探索 RAGFlow：开源 RAG 引擎的新力量，star高达55k+的开源项目

在当今信息爆炸的时代，如何高效地从海量复杂格式的数据中获取准确的信息并生成有用的回答，成为了企业和个人面临的重要挑战。RAGFlow 作为一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，应运而生，为解决这一问题提供了强大的解决方案。

什么是 RAGFlow？

[RAGFlow] 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎。它的核心目标是为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程。通过结合大语言模型（LLM），RAGFlow 能够针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。这意味着，无论是企业在处理内部文档、客户咨询，还是个人在探索知识、解决问题时，RAGFlow 都能帮助快速、准确地找到所需信息，并以合理的方式呈现出来。

主要特点

可靠的问答能力

借助大语言模型的强大语言理解和生成能力，RAGFlow 能够对用户的问题进行深入分析，并从相关数据中检索出最匹配的信息，进而生成准确、有针对性的回答。而且，它还会提供回答所依据的引用，让用户对答案的来源一目了然，增强了回答的可信度。

支持复杂格式数据

在实际应用中，数据的格式多种多样，包括文档、表格、图片等。RAGFlow 具备处理这些复杂格式数据的能力，能够对不同类型的数据进行有效的解析和处理，确保从中提取出有价值的信息。

精简的工作流程

RAGFlow 设计了一套精简的 RAG 工作流程，大大简化了数据处理和问答生成的过程。用户无需进行复杂的配置和操作，就可以快速搭建起自己的问答系统，提高工作效率。

官方GitHub：

​​https://github.com/infiniflow/ragflow​​

star:55k+

如何体验 RAGFlow？

试用 Demo

如果你想亲自体验 RAGFlow 的功能，可以登录网址 [https://demo.ragflow.io] (https://demo.ragflow.io) 进行试用。在 Demo 中，你可以直观地看到 RAGFlow 的问答效果，感受它的强大功能。

访问demo体验：

​​https://demo.ragflow.io​​

支持多种在线模型，以及本地大模型；

查看技术路线图

工作流演示：

私有化部署

一、获取项目代码与部署文件

推荐docker部署

• CPU >= 4 核
• 内存 >= 16 GB
• 磁盘 >= 50 GB
• Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

1. 克隆 RAGFlow 仓库

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

2. 进入 Docker 部署目录

cd docker

二、选择部署版本（根据需求选其一）

1. 标准版（含嵌入模型，约 9GB，适合生产环境）

# 直接使用预构建镜像（推荐 x86 平台）
# 修改 .env 文件中的 RAGFLOW_IMAGE 为 "infiniflow/ragflow:v0.19.0"
vi .env
# 启动服务（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. 精简版（不含嵌入模型，约 2GB，依赖外部服务）

# 修改 .env 文件中的 RAGFLOW_IMAGE 为 "infiniflow/ragflow:v0.19.0-slim"
vi .env
# 启动服务
docker compose -f docker-compose.yml up -d

三、部署验证与服务启动

1. 查看服务启动日志

# 实时查看日志（等待服务初始化完成）
docker logs -f ragflow-server
# 当看到以下输出时，说明服务启动成功
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 * Running on all addresses (0.0.0.0)

2. 访问 Web 界面

• 在浏览器中输入服务器 IP 地址（默认端口 80，无需添加端口号）：

http://你的服务器IP

• 首次使用需配置 LLM API 密钥（在​​service_conf.yaml.template​​​ 中设置​​user_default_llm​​​ 对应的​​API_KEY​​）。

技术文档与支持

如果你在使用 RAGFlow 的过程中遇到问题，或者想深入了解它的技术细节，可以参考以下技术文档：

• [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)

总之，RAGFlow 作为一款开源的 RAG 引擎，为企业和个人提供了强大的信息处理和问答解决方案。它的出现，将有助于提升人们在信息获取和利用方面的效率和质量。如果你正在寻找一款优秀的 RAG 工具，不妨尝试一下 RAGFlow。

引用链接：(https://github.com/infiniflow/ragflow?tab=readme-ov-file)

本文转载自​​AI小新​​，作者：AI小新