偷偷摘套内射激情视频,久久精品99国产国产精,中文字幕无线乱码人妻,中文在线中文a,性爽19p

探索 RAGFlow:開源 RAG 引擎的新力量,star高達55k+的開源項目

發(fā)布于 2025-6-24 06:43
瀏覽
0收藏

在當今信息爆炸的時代,如何高效地從海量復(fù)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(yīng)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(gòu)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(jié)合大語言模型(LLM),RAGFlow 能夠針對用戶各類不同的復(fù)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?qū)τ脩舻膯栴}進行深入分析,并從相關(guān)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(fù)雜格式數(shù)據(jù)

在實際應(yīng)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(fù)雜格式數(shù)據(jù)的能力,能夠?qū)Σ煌愋偷臄?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(shè)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(fù)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??

探索 RAGFlow:開源 RAG 引擎的新力量,star高達55k+的開源項目-AI.x社區(qū)


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:

??https://demo.ragflow.io??


支持多種在線模型,以及本地大模型;

探索 RAGFlow:開源 RAG 引擎的新力量,star高達55k+的開源項目-AI.x社區(qū)


查看技術(shù)路線圖

探索 RAGFlow:開源 RAG 引擎的新力量,star高達55k+的開源項目-AI.x社區(qū)

工作流演示:

探索 RAGFlow:開源 RAG 引擎的新力量,star高達55k+的開源項目-AI.x社區(qū)


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 ragflow

2. 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(yù)構(gòu)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(wù)(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 -d

2. 精簡版(不含嵌入模型,約 2GB,依賴外部服務(wù))

# 修改 .env 文件中的 RAGFLOW_IMAGE 為 "infiniflow/ragflow:v0.19.0-slim"
vi .env
# 啟動服務(wù)
docker compose -f docker-compose.yml up -d

三、部署驗證與服務(wù)啟動

1. 查看服務(wù)啟動日志

# 實時查看日志(等待服務(wù)初始化完成)
docker logs -f ragflow-server
# 當看到以下輸出時,說明服務(wù)啟動成功
____   ___    ______ ______ __
     / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _      __
    / /_/ // /| | / / __ / /_   / // __ \| | /| / /
   / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ /
  /_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/


 * Running on all addresses (0.0.0.0)

2. 訪問 Web 界面

  • 在瀏覽器中輸入服務(wù)器 IP 地址(默認端口 80,無需添加端口號):

http://你的服務(wù)器IP
  • 首次使用需配置 LLM API 密鑰(在??service_conf.yaml.template??? 中設(shè)置??user_default_llm??? 對應(yīng)的??API_KEY??)。

技術(shù)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(shù)細節(jié),可以參考以下技術(shù)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(zhuǎn)載自??AI小新??,作者:AI小新

已于2025-6-24 09:44:56修改
收藏
回復(fù)
舉報
回復(fù)
相關(guān)推薦