RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎，旨在通过整合检索到的信息和大型语言模型（LLM）来提升回答的质量和准确性。它支持多种文件类型，具有智能解析、可视化处理和可解释性等特点，允许用户轻松上传、管理和查询文档。RAGFlow不仅提高了知识库RAG的召回率，还提供了易于集成的API，适用于各类企业系统。此外，RAGFlow持续更新，集成新的模型和功能，以满足不同需求。部署RAGFlow需要一定的系统配置，包括Docker和适当的硬件资源。
RAGFlow 是一个基于Deepdoc（深度文档理解）的开源 RAG（检索增强生成）引擎，仅仅一月，Github斩获近7.1k Star！
RAGFlow大大提升知识库RAG的召回率，不仅智能，而且可控可解释、真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试、提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。
体验地址：https://ragflow.io/
为了确保大家了解一下“先验知识“，这里解释一下：什么是RAG？
什么是RAG？
RAG，也就是检索增强生成，听上去可能有点科技感，但其实这个概念相当直观。它基本上就是通过一个巧妙的方法来让大型语言模型（LLM）生成更精准、更有用的回答。
这个过程开始于一种特殊的数据库，我们可以称之为“垂直领域数据库”。当你向LLM提出一个问题时，RAG不是直接回答，而是先到这个数据库里去搜索与你的问题最相关的信息。这就好比你问了一个复杂的问题，RAG先跑去图书馆查资料。
接下来的步骤是关键：RAG把这些检索到的信息整合成一个精细的提示模板。然后，这个模板和你的原始问题一起被送到LLM。有了这个“答题纲要”，LLM就能够根据这些详细的信息给出一个更加全面和准确的答案。
简单来说，RAG的工作就是作为一个信息的搜集者和整合者，帮助LLM更好地理解和回应提问。一句话总结就是：RAG = 检索技术 + LLM提示。就像你问一个问题，RAG先从各种数据源中找到相关信息，然后将这些信息融入到LLM的提示中，最后由LLM给出一个精准的回答。
通过这种方式，RAG实际上是在扩展LLM的知识边界，使其不仅依赖于训练时学到的信息，还能动态地利用最新、最相关的数据。这就大大提升了回答的质量和实用性，让机器的回答不再是冷冰冰的重复，而是真正有帮助的知识分享。
首先，RAGFlow 作为一个全面的 RAG 解决方案，使用户能够上传和管理他们的文档。用户可以灵活地上传各种格式的文档，例如 PDF、Word、PPT、Excel 和 TXT。
通过智能解析，将数据准确录入数据库，允许用户使用任何大型语言模型查询其上传的文档。本质上，RAGFlow 包含以下端到端流程：
在处理文档时，RAGFlow 提供了多种选项：问答、简历、纸张、手册、表格、书籍、法律、一般文档等
智能文档处理的可视化和可解释性
在智能文档处理系统中，让用户能清楚了解他们上传的文档是如何被处理的非常重要。比如，系统处理了多少部分，以及如何识别和处理文档中的图表、图形和表格。因为基于大型语言模型（LLM）的系统不能保证完全准确，所以提供一个透明的过程让用户可以随时介入和控制，这非常关键。
尤其是处理PDF文档时，因为PDF格式多样且在各个行业中广泛使用，所以保持对处理过程的控制尤其重要。ragflow不仅展示处理的最终结果，还允许用户查看文档解析的具体细节。
用户可以通过点击定位到文档中的原始文本，比较原文和处理后的文本之间的差异，并进行必要的编辑和修正，如添加、修改或删除信息。这样的设计使得整个处理过程更加透明和可控，帮助用户更好地理解和使用系统。
查看 LLM 用于制定答复的原始文本
RAGFlow 是一个综合性的 RAG 系统。目前，许多开源 RAG 系统忽视了 RAG 的关键优势之一：使 LLM 能够以受控方式响应查询，推广一种理性的、基于证据的方法，消除幻觉。
人们普遍认为，根据模型的能力，LLM可能会遇到幻觉。在这种情况下，RAG 产品应该随时为用户提供参考，使他们能够查看 LLM 用于制定答复的原始文本。
这就需要生成原始文本的引用链接，使用户能够将鼠标悬停在其上以访问原始内容，包括图表、图表和表格。如果不确定性仍然存在，点击参考文献应该会引导用户看到原始文本，如下图所示：
下面提供Ragflow官方的文档介绍、相关资源、部署教程等，进一步支撑你的行动，以提升本文的帮助力。
"Quality in, quality out"
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• 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。
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• 真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。
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基于模板的文本切片
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• 不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。
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• 多种文本模板可供选择
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有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）
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• 文本切片过程可视化，支持手动调整。
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• 有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。
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兼容各类异构数据源
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• 支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据, 网页等。
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全程无忧、自动化的 RAG 工作流
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• 全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。
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• 大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。
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• 基于多路召回、融合重排序。
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• 提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。
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• 2024-05-08 集成大模型 DeepSeek
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• 2024-04-26 增添了'文件管理'功能.
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• 2024-04-19 支持对话 API (更多).
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• 2024-04-16 集成嵌入模型 BCEmbedding 和 专为轻型和高速嵌入而设计的 FastEmbed 。
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• 2024-04-11 支持用 Xinference 本地化部署大模型。
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• 2024-04-10 为‘Laws’版面分析增加了底层模型。
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• 2024-04-08 支持用 Ollama 本地化部署大模型。
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• 2024-04-07 支持中文界面。
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• CPU >= 4 核
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• RAM >= 16 GB
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• Disk >= 50 GB
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• Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
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如果你并没有在本机安装 Docker（Windows、Mac，或者 Linux）, 可以参考文档 Install Docker Engine 自行安装。
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1.
1. 确保 vm.max_map_count 不小于 262144 【更多】：
2.
如需确认 vm.max_map_count 的大小：$ sysctl vm.max_map_count如果 vm.max_map_count 的值小于 262144，可以进行重置：# 这里我们设为 262144:
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144你的改动会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久改动，还需要在 /etc/sysctl.conf 文件里把 vm.max_map_count 的值再相应更新一遍：vm.max_map_count=262144
3.
2. 克隆仓库：
4.
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
5.
3. 进入 docker 文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：
6.
$ cd ragflow/docker
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d
7.
请注意，运行上述命令会自动下载 RAGFlow 的开发版本 docker 镜像。如果你想下载并运行特定版本的 docker 镜像，请在 docker/.env 文件中找到 RAGFLOW_VERSION 变量，将其改为对应版本。例如 RAGFLOW_VERSION=v0.5.0，然后运行上述命令。
8.
核心镜像文件大约 9 GB，可能需要一定时间拉取。请耐心等待。
9.
4. 服务器启动成功后再次确认服务器状态：
10.
$ docker logs -f ragflow-server
11.
出现以下界面提示说明服务器启动成功：
12.
____ ______ __
/ __ \ ____ _ ____ _ / ____// /____ _ __
/ /_/ // __ `// __ `// /_ / // __ \| | /| / /
/ _, _// /_/ // /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_| \__,_/ \__, //_/ /_/ \____/ |__/|__/
/____/
* Running on all addresses (0.0.0.0)
* Running on http://127.0.0.1:9380
* Running on http://x.x.x.x:9380
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit
13.
如果您跳过这一步系统确认步骤就登录 RAGFlow，你的浏览器有可能会提示 network anomaly 或 网络异常，因为 RAGFlow 可能并未完全启动成功。
14.
5. 在你的浏览器中输入你的服务器对应的 IP 地址并登录 RAGFlow。
15.
上面这个例子中，您只需输入 http://IP_OF_YOUR_MACHINE 即可：未改动过配置则无需输入端口（默认的 HTTP 服务端口 80）。
16.
6. 在 service_conf.yaml 文件的 user_default_llm 栏配置 LLM factory，并在 API_KEY 栏填写和你选择的大模型相对应的 API key。
17.
详见 ./docs/llm_api_key_setup.md。
18.
好戏开始，接着奏乐接着舞！
19.
系统配置涉及以下三份文件：
o
• .env：存放一些基本的系统环境变量，比如 SVR_HTTP_PORT、MYSQL_PASSWORD、MINIO_PASSWORD 等。
o
o
• service_conf.yaml：配置各类后台服务。
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o
• docker-compose-CN.yml: 系统依赖该文件完成启动。
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请务必确保 .env 文件中的变量设置与 service_conf.yaml 文件中的配置保持一致！
./docker/README 文件提供了环境变量设置和服务配置的详细信息。请一定要确保 ./docker/README 文件当中列出来的环境变量的值与 service_conf.yaml 文件当中的系统配置保持一致。
如需更新默认的 HTTP 服务端口(80), 可以在 docker-compose-CN.yml 文件中将配置 80:80 改为 <YOUR_SERVING_PORT>:80。
所有系统配置都需要通过系统重启生效：
$ docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d
如需从源码安装 Docker 镜像：
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
$ cd ragflow/
$ docker build -t infiniflow/ragflow:v0.5.0 .
$ cd ragflow/docker
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ docker compose up -d
如需从源码启动服务，请参考以下步骤：
1.
1. 克隆仓库
2.
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
$ cd ragflow/
1.
2. 创建虚拟环境（确保已安装 Anaconda 或 Miniconda）
2.
$ conda create -n ragflow python=3.11.0
$ conda activate ragflow
$ pip install -r requirements.txt
如果cuda > 12.0，需额外执行以下命令：
$ pip uninstall -y onnxruntime-gpu
$ pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-12/pypi/simple/
1.
3. 拷贝入口脚本并配置环境变量
2.
$ cp docker/entrypoint.sh .
$ vi entrypoint.sh
使用以下命令获取python路径及ragflow项目路径：
$ which python
$ pwd
将上述which python的输出作为PY的值，将pwd的输出作为PYTHONPATH的值。
LD_LIBRARY_PATH如果环境已经配置好，可以注释掉。
# 此处配置需要按照实际情况调整，两个export为新增配置
PY=${PY}
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}
# 可选：添加Hugging Face镜像
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
1.
4. 启动基础服务
2.
$ cd docker
$ docker compose -f docker-compose-base.yml up -d
1.
5. 检查配置文件 确保docker/.env中的配置与conf/service_conf.yaml中配置一致， service_conf.yaml中相关服务的IP地址与端口应该改成本机IP地址及容器映射出来的端口。
2.
6. 启动服务
3.
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ bash ./entrypoint.sh
1.
7. 启动WebUI服务
2.
$ cd web
$ npm install --registry=https://registry.npmmirror.com --force
$ vim .umirc.ts
# 修改proxy.target为127.0.0.1:9380
$ npm run dev
1.
8. 部署WebUI服务
2.
$ cd web
$ npm install --registry=https://registry.npmmirror.com --force
$ umi build
$ mkdir -p /ragflow/web
$ cp -r dist /ragflow/web
$ apt install nginx -y
$ cp ../docker/nginx/proxy.conf /etc/nginx
$ cp ../docker/nginx/nginx.conf /etc/nginx
$ cp ../docker/nginx/ragflow.conf /etc/nginx/conf.d
$ systemctl start nginx
参考链接：
项目存储库：https://github.com/infiniflow/ragflow
项目网站：https://ragflow.io
在线演示：https://demo.ragflow.io
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/r4hBUF4sw-9kvZK7AkGASA
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