探索 RAGFlow：開源 RAG 引擎的新力量，star高達55k+的開源項目
在當今信息爆炸的時代，如何高效地從海量復雜格式的數(shù)據(jù)中獲取準確的信息并生成有用的回答，成為了企業(yè)和個人面臨的重要挑戰(zhàn)。RAGFlow 作為一款開源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，應運而生，為解決這一問題提供了強大的解決方案。
什么是 RAGFlow？
[RAGFlow] 是一款基于深度文檔理解構建的開源 RAG 引擎。它的核心目標是為各種規(guī)模的企業(yè)及個人提供一套精簡的 RAG 工作流程。通過結合大語言模型（LLM），RAGFlow 能夠針對用戶各類不同的復雜格式數(shù)據(jù)提供可靠的問答以及有理有據(jù)的引用。這意味著，無論是企業(yè)在處理內(nèi)部文檔、客戶咨詢，還是個人在探索知識、解決問題時，RAGFlow 都能幫助快速、準確地找到所需信息，并以合理的方式呈現(xiàn)出來。
主要特點
可靠的問答能力
借助大語言模型的強大語言理解和生成能力，RAGFlow 能夠對用戶的問題進行深入分析，并從相關數(shù)據(jù)中檢索出最匹配的信息，進而生成準確、有針對性的回答。而且，它還會提供回答所依據(jù)的引用，讓用戶對答案的來源一目了然，增強了回答的可信度。
支持復雜格式數(shù)據(jù)
在實際應用中，數(shù)據(jù)的格式多種多樣，包括文檔、表格、圖片等。RAGFlow 具備處理這些復雜格式數(shù)據(jù)的能力，能夠對不同類型的數(shù)據(jù)進行有效的解析和處理，確保從中提取出有價值的信息。
精簡的工作流程
RAGFlow 設計了一套精簡的 RAG 工作流程，大大簡化了數(shù)據(jù)處理和問答生成的過程。用戶無需進行復雜的配置和操作，就可以快速搭建起自己的問答系統(tǒng)，提高工作效率。
官方GitHub：
??https://github.com/infiniflow/ragflow??
star:55k+
如何體驗 RAGFlow？
試用 Demo
如果你想親自體驗 RAGFlow 的功能，可以登錄網(wǎng)址 [https://demo.ragflow.io] (https://demo.ragflow.io) 進行試用。在 Demo 中，你可以直觀地看到 RAGFlow 的問答效果，感受它的強大功能。
訪問demo體驗：
支持多種在線模型，以及本地大模型；
查看技術路線圖
工作流演示：
私有化部署
一、獲取項目代碼與部署文件
推薦docker部署
- CPU >= 4 核
- 內(nèi)存 >= 16 GB
- 磁盤 >= 50 GB
- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
1. 克隆 RAGFlow 倉庫
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow2. 進入 Docker 部署目錄
cd docker二、選擇部署版本（根據(jù)需求選其一）
1. 標準版（含嵌入模型，約 9GB，適合生產(chǎn)環(huán)境）
# 直接使用預構建鏡像（推薦 x86 平臺）
# 修改 .env 文件中的 RAGFLOW_IMAGE 為 "infiniflow/ragflow:v0.19.0"
vi .env
# 啟動服務（CPU 模式）
docker compose -f docker-compose.yml up -d
# 若有 GPU，使用 GPU 加速模式
# docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d2. 精簡版（不含嵌入模型，約 2GB，依賴外部服務）
# 修改 .env 文件中的 RAGFLOW_IMAGE 為 "infiniflow/ragflow:v0.19.0-slim"
vi .env
# 啟動服務
docker compose -f docker-compose.yml up -d三、部署驗證與服務啟動
1. 查看服務啟動日志
# 實時查看日志（等待服務初始化完成）
docker logs -f ragflow-server
# 當看到以下輸出時，說明服務啟動成功
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* Running on all addresses (0.0.0.0)2. 訪問 Web 界面
- 在瀏覽器中輸入服務器 IP 地址（默認端口 80，無需添加端口號）：
http://你的服務器IP- 首次使用需配置 LLM API 密鑰（在?
?service_conf.yaml.template??? 中設置??user_default_llm??? 對應的??API_KEY??）。
技術文檔與支持
如果你在使用 RAGFlow 的過程中遇到問題，或者想深入了解它的技術細節(jié)，可以參考以下技術文檔：
- [Quickstart] (https://ragflow.io/docs/dev/)
- [Configuration] (https://ragflow.io/docs/dev/configurations)
- [Release notes] (https://ragflow.io/docs/dev/release_notes)
- [User guides] (https://ragflow.io/docs/dev/category/guides)
- [Developer guides] (https://ragflow.io/docs/dev/category/developers)
- [References] (https://ragflow.io/docs/dev/category/references)
- [FAQs] (https://ragflow.io/docs/dev/faq)
總之，RAGFlow 作為一款開源的 RAG 引擎，為企業(yè)和個人提供了強大的信息處理和問答解決方案。它的出現(xiàn)，將有助于提升人們在信息獲取和利用方面的效率和質(zhì)量。如果你正在尋找一款優(yōu)秀的 RAG 工具，不妨嘗試一下 RAGFlow。
引用鏈接：(https://github.com/infiniflow/ragflow?tab=readme-ov-file)
本文轉載自??AI小新??，作者：AI小新
