Ragflow是目前团队化部署大模型+RAG的优质方案，不过其仍不适合直接部署使用，本文将从实际使用的角度，对其进行二次开发。
1. Ragflow 存在问题
Ragflow 开源仓库地址：https://github.com/infiniflow/ragflow
Ragflow 当前版本： v0.17.0
Ragflow 目前主要存在以下问题：
-
登录页开放注册
当前版本，在login页面，用户可直接进行注册，在小规模私有化部署中，开放注册接口，易对用户产生困扰，甚至存在被频繁调用攻击的风险。 -
知识库共享问题
当前版本，团队成员进行知识库共享需要知识库的创建者邀请其它成员进团队，发出邀请时，需要其它成员点击接受才行，较为繁琐。 -
模型设置问题
当前版本，所有团队成员的模型设置是独立的，如需共用同一套模型配置，需要每个用户单独进行设置，不利于团队化协作。 -
可视化管理
当前版本，未存在超级管理员的后台界面，无法直观的对用户账户进行可视化管理。
本文将围绕以上四点问题，对Ragflow进行二次开发解决。
2. 开源协议
Ragflow采用的是较为宽松的Apache License 2.0 ，这意味着其允许进行二次开发和商用，且修改后可无需开源。
3. 技术栈分析
3.1 容器组件分析
通过docker启动该服务时，docker-compose-base.yml包含了部分基础配置参数，可以看到整个服务共包含5个容器组件：
services:
es01:
container_name: ragflow-es-01
infinity:
container_name: ragflow-infinity
mysql:
container_name: ragflow-mysql
minio:
container_name: ragflow-minio
redis:
container_name: ragflow-redis
各组件功能如下：
-
Elasticsearch
主要用作文档引擎，负责存储和检索文本及向量数据，作为系统的知识库存储后端，用以支持向量存储和相似度搜索 -
ragflow-infinity
前端系统，包含基本的界面显示、数据交互、路由跳转等功能 -
MySQL
关系型数据库，存储系统的结构化数据，包括管理用户账户、权限等基础信息、
存储知识库的元数据信息等 -
MinIO
对象存储服务，用于存储原始文档及文档切片图像信息 -
Redis
内存数据库， 采用Valkey版本，缓存大模型的响应结果，处理异步任务，临时保存对话上下文
3.2 前后端框架分析
该系统前端框架使用React+Typescript，代码统一在web文件夹。
后端框架使用Flask+Python，代码分好几部分，具体内容如下：
- agent：对应前端agent相关模块功能
- agentic_reasoning：对应前端搜索相关模块功能
- api：核心后端程序，用来与前端进行数据对接，并提供后端服务和其它各组件连接及数据交互功能
- deepdoc：提供文件ocr等解析相关功能
- graphrag：知识图谱相关功能
- rag：主要用以和大模型相关接口进行交互
- sdk：拓展型功能，用来提供系统的外部调用，目前不太完善，可忽略。
3.3 前后端可视化分析
3.3.1 前端可视化分析
前端代码全部集成在web文件夹下，因此可直接在web路径下直接启动查看。
先安装依赖：
yarn instsall
依赖安装完成，生成node_modules
再启动：
yarn start
访问http://localhost:9222 即可进入登录界面。
考虑到登录需要和后端交互，密码验证通过后，才能进入主界面。如需直接进入主界面预览，可修改web/src/utils/request.ts：
这里的逻辑是：本来响应结果为504，弹出error，这里直接改成成功响应。
request.interceptors.response.use(async (response: Response, options) => {
if (response?.status === 413 || response?.status === 504) {
// 原代码
// message.error(RetcodeMessage[response?.status as ResultCode]);
// 修改
return new Response(JSON.stringify({
code: 0,
message: 'Success',
data: {
}
}));
}
3.3.2 mysql可视化分析
下面再可视化查看其它组件信息，在docker/.env文件中，包含了各组件的密码。
启动docker服务，首先查看mysql数据库信息。
使用DBeaver进行连接，连接参数如下，默认用户名为root，密码为infini_rag_flow。
可以看到，该数据库中包含多张数据表，后续在解决实际问题时，会进一步分析。
3.3.3 Elasticsearch可视化分析
Elasticsearch需要通过Kibana进行可视化分析。虽然.env文件中写了Kibana的初始用户名和密码，但实际服务中，并未启用Kibana。看到仓库中有人提出过该问题，具体可参考该pr：https://github.com/infiniflow/ragflow/pull/548/files
3.3.4 MinIO可视化分析
MinIO自带了可视化管理的控制台，访问http://localhost:9001/即可进入，默认用户名为rag_flow，默认密码为infini_rag_flow。
进入可看见，里面的容器包含了原始上传的pdf文件和切块分页的图像数据。
3.3.5 Redis可视化分析
使用Rdis insight连接Redis数据库，默认地址为127.0.0.1:6379，默认用户名为default，默认密码为infini_rag_flow。
进入可看见，里面存储了一些缓存数据。
4. 问题解决方法
分析完了，开始解决开头提到的一些具体问题。
4.1 关闭注册通道
关闭注册通道，可直接将前端界面上的注册元素注释掉。
具体方法是修改src\pages\login\index.tsx文件，注释掉以下内容：
{
<div>
{
title === 'login' && (
<div>
{
t('signInTip')}
<Button type="link" onClick={
changeTitle}>
{
t('signUp')}
</Button>
</div>
)}
{
title === 'register' && (
<div>
{
t('signUpTip')}
<Button type="link" onClick={
changeTitle}>
{
t('login')}
</Button>
</div>
)}
</div>}
这样修改，用户直接通过浏览器访问/register也是无法注册的，因为注册功能并不是一个单独界面，而是在login中，post到后端进行处理。
4.2 后台添加用户
阻止用户自己注册之后，管理员还需要为用户进行注册。可直接采用修改数据库内容的方式进行实现。
连接mysql数据库，用户信息存储在user表中。该表包含以下字段，核心字段是email和password。
email比较容易理解，存储的就是登陆明文邮箱，但密码是哈希字符串，为了防止被人攻击泄露，不能存储明文密码，因此，要解决注册问题，首先需要理清楚密码的加密逻辑。
通过仔细阅读源代码，我理清楚了注册阶段，密码的加密存储过程：
首先，前端获取到用户原始输入密码后，先进行Base64编码，防止特殊字符造成解析失败，编码后利用公钥进行RSA加密；
后端接收到加密密码后，利用私钥进行RSA解密，最后通过Hash处理，存储到数据库。
A[原始密码] --> B[前端Base64编码] --> C[RSA加密] --> D[后端RSA解密] --> E[hash存储]
为了让这个过程更容易理解，我写了个python代码，模拟了该过程，其中，私钥数据可以在文件中找到，路径为 conf/private.pem：
import base64
from Cryptodome.PublicKey import RSA
from Cryptodome.Cipher import PKCS1_v1_5
from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash
def rsa_decrypt(encrypted_password: str, private_key_path: str, passphrase: str) -> str:
# 从文件中读取私钥
with open(private_key_path, "r") as key_file:
private_key = key_file.read()
# 导入私钥
rsa_key = RSA
