ragflow

RAGFlow：开源的基于深度文档理解的RAG引擎

RAGFlow是一个开源的基于深度文档理解的RAG(检索增强生成)引擎。它为各种规模的企业提供了一个精简的RAG工作流程,结合了大型语言模型(LLM)来提供真实可信的问答能力,并辅以来自各种复杂格式数据的可靠引用。

主要特性

RAGFlow具有以下几个关键特性:

1. 基于深度文档理解的知识提取

   • 能够从复杂格式的非结构化数据中提取知识
   • 可以在大规模文本中精准定位相关信息

2. 基于模板的文本分块

   • 采用智能且可解释的分块方式
   • 提供多种模板选择

3. 减少幻觉的可溯源引用

   • 可视化文本分块过程,允许人工干预
   • 快速查看关键引用,支持可追踪的引用以提供可靠答案

4. 兼容异构数据源

   • 支持Word、幻灯片、Excel、txt、图片、扫描件、结构化数据、网页等多种格式

5. 自动化的RAG工作流

   • 为个人和大型企业提供流线型的RAG编排
   • 可配置LLM和嵌入模型
   • 多重召回与融合重排序
   • 提供直观的API,便于与业务集成

系统架构

RAGFlow的系统架构包括以下几个主要组件:

• 数据接入层:支持多种数据源的导入
• 数据处理层:进行深度文档理解和知识提取
• 检索层:实现高效的相关信息检索
• 生成层:利用LLM生成答案
• API接口:提供与外部系统集成的接口

这种架构设计使RAGFlow能够高效地处理和利用各种数据,提供准确的问答服务。

快速开始

要开始使用RAGFlow,用户需要:

1. 确保满足系统要求(CPU、内存、磁盘空间等)
2. 安装Docker和Docker Compose
3. 克隆RAGFlow仓库
4. 使用Docker Compose启动服务
5. 在Web浏览器中访问RAGFlow
6. 配置所需的LLM和API密钥

详细的安装和配置步骤在项目文档中有详细说明。

配置与自定义

RAGFlow提供了灵活的配置选项,用户可以通过修改配置文件来自定义系统行为。主要的配置文件包括:

• .env: 基本系统设置
• service_conf.yaml: 后端服务配置
• docker-compose.yml: Docker容器配置

用户可以根据需求调整这些配置,以适应不同的使用场景。

社区与支持

RAGFlow拥有活跃的开源社区,提供多种交流和支持渠道:

• Discord社区
• Twitter账号
• GitHub讨论区

开发团队鼓励用户参与项目贡献,并提供了详细的贡献指南。

总的来说,RAGFlow是一个功能强大、灵活可配置的RAG引擎,适用于各种规模的组织和个人用户。它的开源性质和活跃社区为用户提供了良好的支持和持续改进的保证。

Markdown 格式说明

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文章内容丰富详实，语言通俗易懂，全面介绍了RAGFlow项目的主要特性、架构、使用方法等信息。