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大连市城市建设档案馆网站,北京死亡病例最新消息,设计logo的ai软件,闽侯福州网站建设随着大模型在企业落地加速#xff0c;“如何让LLM精准理解私有数据、避免幻觉”成为核心痛点。Retrieval-Augmented Generation#xff08;RAG#xff09;技术因能连接外部知识库、提升回答可信度#xff0c;成为解决该问题的关键方案。 而今天要介绍的RAGFlow#xff0c…随着大模型在企业落地加速“如何让LLM精准理解私有数据、避免幻觉”成为核心痛点。Retrieval-Augmented GenerationRAG技术因能连接外部知识库、提升回答可信度成为解决该问题的关键方案。而今天要介绍的RAGFlow正是一款将前沿RAG与Agent能力深度融合的开源引擎——无论是个人搭建知识库还是企业级部署它都能帮你快速将复杂数据转化为生产级AI系统。先直观体验下官方Demohttps://demo.ragflow.io感受它的文件管理、AI对话与Agent协作能力一、什么是RAGFlowRAGFlow是由infiniflow开源的企业级RAG引擎核心定位是“为LLM构建更优的上下文层”。它并非简单的“检索生成”工具而是整合了三大核心能力RAGAgent双驱动既支持精准的外部知识检索又能通过Agent模板实现自动化任务执行如技术支持、产品咨询统一上下文引擎能处理海量非结构化数据从扫描件到网页内容都能精准提取知识灵活适配性提供从个人到大型企业的全场景工作流无需从零搭建RAG链路。简言之RAGFlow要解决的是“从数据到AI应用”的全链路问题——接入数据、配置模型就能快速生成高保真的AI问答系统。二、RAGFlow核心功能直击RAG落地4大痛点RAGFlow的功能设计精准匹配开发者在实践中的难题每个特性都对应明确的业务价值. 1. 深度文档理解从“混乱数据”中抽取出精准知识传统RAG工具常栽在“非结构化数据解析”上——比如PDF扫描件的文字提取不全、Excel表格结构丢失。而RAGFlow通过自研的DeepDoc引擎能做到全格式兼容支持Word、PPT、Excel、TXT、图片、扫描件、网页等异构数据源精细信息提取不仅识别文本还能解析表格结构、图片中的文字结合OCR甚至理解PDF中的复杂排版无限token检索无需担心文件过大导致信息丢失能在海量数据中精准找到“关键信息针”。. 2. 模板化分块让“数据切割”更智能、可解释文本分块是RAG的基础分块质量直接影响检索效果。RAGFlow提供多场景模板针对报告、合同、技术文档等不同类型预置专属分块逻辑无需手动调试透明可干预分块过程可视化开发者能清晰知道数据如何拆分便于优化检索策略。. 3. 接地引用彻底告别大模型“幻觉”“回答没依据”是LLM落地的重大风险RAGFlow通过两大机制解决分块可视化干预支持查看文本分块过程避免关键信息被拆分或遗漏可追溯引用来源生成回答时附带原始文档片段每个结论都能对应到具体出处既方便验证也符合企业合规需求。. 4. 自动化RAG工作流从“配置到上线”零代码/低代码无需手动拼接“解析-分块-召回-重排序-生成”等模块RAGFlow已做好全链路封装多模型适配支持OpenAI、Kimi、Grok、DeepSeek等主流LLM与嵌入模型灵活切换智能检索策略多轮召回关键词向量结合融合重排序提升检索精度便捷集成提供直观API轻松与现有业务系统对接如客服、技术支持平台。三、2025最新更新紧跟大模型技术前沿RAGFlow的开发团队迭代非常活跃2025年以来的关键升级值得关注确保工具始终适配最新技术2025-08-08支持OpenAI最新GPT-5系列模型进一步提升生成质量2025-08-04新增对Kimi K2、Grok 4的支持模型选择更灵活2025-08-01正式支持Agentic工作流与MCP多组件协调平台可搭建多Agent协作系统如“技术支持Agent检索Subagent”2025-05-23为Agent新增Python/JavaScript代码执行器支持自动运行代码处理数据如计算、分析2025-03-19接入多模态模型可解析PDF/DOCX中的图片内容如识别图表、截图文字2024年底升级DeepDoc的文档布局分析模型提升复杂格式文件解析成功率。四、快速上手3步启动RAGFlow服务RAGFlow基于Docker部署无需复杂环境配置新手也能在10分钟内启动。. 1. 确认环境要求首先确保本地满足基础配置CPU ≥ 4核RAM ≥ 16GB磁盘 ≥ 50GBDocker ≥ 24.0.0 Docker Compose ≥ v2.26.1可选若需使用代码执行器需额外安装gVisor。. 2. 关键前置配置调整内存映射限制RAGFlow依赖的服务需要足够的内存映射执行以下命令检查并设置# 1. 检查当前vm.max_map_count值sysctl vm.max_map_count# 2. 若小于262144临时设置重启后失效sudo sysctl -w vm.max_map_count262144# 3. 永久设置推荐编辑/etc/sysctl.confecho vm.max_map_count262144 | sudo tee -a /etc/sysctl.conf# 生效永久配置sudo sysctl -p. 3. 克隆仓库并启动服务# 1. 克隆RAGFlow源码git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git# 2. 进入Docker配置目录cd ragflow/docker# 3. 启动CPU版本适合快速测试docker compose -f docker-compose.yml up -d# 若有GPU需NVIDIA Docker启动GPU加速版提升嵌入/解析速度# docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d. 4. 验证启动与访问# 查看服务日志确认启动成功docker logs -f ragflow-server# 成功标志出现以下输出____ ___ ______ ______ __ / __ \ / | / ____// ____// /____ _ __ / /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / / / _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ / /_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/ * Running on all addresses (0.0.0.0)启动成功后浏览器输入http://你的服务器IP默认端口80可省略再在service_conf.yaml.template中配置LLM API Key如OpenAI、Kimi的Key就能开始使用AI对话功能。五、进阶配置满足个性化需求对于有定制化需求的开发者RAGFlow提供多种进阶方案. 1. 选择合适的Docker镜像RAGFlow提供4类镜像可根据场景灵活选择RAGFlow镜像标签镜像大小包含嵌入模型稳定性适用场景v0.20.5≈9GB✔️稳定版生产环境无需依赖外部嵌入服务v0.20.5-slim≈2GB❌稳定版测试/开发依赖外部嵌入服务如OpenAI Embeddingsnightly≈9GB✔️开发版体验最新功能不建议生产用nightly-slim≈2GB❌开发版轻量测试最新功能切换镜像只需修改docker/.env中的RAGFLOW_IMAGE变量例如RAGFLOW_IMAGEinfiniflow/ragflow:v0.20.5. 2. 切换文档引擎从Elasticsearch到InfinityRAGFlow默认用Elasticsearch存储文本和向量若需切换到高效向量数据库Infinity步骤如下# 1. 停止并删除现有容器注意-v会清除数据需提前备份docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v# 2. 修改docker/.env设置文档引擎为infinityecho DOC_ENGINEinfinity | sudo tee -a docker/.env# 3. 重启服务docker compose -f docker-compose.yml up -d⚠️ 注意Linux/ARM64平台暂不支持Infinity引擎。. 3. 从源码启动适合二次开发若需定制功能可从源码启动服务# 1. 安装依赖工具pipx install uv pre-commit# 2. 克隆源码并安装Python依赖git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.gitcd ragflow/uv sync --python 3.10 --all-extras # 安装Python依赖uv run download_deps.py # 下载额外依赖pre-commit install # 安装pre-commit钩子# 3. 启动依赖服务MinIO、ES、Redis、MySQLdocker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d# 4. 配置hosts将服务域名解析到本地echo 127.0.0.1 es01 infinity mysql minio redis sandbox-executor-manager | sudo tee -a /etc/hosts# 5. 可选设置HF镜像无法访问HuggingFace时export HF_ENDPOINThttps://hf-mirror.com# 6. 安装jemalloc提升内存效率# Ubuntu: sudo apt-get install libjemalloc-dev# CentOS: sudo yum install jemalloc# macOS: sudo brew install jemalloc# 7. 启动后端服务source .venv/bin/activateexport PYTHONPATH$(pwd)bash docker/launch_backend_service.sh# 8. 启动前端服务cd webnpm installnpm run dev前端启动后可通过http://127.0.0.1:9222访问。六、文档与社区获取全方位支持RAGFlow提供完善的文档和活跃的社区助力开发者快速上手. 官方文档涵盖从入门到进阶的全流程指南快速开始新手入门步骤配置指南环境变量、服务配置详解用户指南文件上传、AI对话、Agent使用教程开发者指南源码结构、二次开发教程FAQs常见问题解决方案。. 社区渠道有问题或想参与贡献可通过以下渠道交流Discord实时沟通获取官方支持Twitter关注最新动态GitHub Discussions分享使用经验、讨论技术问题GitHub Issues提交bug反馈或功能需求。七、总结为什么选择RAGFlow在众多RAG工具中RAGFlow的核心优势很突出开源免费无商业许可成本可自由定制功能全面RAGAgent双核心覆盖数据解析、检索、生成、协作全链路易上手Docker一键部署无需复杂配置高适配性支持多模型、多数据源、多部署方式持续迭代活跃的开发团队频繁更新以支持最新技术如GPT-5、Kimi K2。无论你是想搭建个人知识库还是部署企业级AI客服、技术支持系统RAGFlow都是值得尝试的选择。现在就去GitHub给它点个Star吧https://github.com/infiniflow/ragflow一起参与开源生态建设想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”