【收藏】RAGFlow完全指南：手把手教你搭建大模型知识库

RAGFlow是融合数据检索与生成式模型的新型系统架构。本文详细介绍了其环境准备、系统搭建、模型配置和知识库创建的全过程，并通过实例展示了效果。文章指出文件解析、Embedding和LLM是提升RAG准确率的三大关键点，为开发者提供了实用的RAG知识库搭建指南。

一、RAGFlow概述

1、RAGFlow的定义

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。

2、特点

• 高效整合海量数据：借助先进的检索算法，系统能够在大数据中迅速找到相关信息，并将之用于生成回答。
• 增强生成质量：通过引入外部数据，生成模块能够克服模型记忆限制，提供更为丰富和准确的信息。
• 应用场景广泛：包括但不限于在线问答系统、智能客服、知识库问答、个性化推荐等。

3、RAGFlow应用场景

在在线客服系统中，RAGFlow能够利用用户的历史咨询记录、产品文档以及FAQ等数据，实时检索出最相关的信息，并通过生成模块整合成自然、连贯的回复，从而大幅提升客户满意度。

4、RAGFlow系统架构

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二、环境准备与系统搭建

1、环境需求

在搭建RAGFlow系统前，需要确保开发与运行环境满足以下要求：

• 硬件配置：建议采用多核CPU、充足内存（16GB及以上）以及支持高并发访问的存储设备；如需部署大规模检索服务，可考虑使用分布式存储集群。
• 操作系统：推荐使用Linux发行版（如CentOS、Ubuntu）以便于Shell脚本自动化管理；同时也支持Windows环境，但在部署自动化脚本时可能需要适当调整。
• 开发语言与工具：主要使用Java进行系统核心模块开发，同时结合Shell脚本实现自动化运维。
• 依赖环境：需要安装Java 8及以上版本，同时配置Maven或Gradle进行依赖管理；对于数据检索部分，可采用ElasticSearch、Apache Solr等开源检索引擎；生成模块则依赖于预训练模型，可以借助TensorFlow或PyTorch进行实现。

2、服务器配置

• CPU >= 4 核
• RAM >= 16 GB
• Disk >= 50 GB
• Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

3、安装

修改 max_map_count

确保 vm.max_map_count 不小于 262144

如需确认 vm.max_map_count 的大小：

$ sysctl vm.max_map_count

如果 vm.max_map_count 的值小于 262144，可以进行重置：

# 这里我们设为 262144:
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

你的改动会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久改动，还需要在 /etc/sysctl.conf 文件里把 vm.max_map_count 的值再相应更新一遍：

vm.max_map_count=262144

下载仓库代码

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

Docker拉取镜像

修改镜像为国内镜像并且选择embedding版本

修改文件docker/.env/

默认配置为：RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0-slim

修改为国内镜像：RAGFLOW_IMAGE=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow:v0.16.0

RAGFlow image tag	Image size (GB)	Has embedding models?	Stable?
v0.16.0	≈9	✔️	Stable release
v0.16.0-slim	≈2	❌	Stable release
nightly	≈9	✔️	Unstable nightly build
nightly-slim	≈2	❌	Unstable nightly build

运行命令拉取镜像

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

查看日志

docker logs -f ragflow-server

提示下面提示说明启动成功

     ____   ___    ______ ______ __
    / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _      __
   / /_/ // /| | / / __ / /_   / // __ \| | /| / /
  / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ /
 /_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/

 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:9380
 * Running on http://x.x.x.x:9380
 INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

访问IP，进入 RAGFlow，注意不是 9380 端口，Web是http://127.0.01默认为 80 端口

三、应用

1、注册账号

注册完直接登录

2、添加模型

本文用到的模型类型：Chat 和 Embedding。 Rerank 模型等后续在详细介绍。

点击右上角->模型提供商->添加模型

填写模型信息，模型类型选 chat

再添加一个 Embedding 模型用于知识库的向量转换（RAGFlow 默认也有 Embedding）

在系统模型设置中配置聊天模型和嵌入模型为我们刚刚添加的模型

3、创建知识库

填写相关配置

• 文档语言：中文
• 嵌入模型：选择我们自己运行的bge-m3:latest,也可以用默认的。具体效果大家自行评估

上传文件

这里我自己造了一个测试文档来验证知识库，内容是编的，介绍一个 ABCD 工具，文档在文末提供下载。

文件上传后是未解析状态，需要解析才可以使用，点击解析

解析成功后点击文件可以看到解析效果

效果

4、创建聊天

设置模型。token 调整大一些

5、验证效果

问题一：直接发送 ABCD

知识库回答

原文档

问题二：ABCD 错误代码有哪些

知识库回答

原文档

问题三：ABCD 支持哪些系统

知识库回答

原文档

问题四：ABCD 官网

知识库回答

你也可以在回答的结果看到他引用的知识库

原文档

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总结

本文介绍了 RAGFlow 的基础使用方法，从演示效果来看尚可。然而，在实际应用场景中，各类文件格式与结构各不相同，文件解析成为一大难题。一旦解析不准确，即便使用性能强劲的 Deepseek-R1 大模型（经亲测），也会出现分析错误的情况。因此，在 RAG 过程中，文件解析、Embedding 以及 LLM 是提升准确率的三大关键攻克点。

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