RAGFlow 工具简介
RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。
它旨在为各种规模的企业和个人提供简化的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM），从复杂格式的数据中提取可靠的问答和有理有据的引用。
如何快速开始
前提条件
在开始使用 RAGFlow 之前，确保你的系统满足以下要求：
CPU：至少 4 核
内存：至少 16 GB
硬盘：至少 50 GB
Docker：版本 >= 24.0.0
Docker Compose：版本 >= v2.26.1
如果你尚未安装 Docker，可以参考官方文档进行安装²。
安装步骤
克隆仓库 ：
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git进入 Docker 文件夹并启动服务器 ：
cd ragflow/docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d确认服务器状态 ：
docker logs -f ragflow-server
服务器启动成功后，可以在浏览器中输入服务器的 IP 地址并登录 RAGFlow。
功能特点
深度文档理解
RAGFlow 基于深度文档理解技术，能够从各种复杂格式的非结构化数据中提取有价值的信息。这使得它在处理大量数据时，能够快速找到关键内容。
模板化文本切片
RAGFlow 提供多种文本模板选项，支持智能且可解释的文本切片。
这不仅提高了数据处理的效率，还允许用户根据需要进行手动调整。
有理有据的引用
RAGFlow 在回答问题时，提供关键引用的快照，并支持追根溯源。
这大大降低了生成内容中的幻觉（hallucination），确保答案的可靠性。
兼容多种数据源
RAGFlow 支持多种文件类型，包括 Word 文档、PPT、Excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、结构化数据和网页等。
这使得它在处理不同格式的数据时，具有很高的灵活性。
自动化工作流
RAGFlow 提供全面优化的 RAG 工作流，支持从个人应用到超大型企业的各种生态系统。
它支持大语言模型（LLM）和向量模型的配置，基于多路召回和融合重排序。
易用的 API
RAGFlow 提供易用的 API，用户可以轻松将其集成到各种企业系统中。这使得 RAGFlow 在实际应用中具有很高的可操作性。
结论
RAGFlow 是一款功能强大且灵活的 RAG 引擎，适用于各种规模的企业和个人用户。
通过深度文档理解、模板化文本切片和有理有据的引用，RAGFlow 提供了高效且可靠的数据处理解决方案。
其兼容多种数据源和自动化工作流的特点，使得它在实际应用中具有广泛的适用性。
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