RAGFlow学习资料汇总 - 基于深度文档理解的开源RAG引擎

RAGFlow学习资料汇总 - 基于深度文档理解的开源RAG引擎

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG(检索增强生成)引擎,为各种规模的企业提供流畅的RAG工作流程,结合大型语言模型(LLM)提供真实可信的问答能力,并由各种复杂格式数据的可靠引用作为支撑。如果您对这个项目感兴趣,本文汇总了一些重要的学习资源,帮助您快速入门和深入了解RAGFlow。

📚 官方文档

• 快速开始指南 - 快速上手RAGFlow的最佳入口
• 用户指南 - 详细介绍RAGFlow的各项功能和使用方法
• API参考 - RAGFlow API的详细说明文档
• 常见问题解答 - 解答使用过程中的常见问题

🌟 核心特性

RAGFlow的一些主要特性包括:

• 基于深度文档理解的非结构化数据知识提取
• 智能且可解释的基于模板的文本分块
• 可视化的文本分块结果,允许人工干预
• 支持Word、PPT、Excel、TXT、图片、扫描件等多种异构数据源
• 可配置的LLM和嵌入模型
• 多种召回方式与融合重排序
• 直观的API,便于与业务系统集成

🚀 快速开始

1. 克隆代码仓库:

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

2. 启动服务:

cd ragflow/docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose up -d

3. 在浏览器中访问 http://YOUR_SERVER_IP 即可登录RAGFlow

更多详细步骤请参考快速开始指南。

🛠️ 从源码构建

如果您想从源码构建Docker镜像,可以按以下步骤操作:

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
docker build -t infiniflow/ragflow:dev .
cd ragflow/docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose up -d

🔧 配置

RAGFlow的主要配置文件包括:

• .env - 系统基本设置
• service_conf.yaml - 后端服务配置
• docker-compose.yml - Docker Compose配置

修改配置后需要重启系统才能生效。

📅 最新更新

RAGFlow团队一直在积极开发新功能,以下是一些最新的更新:

• 2024-09-09: 新增医疗顾问代理模板
• 2024-08-22: 支持通过RAG生成SQL语句
• 2024-08-02: 支持基于graphrag的GraphRAG和思维导图
• 2024-07-23: 支持音频文件解析
• 2024-07-08: 支持基于Graph的工作流

🌐 社区资源

• GitHub 仓库 - 项目源码和Issue跟踪
• 在线演示 - 体验RAGFlow的功能
• Discord 社区 - 与其他用户和开发者交流
• Twitter - 关注最新动态
• GitHub Discussions - 参与项目讨论

🤝 贡献指南

RAGFlow是一个开源项目,欢迎社区贡献。如果您想参与项目开发,请先阅读贡献指南。

📝 总结

RAGFlow作为一个强大的开源RAG引擎,为构建智能问答系统提供了一个优秀的解决方案。无论您是想快速上手使用,还是深入了解其原理并参与开发,希望本文汇总的资源能够为您提供帮助。随着项目的不断发展,建议您经常关注官方文档和GitHub仓库以获取最新信息。

开始您的RAGFlow之旅吧!如果您在使用过程中遇到任何问题或有任何建议,欢迎在GitHub上提出issue或加入社区讨论。祝您使用愉快! 🚀