40K Star——开源RAG引擎+Agent应用平台，适用于搭建个人或企业级私有知识库

于 2025-05-04 14:15:00 发布
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文章标签： AI大模型 LLM 大模型 人工智能 langchain
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonhy/article/details/147604714

 RAGFlow是由Infiniflow团队开发的一款开源检索增强生成（RAG）引擎，其核心目标是通过结合大语言模型（LLM）与深度文档理解技术，为用户提供高效、精准的知识库问答服务。该工具特别擅长处理复杂格式的非结构化数据（如Word、PDF、表格、图片等），并支持本地化部署，适用于从个人应用到企业级场景的多样化需求。

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开源地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

开源协议：Apache-2.0 license

01.

核心功能

深度文档理解与智能解析

RAGFlow通过自研的深度文档解析技术，能够精准提取多模态数据中的关键信息，包括扫描件、影印件、网页等复杂格式。例如，医疗领域的结构化数据（如CSV文件）可通过其模板化分块功能实现高效向量化，为后续检索提供可靠基础。

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可控的文本切片与可视化

系统支持基于模板的文本分块策略，用户可根据需求选择不同的分块模板，并实时查看分块过程的可视化结果。这种“可解释性”设计有效降低了模型生成中的“幻觉”现象，确保答案的可追溯性。

多源异构数据兼容

RAGFlow兼容超过20种文件类型，包括PPT、Excel、PDF、图片等，并支持从数据库、API等多种数据源实时检索信息。例如，在医疗问诊助手的搭建中，用户可上传包含数十万条QA对的CSV文件，系统会自动解析并构建知识索引。

自动化RAG工作流

从文档上传、分块、向量化到检索生成，RAGFlow提供端到端的自动化流程。其多路召回与融合重排序算法显著提升检索效率，结合动态参数调整（如温度值、Top P等），可灵活适配不同业务场景。

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02.

技术优势

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高性能混合检索

采用稠密向量+稀疏向量+结构化检索的混合模式，支持亿级数据量的毫秒级响应。通过集成ColBERT等先进算法，RAGFlow在保证检索精度的同时降低了延迟，适用于金融、医疗等高实时性场景。

本地化部署能力

用户可通过Docker快速部署私有化服务，支持与Ollama、Xinference等工具集成本地大模型（如Qwen-7B）。例如，医疗场景中可完全在本地运行知识库、向量模型和LLM，确保数据隐私。

动态反馈与自优化

系统内置自动化质量检测机制，若生成结果不符合预设标准（如引用缺失），会自动触发重新检索或参数调整流程。这种闭环优化显著提升了问答系统的长期稳定性。

03.

应用场景

智能客服与医疗问诊

通过整合医疗QA数据集（如PubMed论文数据），RAGFlow可构建本地化问诊助手，根据患者症状动态生成诊断建议，并精准引用医学文献。

法律合规支持

从法律文本中提取条款，自动生成合同审查报告。例如，系统可快速定位《民法典》中相关条文，并生成条款解读与修订建议。

企业知识管理

支持将内部文档（技术手册、市场报告）转化为可交互的知识库。员工可通过自然语言查询获取精准答案，同时溯源至原始文件的具体段落。

教育科研辅助

为学生提供动态解题步骤推导，或为研究人员自动生成文献综述。例如，输入“量子计算最新进展”，系统可检索预印本网站并生成结构化摘要。

04

部署指南

环境要求

  • 硬件：4核CPU/16GB内存/50GB磁盘
  • 软件：Docker≥24.0.0、Docker Compose≥v2.26.1

快速启动

# 克隆仓库并启动服务
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker
docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d

启动后访问http://localhost即可进入管理界面，需注意提前设置vm.max_map_count≥262144以避免内存问题。

模型配置

  • 本地模型：通过Ollama部署Qwen等模型，在RAGFlow中配置http://host.docker.internal:11434作为基础URL。
  • 云端API：支持DeepSeek、OpenAI等主流模型，需在service_conf.yaml中填写API密钥。

RAGFlow通过深度文档解析与混合检索算法的深度结合，解决了传统RAG系统在复杂格式处理与精准召回上的痛点。其开源特性与模块化设计，使其成为企业构建私有知识库的理想选择。随着2024年4月新增的对话API与本地模型支持，RAGFlow正在推动RAG技术从实验室走向产业落地。开发者可通过其GitHub仓库快速体验完整功能，或参考社区案例拓展应用边界。

 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🆓↓↓↓

​

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。

在这里插入图片描述

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)
在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

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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如何通过deepseek搭建私有化企业级RAG文件知识库
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<think>嗯，用户问的是如何通过DeepSeek搭建私有化企业级RAG文件知识库。首先，我需要明确用户的需求。他们可能是一个企业用户，想要在自己的内部系统中构建一个基于RAG（检索增强生成）模型的知识库，用于处理内部文档，提高信息检索和问答的效率。同时，用户强调“私有化”，说明他们对数据安全和隐私有较高要求，不希望数据泄露到外部。 接下来，我需要回想一下RAG的基本原理。RAG结合了检索和生成两个步骤，首先从大量文档中检索出相关的信息，然后利用生成模型（如GPT）生成回答。搭建这样的系统需要几个关键组件：文档处理、向量数据库、检索模型和生成模型。 然后，DeepSeek这个平台或工具可能提供了一些功能来支持这些步骤。我需要确认DeepSeek的具体能力，比如是否提供文本嵌入模型、是否支持私有化部署的向量数据库，或者是否有现成的API接口。如果用户提到的DeepSeek是深度求索公司的产品，可能他们有相关的企业级解决方案。 接下来要考虑搭建的步骤。通常，搭建RAG系统包括数据准备、文档切分、向量化存储、检索和生成几个阶段。对于私有化部署，可能需要本地服务器或私有云环境，确保数据不离开企业内网。 用户可能还关心具体的技术细节，比如使用哪些工具进行文档处理，比如LangChain或者LlamaIndex，或者是否需要自己训练模型。此外，安全性方面需要考虑访问控制、数据加密等措施。 另外，用户可能没有明确说明他们的技术基础，是否需要详细的步骤指导，或者更倾向于使用现有平台的服务。比如，DeepSeek是否提供了一站式的解决方案，还是需要结合其他开源工具。 可能还需要考虑扩展性和维护问题，比如如何处理新增文档，更新向量数据库，以及系统的性能优化等。 现在，需要将这些思考整理成一个清晰的步骤指南，涵盖从环境准备到部署维护的全流程，并强调私有化部署的安全措施，确保用户能够理解并实施。</think>搭建私有化企业级RAG（Retrieval-Augmented Generation）文件知识库需要结合深度学习模型、向量数据库和私有化部署能力。以下是基于DeepSeek或其他类似技术的实现步骤框架，重点聚焦企业级安全与定制化需求： --- ### **一、核心架构设计** 1. **技术选型** - **LLM模型**：选用DeepSeek-R1等支持私有化部署的大模型（需确认官方授权） - **向量模型**：Sentence-BERT、BGE或DeepSeek自研Embedding模型 - **向量数据库**：Milvus/Chroma（开源）或私有化商业方案（如腾讯云VectorDB） - **框架支持**：LangChain/LlamaIndex用于流程编排 2. **私有化要求** - 部署于企业内网/私有云（如OpenStack/K8s集群） - 数据全链路加密（传输TLS/静态AES- 访问控制（RBAC权限体系+审计日志） --- ### **二、实施步骤详解** #### **1. 环境准备** - **硬件**：GPU服务器（至少NVIDIA A10/A100）用于模型推理 - **容器化**：Docker/Kubernetes部署各模块（模型服务、数据库等） - **网络隔离**：通过VPC/防火墙限制外网访问 #### **2. 文档处理流水线** ```python # 示例：使用LangChain处理文档 from langchain.document_loaders import DirectoryLoader from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 加载企业文档（支持PDF/DOCX/Excel等） loader = DirectoryLoader('/data/docs', glob="**/*.pdf") docs = loader.load() # 智能分块（保留上下文） splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50, length_function=len ) chunks = splitter.split_documents(docs) ``` #### **3. 向量化与存储** - **私有化Embedding服务**： ```bash # 部署DeepSeek Embedding模型API docker run -p 8080:8080 deepseek/embedding:v1.0 --api-key="YOUR_LICENSE_KEY" ``` - **向量数据库初始化**： ```python from pymilvus import connections, CollectionSchema, FieldSchema, DataType connections.connect(host="10.0.0.10", port="19530") # 定义企业专属Schema fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1024), FieldSchema(name="metadata", dtype=DataType.JSON) ] collection = Collection("enterprise_kb", schema=CollectionSchema(fields)) ``` #### **4. RAG服务搭建** - **检索增强层**： ```python from langchain.retrievers import MilvusRetriever from deepseek import DeepSeekChat retriever = MilvusRetriever( collection_name="enterprise_kb", embedding_function=deepseek_embedding ) rag_chain = ( {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} | prompt_template | DeepSeekChat(model="deepseek-r1-enterprise") ) ``` #### **5. 安全增强措施** - **数据脱敏**：在向量化前进行敏感信息识别与掩码 - **模型微调**：使用企业专有数据做Domain Adaptation - **访问控制**：集成企业AD/LDAP实现单点登录 -- ### **三、企业级功能扩展** 1. **版本控制**：文档更新时保留历史版本向量记录 2. **多模态支持**：扩展处理图纸/图片中的OCR文本 3. **监控告警**：Prometheus+Grafana监控QPS/延迟 4. **灾备方案**：跨机房数据库集群+模型热备 --- ### **四、注意事项** 1. **合规性**：确保符合GDPR等数据保护法规 2. **冷启动**：初期需人工审核生成结果建立评估基准 3. **成本控制**：采用混合精度推理降低GPU消耗 建议联系DeepSeek商务团队获取企业版SDK及部署支持，同时可参考Azure AI Search+RAG等成熟方案进行架构验证。实际部署时建议分阶段实施，从试点部门逐步扩展到全企业。
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