL数据库。
2. 查询knowledgebase表，获取对应知识库的ID。
   
3. 复制该ID并妥善保存。

小提示：数据库连接信息保存在ragflow-main/docker/.env文件中。采用Docker部署的RAGFlow，其MySQL数据库默认密码为infini_rag_flow。

DeepChat配置指南

完成RAGFlow的API服务器地址、API密钥及数据集ID的保存后，即可开始配置DeepChat：

1. 启动DeepChat客户端。
2. 依次进入“设置” → “MCP设置”。
3. 找到名为ragflowKnowledge的MCP编辑按钮并点击。
4. 在弹出的对话框中点击“添加RAGFlow配置”。
5. 将此前保存的RAGFlow信息逐一填入对应字段：
   
6. 点击“添加配置”完成设置。

使用知识库进行问答

配置完成后，返回DeepChat对话界面：

1. 开启RAGFlow知识库MCP开关：
   
2. ⚠️ 注意：当前使用的大模型必须支持工具调用（Tool Calling）功能，否则无法正常调用RAGFlow。
3. 在对话框中输入问题，例如：
   
4. 系统将从知识库中检索并返回相关结果。

常见问题与解决方案

1. 数据集ID无法在Web界面获取

当前RAGFlow版本尚未在Web管理界面提供数据集ID的查看入口，需通过MySQL数据库的knowledgebase表手动获取。若使用Navicat等工具连接失败，请检查.env文件中的数据库端口、用户名及密码配置是否正确。

2. RAGFlow MCP未返回结果

在DeepChat中提问后未返回任何结果，通常是由于相似度阈值设置过高所致。官方社区提供的解决方案：DeepChat默认的相似度阈值为0.5，若知识库检索到的内容相似度低于该值，系统将拒绝返回结果。

• 诊断方法：在RAGFlow知识库中执行检索测试，查看混合相似度得分。例如，若得分为47.71（即0.4771），低于0.5的阈值，DeepChat将不会返回该结果。
• 解决方案：通过系统提示词或提问时明确指示DeepChat降低阈值。例如，在系统提示词中添加“相似度大于0.3即返回结果”的指令。

推荐做法：建议在DeepChat的系统提示词中预设相似度阈值，避免每次提问时重复说明。

完成上述配置后，即可在DeepChat中无缝调用RAGFlow知识库，实现高效、精准的智能问答体验。

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