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1.端口问题

2.依赖问题

3.资源问题


1.端口问题

现象:Dify 和 RAGFlow 默认使用相同的端口(80 和 443),还有minio的(9000),导致某一服务无法启动。

解决:本地主机的端口不能重复使用,而容器内的可以(容器网络无关联性),修改默认端口为可以使用的,docker-compose.yml

查看镜像端口使用:

2.依赖问题

现象:两者均依赖 Redis ,若默认配置相同会导致冲突。

1.修改 RAGFlow 的 Redis 配置(在 .env 文件中): 

redis_port=7379  # 修改默认端口
redis_password=自定义密码
  • 确保 Dify 的 Redis 配置独立(如使用不同端口或密码)。

修改容器名称:

# 进入应用所在路径
cd /data/apps/dify1.2.0/docker
# 根据安装的docker版本不同,命令可能不同
docker-compose down 或docker compose down
docker-compose -p dify up -d# 进入应用所在路径
cd /data/apps/ragflow/docker
# 根据安装的docker版本不同,命令可能不同
docker-compose down 或docker compose down
docker-compose -d ragflow -f ./docker-compose-gpu.yml up -d

就是让两个在不同容器下运行:

3.资源问题

现象:RAGFlow 对资源要求较高(CPU ≥4核、内存 ≥16GB、磁盘 ≥50GB),资源不足时启动失败或运行卡顿。 

注意:在运行ragflow文档解析的时候,最好是不要运行dify,且保证cpu大小健康(关闭不需要进程)

解决:检查服务器配置,升级硬件或调整 Docker 资源分配(通过 Docker Desktop 设置 CPU/内存限制)。

http://www.yayakq.cn/news/593833/

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