RAGFlow是一种融合了数据检索与生成式模型的新型系统架构,其核心思想在于将大规模检索系统与先进的生成式模型(如Transformer、GPT系列)相结合,从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库,又能生成符合上下文语义的自然语言回复。该系统主要包含两个关键模块:数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息,而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。
在实际应用中,RAGFlow能够在客户服务、问答系统、智能搜索、内容推荐等领域发挥重要作用,通过检索与生成的双重保障,显著提升系统的响应速度和准确性。
RAGFlow安装
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow
wsl安装
安装 WSL文档: https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install
WSL基本命令:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/basic-commands
1、管理员权限打开powershell命令
#启动wsl子系统
dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux
/all /norestart
#启用虚拟机平台支持
dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all
/norestart
#设置wsl2
wsl --set-default-version 2
也可以手动选择:

RAGFlow最终完成版安装步骤
采用docker安装,没有的需要安装下:https://blog.youkuaiyun.com/YXWik/article/details/128254108
ragflow项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow
下载项目

解压

修改修改镜像为国内镜像 F:\ragflow-main\docker 文件夹下的 .env文件中的RAGFLOW_IMAGE
RAGFLOW_IMAGE=docker-0.unsee.tech/infiniflow/ragflow:v0.17.0

在.env文件中,使用镜像地址就行:HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

docker-compose-base.yml 配置更改如下
redis:
image: valkey/valkey:8
container_name: ragflow-redis
entrypoint: ["redis-server", "--requirepass", "${REDIS_PASSWORD}", "--maxmemory", "128mb", "--maxmemory-policy", "allkeys-lru"]
env_file: .env
ports:
- ${
REDIS_PORT}:6379
volumes:
- redis_data:/data
networks:
- ragflow
restart: on-failure

更换镜像:
{
"builder": {
"gc"

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