大模型应用开发 | 企业开源知识库RAGFlow使用教程（一）安装启动、功能介绍

详细介绍下RAGFlow是如何使用的。
官方文档（v0.19.0版本）：https://ragflow.io/docs/v0.19.0/

一、安装启动

项目Clone到本地之后，同样用Docker方式进行安装。具体安装方式和Dify类似，但是要注意，如果使用CPU时，安装时用

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

如果是GPU时，安装史用

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

具体安装流程可以参照官方文档提供的下图：

这里要注意一点，不推荐个人电脑安装RAGFlow，无论是Mac还是Windows系统，安装时有坑，建议直接Linux服务器安装，配置上也尽量高一些，官方推荐的最低配置如下：

个人推荐最低要8核的CPU，内存最低32G，硬盘直接上固态，空间尽可能的大。如果有条件的话，上GPU最好，推荐RTX 4060保底。

Tips：为什么RAGFlow的硬件配置那么高，远高于DIfy安装需要的配置。最主要的原因是它是最接近企业级的RAG知识库系统，对文档进行embedding处理时会消耗大量显存和算力，它背后能够处理的并不单单只是文档里的文字，还提供了一系列的OCR（光学字符识别）、TSR（表结构识别）和DLR（文档布局识别）等视觉模型方式来处理文档。并且在往向量数据库（默认是Faiss，但是可以配制成其他的）存储时，尤其是初始构建索引时，也会很消耗CPU和内存。

使用前配置

项目启动后，我们需要使用前进行一些配置。

首先，需要在设定中添加并配置一些模型。配置的方法和之前写的配置Dify中模型方法一样，就是要添加API-KEY或一些Secret。但是作为一款专业的RAG知识库系统，除了最低需要有Embeding模型和Chat模型外，推荐还需要提供Rerank、TTS、Img2txt等模型。

配置完后，还需要把默认的模型也进行设置。

其次，企业在使用时，一定也要对权限进行设置。这里不详细介绍了。

最后，如果你的知识库最后要对外开放API让别的系统可以调用，别忘了创建API KEY。

二、功能介绍

下面，来介绍下RAGFlow的核心功能。从下面图中可以看出，有5个，但是最核心的，其实就两个，一个是知识库（最核心），一个是聊天，其他三个都是辅助功能。有人好不同意了，人家也有Agent智能体功能啊，但实话，个人用起来，不是特别好用，简单的场景还可以，复杂的场景，支持有限。

先从非核心功能介绍起：

1、文件管理

顾名思义，就是管理你上传的各种知识库文件，没啥多说的。

2、搜索

单纯的侧重于对知识库文件内容进行检索，会显示出来内容出处（检索片段）。

这里要区别于最上面【聊天】的菜单。官方还针对这个问题进行了解释二者的区别。

这里解释下，相比于AI Search（搜索菜单），AI Chat（聊天菜单）的检索策略更佳丰富，更佳灵活，并且支持多轮对话。后面演示聊天功能时，大家可以感受到。

3、Agent

大家可以从下图看到，默认也是预置了一些智能体模版，但是不多。

整体使用上，还是以拖拽组件形成工作流为主，因为之前在Dify的章节详细讲过了使用方法，RAGFlow的使用也差不多，所以这里不详细介绍了。例如下面创建的HP客服的智能体。

因为整体可以使用的组件和扩展性有限，外加产品定位是知识库，所以Agent只是起到了辅助作用。如果不想找其他的智能体产品，就想在RAGFlow上全搞了，也没问题。

上面三个辅助性质的功能快速浏览了一遍，下一章进入到最核心的部分：【知识库】和【聊天】。

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