RAGFlow: 一个完整的RAG使用解决方案(附教程)

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原创 最新推荐文章于 2026-07-05 09:42:58 发布 1.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
1Panel官方出品丨MaxKB：基于LLM大模型的知识库问答系统 1Panel应用商店上线AI问答系统MaxKB。 阅读详情

概述

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 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。

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特性

1. “Quality in, quality out”

  • 基于深度文档理解，能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。

  • 真正在无限上下文（token）的场景下快速完成大海捞针测试。

2. 基于模板的文本切片

  • 不仅仅是智能，更重要的是可控可解释。

  • 多种文本模板可供选择

3. 有理有据、最大程度降低幻觉（hallucination）

  • 文本切片过程可视化，支持手动调整。

  • 有理有据：答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。

4. 兼容各类异构数据源

  • 支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据, 网页等。

5. 全程无忧、自动化的 RAG 工作流

  • 全面优化的 RAG 工作流可以支持从个人应用乃至超大型企业的各类生态系统。

  • 大语言模型 LLM 以及向量模型均支持配置。

  • 基于多路召回、融合重排序。

  • 提供易用的 API，可以轻松集成到各类企业系统。

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如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

  • 内容：

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

  • 内容：

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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标签
#自然语言处理 #langchain #LLM #AI大模型 #人工智能
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强大的开源知识库问答系统MaxKB:支持快速嵌入到第三方业务系统 密码: MaxKB@123..你也可以通过 1Panel 应用商店 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2，30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。你也可以在线体验：DataEase 小助手，它是基于 MaxKB 搭建的智能问答系统，已经嵌入到 DataEase 产品及在线文档中。MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。开箱即用，支持快速嵌入到第三方业务系统，1Panel 官方出品。 阅读详情

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RAGFlow部署和使用

前提条件RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 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。前提条件CPU >= 4 核安装确保不小于 262144：如需确认如果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，还需要在文件里把进入docker。

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[译] RAGFlow 使用说明

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

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