RAGFlow：开源检索增强生成引擎，解锁高效问答新姿势

在当今数字化时代，面对海量且复杂的数据，如何精准获取所需信息并生成高质量的回答，成为众多开发者和用户的一大难题。今天，就给大家介绍一款超厉害的开源检索增强生成（RAG）引擎——RAGFlow，它能与大型语言模型（LLM）携手合作，从复杂数据格式中给出准确、有出处的答案，轻松解决上述难题！本文将结合RAGFlow开发人员文档，详细为大家讲讲它的架构、部署、配置等关键内容，干货满满，记得点赞收藏哦~

一、架构组件大揭秘

RAGFlow之所以如此强大，其精妙的架构功不可没。咱们一起来瞧瞧它的各个核心组件。

（一）数据摄取与处理

RAGFlow就像一个“数据多面手”，支持PDF、Word文档、网页等各种格式的数据输入。这些数据进入系统后，会由深度文档理解模块进行精细处理，该模块会智能地提取和组织信息，为后续高效检索打下坚实基础。比如，它能精准地从一份密密麻麻的PDF报告中，提取出关键的论点、数据，还能把它们按照一定的逻辑结构整理好。

（二）知识库管理

处理好的数据会被妥妥地存储在知识库中。为了实现快速查找和高效检索，RAGFlow采用了先进的索引和分块策略。打个比方，这就好比图书馆精心整理书架，把各类书籍按照不同类别、主题摆放，还贴上清晰的索引标签，我们找书时就能又快又准。RAGFlow的知识库管理也是这个道理，让数据查找变得轻松高效。

（三）检索机制

当用户抛出一个问题时，RAGFlow就像开启了一场“信息寻宝之旅”。它会迅速在知识库中搜索相关信息，而且还会运用多种召回策略，再结合融合重排序技术，把最相关的结果优先呈现出来。比如你问“人工智能在医疗领域的最新应用”，它能从海量数据里精准筛选出匹配度最高的内容，帮你快速找到答案。

（四）语言模型集成

RAGFlow可以和多种可配置的LLM无缝集成。基于检索到的信息，这些大型语言模型就能生成高质量的回复啦。这样一来，生成的答案既贴合上下文语境，又有可靠的数据支撑，专业又靠谱。

（五）引文和回复生成

RAGFlow还有个超贴心的功能，就是在生成答案的同时，会附上引文。这就相当于给答案提供了“证据”，让我们能清楚地知道信息来源，不仅增强了答案的可靠性，还提升了透明度和可追溯性，让我们用起来超放心。

（六）用户界面和API访问

RAGFlow不仅有直观易用的用户界面，方便我们直接和它互动；还提供了API接口，能与其他业务应用程序完美融合。通过API，我们可以实现自动化工作流程，拓展更多实用功能。比如，将RAGFlow集成到企业内部的客服系统中，让客服工作更高效智能。

二、本地部署RAGFlow全攻略

想在自己的电脑上部署RAGFlow，大展身手吗？别着急，按照下面的步骤来，轻松搞定。

（一）软硬件要求早知道

硬件要求：CPU需要4核（x86）的，内存至少16GB，磁盘空间得准备50GB。大家可以对照检查下自己的设备，看看是否达标。
软件要求：Docker版本要24.0.0及以上，Docker Compose版本要2.26.1及以上。如果版本不够，记得提前更新哦。

（二）启动前的关键设置

在启动服务器前，还有个重要的小步骤。为了确保Elasticsearch正常工作，我们需要把vm.max_map_count设置至少调整为262144。操作方法很简单，在终端输入以下命令就行：

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

要是想让这个设置一直生效，就把vm.max_map_count=262144添加到/etc/sysctl.conf文件里。

（三）启动服务器

一切准备就绪后，我们就可以用Docker Compose启动RAGFlow服务器啦，在终端输入：

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

服务器成功运行后，打开网页浏览器，在地址栏输入http://<IP_OF_YOUR_MACHINE>（把<IP_OF_YOUR_MACHINE>替换成你自己机器的IP地址），就能进入RAGFlow界面，开启探索之旅啦。

三、配置语言模型不求人

RAGFlow要想给出精准靠谱的回答，和LLM的集成至关重要。它支持OpenAI、Ollama等好多模型呢。配置方法也不难：

登录RAGFlow界面，点击右上角的个人资料徽标。
在下拉菜单里选择“Model providers”。
输入所需的API密钥和配置信息，添加你想用的LLM。添加的时候，一定要确保模型配置正确，这样才能和RAGFlow顺利“沟通”哦。

四、创建专属知识库

RAGFlow里的知识库，就像是一个装满各种有用信息的大宝库。下面教大家怎么打造自己的专属宝库。

进入RAGFlow界面，找到页面顶部的“知识库”选项卡，点击进入。
点击“Create knowledge base”，给你的知识库取个响亮的名字。
根据文档特点，选择合适的嵌入模型和分块方法。不同的文档类型，可能适合不同的设置，选对了能大大提高信息检索的准确性哦。
把准备好的PDF、DOCX、XLSX等格式的文档上传。
上传完成后，启动解析过程，把文档转换成数据集。RAGFlow还贴心地提供了多种分块模板，针对不同文档布局进行优化，让信息检索更精准。
上传和解析完成后，可以去“Retrieval testing”部分测试检索效果，看看这个知识库好不好用。

五、创建智能助手，轻松应对各种问题

在RAGFlow里，我们还能创建超智能的助手，就像给自己请了个专属小秘书。操作方法如下：

点击“聊天”，然后点击“添加”。
在“Chat Configuration”界面，我们可以给助手设置各种参数：
- Assistant Name：给助手取个专业的名字，比如“Web Application Security Expert”。
- Description of Assistant：简单描述一下助手的功能，像“Web app security expert assistant”。
- Assistant Avatar：可以给助手上传头像，让它更有个性，当然，暂时不设置也没关系。
- Empty Response：这个字段是用来处理助手没答案的情况的，先留空就行。
- Set an Opener：设置一个开场白，比如“嗨，Omar！👋 我是您的Web App Security助理，我能为您做些什么？”，让对话更亲切。
- Show Quote：如果开启这个切换开关，助手的回复可能会包含引文或引用文本，让回答更有依据。
- Text to Speech：如果关闭这个开关，助手就通过文本回复；打开的话，就能语音回复啦，大家可以按需选择。
- Knowledge Bases：把助手和之前创建好的知识库关联起来，比如“super-secret-data”知识库。这样助手就能借助知识库的信息，更好地回答问题。
在“提示引擎”选项卡，还能创建系统提示，配置相似度阈值、关键词相似度权重等参数，让助手更懂你的需求。比如，调整相似度阈值滑块，可以控制检索结果和问题的匹配程度；设置多轮次优化开关，助手就能更好地应对多轮对话啦。

六、干预文件解析，让数据更精准

RAGFlow还有个超实用的功能，就是可以干预文件解析过程，确保数据准确无误。解析完文档后：

点击已解析的文件，查看分块结果。
仔细检查每个数据块，有需要的话就添加关键字或者修改内容。
保存修改，这样知识库就能反映准确的信息啦，后续生成的答案也会更靠谱。

七、创建Agent，拓展无限可能

RAGFlow的Agent机制超有创意，它把无代码工作流编辑器和强大的基于图形的任务编排框架结合起来，能大大增强LLM在业务应用中的能力。通过Agent，我们可以创建复杂又智能的代理，满足各种特定需求。具体创建步骤如下：

找到RAGFlow界面顶部中心的“代理”选项卡，点击进入。
点击“+ Create agent”，打开代理模板页面。这里可以选择“Blank”模板从头开始搭建，也能从现有的通用聊天机器人等模板里选一个，快速上手。
用无代码工作流编辑器，把各种组件（运算符）拖放到工作流中，设计代理的行为。
为每个组件设置好输入和输出参数，选好合适的知识库，再根据需要调整LLM设置。要是还想了解更详细的操作指南，可以去RAGFlow文档站点的代理简介页面看看。

八、高级配置，优化性能

如果想让RAGFlow发挥出更强大的性能，还可以进行一些高级配置：

（一）Docker环境变量配置

在.env文件里调整变量，就能配置Elasticsearch、MySQL、Redis等服务。比如，你可以根据实际需求，调整数据库的连接参数、缓存设置等。

（二）服务配置

修改service_conf.yaml.template文件，能为RAGFlow的API服务器和任务执行程序设置系统级参数。具体怎么设置，可以查看文档的Configurations部分，里面有详细说明。

九、升级RAGFlow，紧跟前沿

RAGFlow在不断升级进化，我们也得及时跟上步伐，享受最新功能和优化。升级方法如下：

拉取最新的Docker镜像，在终端输入：
```
docker pull infiniflow/ragflow:latest
```
更新.env文件，让它指向新的镜像版本。
重新启动RAGFlow服务，在终端输入：
```
docker compose down
docker compose up -d
```

本文由mdnice多平台发布

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