RAGFlow

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RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。

需求人群:

["适用于需要处理大量文档和数据的企业用户","适合需要从复杂数据中提取有用信息的研究人员","适合需要自动化文档处理和生成报告的业务流程"]

使用场景示例:

企业文档管理中的自动化问答系统

法律文件的自动化分析和摘要生成

教育领域中的教学材料自动整理和问答

产品特色:

基于深度文档理解的知识提取

模板化的文本块处理

可视化的文本分块,支持人工干预

支持多种数据源,包括Word、PPT、Excel、TXT、图像等

自动化的RAG工作流程,支持个人和大型企业

支持配置化的LLM和嵌入模型

支持文件管理

支持本地LLM部署

使用教程:

步骤1:确保系统满足CPU、RAM、磁盘和Docker的最低要求

步骤2:调整vm.max_map_count以满足Docker运行要求

步骤3:克隆RAGFlow的GitHub仓库到本地

步骤4:构建预构建的Docker镜像并启动服务器

步骤5:检查服务器状态,确认系统成功启动

步骤6:在浏览器中输入服务器IP地址并登录RAGFlow

步骤7:根据需要配置后端服务和环境设置

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