Dify更适合固定功能场景，配置简单，但灵活度较低；MCP更像是 AI 的“工具集线器”，适用于复杂任务、多工具调度场景。

阅读源码发现其实就是启动 task_executor.py和 ragflow_server.py两个服务，但是还有相关的环境变量不知道怎么设置。不知道原因：后面新建了个环境变量文件，把所有的注释都去掉，就能用了。如果已安装，可跳过。#redis_port 无法解析。配置文件示例（建议放入。

严谨验证文件类型，避免因扩展名欺骗导致异常；构建健壮的容错逻辑，提升系统的可用性和用户体验；提供清晰的反馈信息，帮助用户自行解决问题，减少客服压力。对于希望兼容.doc文件的开发者，可以进一步使用pywin32或Mammoth等第三方工具，甚至调用 LibreOffice CLI 实现.doc转.docx，但这涉及系统依赖部署，不适合轻量级 Web 服务。

摘要 本文探讨了工作流系统中并行节点执行时的输出顺序问题。研究发现，当多个分支同时执行时，输出顺序可能与预期不符，主要原因是系统采用了以下机制：1) 每个节点完成时都会触发流式输出尝试；2) 静态文本和可用变量会立即输出，而无需等待节点实际执行；3) 实际节点执行时才会生成完整输出。这种设计导致非阻塞分支的输出可能先于耗时分支显示，造成表面上的"混乱"。文章详细分析了事件触发机

严谨验证文件类型，避免因扩展名欺骗导致异常；构建健壮的容错逻辑，提升系统的可用性和用户体验；提供清晰的反馈信息，帮助用户自行解决问题，减少客服压力。对于希望兼容.doc文件的开发者，可以进一步使用pywin32或Mammoth等第三方工具，甚至调用 LibreOffice CLI 实现.doc转.docx，但这涉及系统依赖部署，不适合轻量级 Web 服务。

Dify更适合固定功能场景，配置简单，但灵活度较低；MCP更像是 AI 的“工具集线器”，适用于复杂任务、多工具调度场景。

llamafactory任然可能会报错环境问题，重启llamafactory可能可以解决问题。在操作量化操作的时候显示需要安装auto_gptq。本地环境：autodl-ai租的服务器。安装了llamafactory，