【RAGFlow代码详解-5】配置系统

原创 已于 2025-08-26 10:14:43 修改 · 1k 阅读 · 23 ·
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#人工智能 #embedding #llama

于 2025-08-25 19:26:40 首次发布

配置架构概述

RAGFlow 的配置系统通过多层运行，为不同的部署场景和运行时要求提供了灵活性。
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服务配置系统

主配置在 service_conf.yaml 中定义，它为所有核心服务及其连接参数提供结构化设置。

核心服务配置结构

在这里插入图片描述

配置部分 目的 按键设置
ragflow 核心服务设置 主机 ， http_port
mysql/postgres 数据库连接 主机 、 端口 、 用户 、 密码 、 名称
minio/s3/ 作系统 /azure 对象存储 连接凭据和终结点
ES/ 作系统 / 无穷大 搜索引擎 主机、身份验证、数据库名称
redis 缓存和任务队列 主机、端口、数据库、密码
user_default_llm LLM 提供
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AI学习指南RAG篇(17)-RAGFlow环境搭建与配置
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通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置RAGFlow项目。如果在安装过程中遇到任何问题，请参考项目的官方文档或社区支持。希望本文能帮助您更好地理解和使用RAGFlow。
RAGFlow:安装与体验
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这里囫囵吐糟的review了下相关代码，可以看到RAGFlow在工程方面做了较多的工作，和微调的模型结合产生了良好的化学反应，通过一些工程的优化解决模型的badcase，最终做出了体验较好的产品，这是RAG文档解析的光明大道。
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RAGFlow 是一款开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，可以用于高效处理信息，为多种场景提供智能解决方案，如本地知识库的构建、问答系统的搭建，大量文本信息的处理等。另外，当在UI界面中选择以下其他模型时，会自动从HuggingFace下载，如果不能连接HuggingFace，可以设置以下环境变量，从镜像网点下载；模型名称填写ollama中模型的名称，可以用ollama list命令查看已安装的模型。在添加了的模型中，会显示有ollama。
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之前一直在使用Dify，虽然我觉得很好用，但是对于Dify的知识库，确实有一点点不满意，简单的使用还行，稍微复杂点的就跟不上节奏了，之前我就说过Dify可以外接RAGFlow作为外部知识库使用，所以今天我们就来聊聊如何本地化部署RAGFlow。
【免费下载】 RAGFlow 安装和配置指南
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### 项目基础介绍 RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。它为各种规模的企业及个人提供了一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 ### 主要编程语言 RAGFlow 主要使用 Python 作为编程语言，并结合了多种深度学习和自
RAG实战：本地部署ragflow+ollama（linux）
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Ollama+RAGFlow为例，应用RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）构建本地知识库，其中 Ollama 中使用的模型是Qwen2
【RAGFlow代码详解-1】概述
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RAGFlow是一个生产级RAG引擎，结合LLM与文档理解技术，支持多格式文档处理（PDF/DOCX/Excel等）。其技术特点包括：深度文档解析、可配置分块策略、多后端存储支持（Elasticsearch/OpenSearch等）和可视化工作流构建器。系统采用分层架构，包含React前端、Flask后端和多种存储方案，通过API提供知识库管理、文档处理等功能。RAGFlow实现了从文档上传、解析到向量检索的完整处理流程，支持多语言和容器化部署，适用于企业级知识管理场景。
【RAGFlow代码详解-2】系统架构
df007df的博客
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RAGFlow是一个基于微服务架构的智能文档处理系统，集成了文档处理、对话式AI、搜索检索和LLM功能。系统采用Actor模型处理任务，多后端文档存储和工厂模式的LLM集成。核心文档处理流程包括分块、嵌入生成和存储操作。搜索系统实现混合检索，结合全文和向量相似性搜索。API层使用Flask蓝图，服务层通过专门类实现业务逻辑，采用Peewee ORM进行数据库集成。系统支持Docker部署，可通过环境变量灵活配置后端服务。
【RAGFlow代码详解-23】聊天系统架构
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本文介绍了一个基于React的聊天系统架构，采用SSE实现实时消息流，支持多种交互模式。系统核心包括分层组件结构、基于钩子的状态管理和消息生命周期管理，实现URL驱动导航和乐观更新。特色功能包括多模型并发对话、可嵌入聊天小部件及与RAGFlow子系统的深度集成，通过统一消息接口连接知识库、LLM管理等模块，支持文件上传、多租户隔离等扩展能力。
【RAGFlow代码详解-26】Python SDK
df007df的博客
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RAGFlow Python SDK 为开发者提供了与RAGFlow HTTP API交互的编程接口，支持知识库管理、文档处理和对话式AI功能集成。该SDK采用模块化设计，包含知识库、聊天和代理等核心客户端类，支持API密钥、会话登录和OAuth等多种认证方式。提供同步/异步操作模式，具有结构化错误处理机制，适用于Web应用、批处理系统等场景。开发者可通过PyPI安装，SDK架构与HTTP API保持一致，简化了REST API调用过程。
一文读懂RAGFlow：从 0 到 1教你搭建RAG知识库
python12345_的博客
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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。
RAGFLOW 配置 Ollama 大模型流程（重点涉及参数配置）
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当温度接近 0 时，模型会选择概率最高的单词，输出更加确定性、保守，往往会产生比较常规、可预测的文本。当温度较高（如大于 1）时，模型会更多地考虑概率较低的单词，输出更加随机，可能会产生富有创意但也可能不太准确的内容。不过，要注意模型和数据的特点，有些模型结构可能本身并行性有限，过度追求并行度可能不会带来明显的性能提升，甚至可能导致错误。从计算角度看，它与模型的并行计算能力有关，较大的批处理大小可以更充分地利用计算资源，提高计算效率，但也会增加内存需求。这样可以使生成的文本更加丰富多样，避免单调的重复。
RagFlow 知识库参数配置指南
学亮编程手记
09-09 1887
从默认开始：如果不确定，先用默认参数（OVERLAP=50）处理一小部分典型文档，测试问答效果。迭代测试：RAG 的配置不是一个一蹴而就的过程。创建知识库后，一定要进入“经验”模块的“调试”标签页，用各种问题测试检索结果。如果发现检索到的chunk不相关 → 考虑调整向量模型或清理预处理规则。如果检索到的chunk是碎片，无法理解 → 适当增大CHUNK_SIZE。如果检索总是漏掉关键信息 → 适当增大。文档类型分组：如果文档类型差异巨大（如既有技术手册又有会议纪要），可以考虑。
【干货】带你一步步搭建RAGFlow
m0_59235245的博客
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上星期给各位同学介绍了RAGFlow这个大模型RAG引擎，本篇给大家介绍一下RAGFlow的本地搭建，以下过程基于Ubuntu24，其它Linux系统的搭建方法也基本相同。先来温补一下，RAGFlow是一个基于对文档深入理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理，用户向大模型提问时，RAGFlow先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。
RAGFlow搭建指南：从零开始，一步步安装RAGFlow【干货满满】！
2401_84204413的博客
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
[译] RAGFlow 使用说明
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快速启动 一、先决条件 二、启动服务器 1、确保 `vm.max_map_count` ≥ 262144: 2、克隆存储库： 3、构建预构建的Docker映像并启动服务器： 三、配置LLM 四、创建您的第一个知识库 五、文件解析 六、设置一个AI聊天 配置知识库 一、创建知识库 二、配置知识库 1、选择块方法 2、选择嵌入模型 3、上传文件 4、解析文件 5、干预文件解析结果 6、运行检索测试 三、搜索知识库 四、删除知识库 开始AI聊天 一、开始一个AI聊天 二、更新现有对话的设置 三、将聊天功能集成到您
亲测有效！Win10环境下RAGFlow全栈配置教程（附避坑指南）
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做环境管理，单一的python还好一些，我之前安装的是3.9（比较早了）。而有些项目需要3.10，有的需要3.11，有的需要3.12，要么升级，要么安装多套环境。不想用uv，使用conda，建议让kimi写个脚本，把uv.lock里的包都洗出来，洗成。如果你没有修改过docker部署的端口，可以直接使用，如果修改了，需要对应的修改。然而我折腾了一会，安装不上。前端环境需要npm，或者pnpm，我之前一直有对应的环境，我就不折腾了。如果大家自己折腾，建议用uv，直接导入官方提供的，缺有，但是不多。
2025最全RAGFlow搭建指南：一篇搞定所有技术细节
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RAGFlow是一个基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）的框架，它结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）两个关键的自然语言处理技术。为我们提供了一种强大的方式来处理复杂的自然语言处理任务，它能够生成更加准确、丰富和相关的结果。
AI本地部署之ragflow
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在Ubuntu24.04系统上部署ragflow 添加deepseek大模型
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### RAGFlow代码解析详解 #### 文档解析模块定制化实现 为了适应不同的文件格式需求，在RAGFlow中实现了文档解析功能的高度灵活性。通过`docker exec -it ragflow-server /bin/bash`命令进入容器环境后，可以在项目目录下编写自定义的文档解析逻辑[^1]。 具体来说，核心解析流程位于`rag/app/naive.py`文件内。此部分代码依据传入的`parser_id`参数来决定调用哪一个特定类型的解析器集合，进而完成对输入文档的内容提取以及分段处理工作[^2]： ```python def parse_document(parser_id, document_path): parser_mapping = { "pdf": PDFParser, "docx": DOCXParser, # 更多其他格式... } selected_parser_class = parser_mapping.get(parser_id) if not selected_parser_class: raise ValueError(f"Unsupported parser ID: {parser_id}") parser_instance = selected_parser_class() parsed_content = parser_instance.parse(document_path) return parsed_content.split_into_chunks() # 假设有一个split_into_chunks方法用于分割文本 ``` 这段伪代码展示了如何基于给定ID选取适当类实例并应用其成员函数来进行实际的数据读取与预处理操作。 #### 用户会话管理机制概述 对于Web应用程序而言，保持用户的登录状态至关重要。为此，RAGFlow集成了Flask-Session和Flask-Login库以提供安全可靠的认证服务。以下是初始化这两个组件的方式[^3]: ```python from flask import Flask from flask_session import Session as FlaskSession from flask_login import LoginManager app = Flask(__name__) flask_session = FlaskSession(app) login_manager = LoginManager() login_manager.init_app(app) ``` 这里配置了必要的中间件以便于后续开发过程中能够方便地访问当前请求上下文中存储的身份验证信息。 #### 多平台模型部署方案介绍 考虑到不同开发者可能偏好各异的技术栈，因此RAGFlow设计之初就注重跨框架的支持能力。无论是TensorFlow还是PyTorch亦或是ONNX Runtime所构建的大规模神经网络结构都能在此基础上顺利迁移至生产环境中运行[^4]。 这种开放式的架构不仅促进了社区间的交流协作，同时也降低了技术门槛，使得更多研究者得以专注于算法本身而非底层基础设施建设方面的问题。
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