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标题: AI检索增强生成引擎-RAGFlow-深度理解知识文档,提取真知灼见! [打印本页]

作者: 链载Ai    时间: 2 小时前
标题: AI检索增强生成引擎-RAGFlow-深度理解知识文档,提取真知灼见!

RAGFlow 是什么?

RAGFlow是一款基于深度文档理解构建的开源RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow个人可以为各种规模的企业及提供一套专业的RAG工作流程,结合针对用户群体的大语言模型(LLM)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。

开源地址

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

?主要功能

最大程度降低幻觉(幻觉)

?兼容多种数据源

?全程无忧、自动化的RAG工作流程

?系统架构

?快速开始

? 前提条件

?启动服务器

确认vm.max_map_count的大小:
$sysctlvm.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
你的初始化会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久保存,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
克隆仓库:
$gitclonehttps://github.com/infiniflow/ragflow.git
进入docker文件夹,利用提前编译好的Docker镜像启动服务器:
$ cd ragflow/docker
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d
核心镜像文件大约15GB,可能需要一定时间提取。请等待。
服务器启动成功后再次确认服务器状态:
$dockerlogs-fragflow-server
出现以下界面提示说明服务器启动成功:
____ ______ __
/ __ \ ____ _ ____ _ / ____// /_______
/ /_/ // __ `// __ `// /_ / // __ \| | /| / /
/ _, _// /_/ // /_/ // __// // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_| \__,_/ \__, //_//_/ \____/ |__/|__/
/____/

* 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:werkzeugress CTRL+C to quit
在你的浏览器中输入你的服务器的IP地址并登录RAGFlow。
  1. 上面这个例子中,您只需输入 http://IP_OF_YOUR_MACHINE 即可:未配置过配置则消耗输入端口(默认的 HTTP 服务端口 80)。
  2. 在service_conf.yaml文件的user_default_llm栏配置LLM工厂,并在API_KEY栏填写和你选择的大模型相对应的API密钥。
  3. 好戏开始,接着奏乐接着舞!

源码编译、安装 Docker 镜像

$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
$ cd ragflow/
$ docker build -t infiniflow/ragflow:v0.3.0 .
$ cd ragflow/docker
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ docker compose up -d








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