RAGFlow 工具簡介
RAGFlow 是一款基於深度文件理解的開源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。
它旨在為各種規模的企業和個人提供簡化的 RAG 工作流程，結合大語言模型（LLM），從復雜格式的數據中提取可靠的問答和有理有據的參照。
如何快速開始
前提條件
在開始使用 RAGFlow 之前，確保你的系統滿足以下要求：
CPU：至少 4 核
記憶體：至少 16 GB
硬碟：至少 50 GB
Docker：版本 >= 24.0.0
Docker Compose：版本 >= v2.26.1
如果你尚未安裝 Docker，可以參考官方文件進行安裝²。
安裝步驟
複制倉庫 ：
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git進入 Docker 資料夾並啟動伺服器 ：
cd ragflow/docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d確認伺服器狀態 ：
docker logs -f ragflow-server
伺服器啟動成功後，可以在瀏覽器中輸入伺服器的 IP 地址並登入 RAGFlow。
功能特點
深度文件理解
RAGFlow 基於深度文件理解技術，能夠從各種復雜格式的非結構化數據中提取有價值的資訊。這使得它在處理大量數據時，能夠快速找到關鍵內容。
樣版化文本切片
RAGFlow 提供多種文本樣版選項，支持智慧且可解釋的文本切片。
這不僅提高了數據處理的效率，還允許使用者根據需要進行手動調整。
有理有據的參照
RAGFlow 在回答問題時，提供關鍵參照的快照，並支持追根溯源。
這大大降低了生成內容中的幻覺（hallucination），確保答案的可靠性。
相容多種資料來源
RAGFlow 支持多種檔型別，包括 Word 文件、PPT、Excel 表格、txt 檔、圖片、PDF、影印件、結構化數據和網頁等。
這使得它在處理不同格式的數據時，具有很高的靈活性。
自動化工作流
RAGFlow 提供全面最佳化的 RAG 工作流，支持從個人套用到超大型企業的各種生態系。
它支持大語言模型（LLM）和向量模型的配置，基於多路召回和融合重排序。
易用的 API
RAGFlow 提供易用的 API，使用者可以輕松將其整合到各種企業系統中。這使得 RAGFlow 在實際套用中具有很高的可操作性。
結論
RAGFlow 是一款功能強大且靈活的 RAG 引擎，適用於各種規模的企業和個人使用者。
透過深度文件理解、樣版化文本切片和有理有據的參照，RAGFlow 提供了高效且可靠的數據處理解決方案。
其相容多種資料來源和自動化工作流的特點，使得它在實際套用中具有廣泛的適用性。
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