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據中獲取準確的信息并生成有用的回答，成為了企業和個人面臨的重要挑戰。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模的企業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據提供可靠的問答以及有理有據的引用。這意味著，無論是企業在處理內部文檔、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，并從相關數據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。
支持復雜格式數據
在實際應用中，數據的格式多種多樣，包括文檔、表格、圖片等。RAGFlow 具備處理這些復雜格式數據的能力，能夠對不同類型的數據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，大大簡化了數據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，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（根據需求選其一）
1. 標準版（含嵌入模型，約 9GB，適合生產環境）
# 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，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，為企業和個人提供了強大的信息處理和問答解決方案。它的出現，將有助于提升人們在信息獲取和利用方面的效率和質量。如果你正在尋找一款優秀的 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
