Ragflow介绍与安装

RagFlow介绍、对比与Windows安装

最新推荐文章于 2025-12-08 11:10:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-08 11:10:04 发布 · 1.6k 阅读

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RagFlow介绍与安装

RagFlow 是一款专注于 深度文档理解 的开源 RAG 引擎，旨在通过自动化流程解决复杂格式文档（如扫描件、表格、多模态数据）的检索与生成问题。其核心定位是提供高精度、可溯源的问答系统，尤其适合企业级知识库场景。

英飞流（InfiniFlow）公司开发，核心成员拥有国内外顶尖高校（如清华、北大、CMU 等）的 NLP/ML 学术背景，同时具备腾讯、字节跳动、微软等科技企业的工程经验，兼具理论深度与实战能力。
商业友好Apache 2.0开源协议,完整公开核心模块（文档解析、检索引擎、工作流编排）。
构建私有化知识库，解决通用LLM在特定领域的知识局限。
融合向量搜索（语义相似性）、全文检索（关键词匹配）及知识图谱（实体关系推理），显著提高召回率和精确度。
支持从数据库、API、文档库等多源数据中检索信息，生成结构化文档或摘要，适用于大规模内容管理（如企业年报、市场调查报告的自动生成）。

以下是针对 Dify、AnythingLLM、Ragflow、n8n、Langflow、Coze 六款工具的全面对比分析，结合核心定位、技术特性、适用场景等维度，助你快速定位最适合需求的工具：

维度	Ragflow	Dify	AnythingLLM	n8n	Langflow	Coze
核心定位	✅ 深度文档解析与高精度RAG	低代码AI应用开发	全栈私有化知识管理	跨系统流程自动化	深度整合LLM能力提供复杂AI应用的底层框架与工具链	终端用户智能体开发
开发门槛	中（拖拽式设计）	低（可视化界面）	中（需配置模型）	中（节点式编程）	中（拖拽式设计）	极低（无代码）
文档处理	✅ 20+格式支持（含扫描件/表格）	基础文本解析	200+格式支持	不支持	依赖LangChain插件	弱（单文件≤6000 token）
检索精度	✅ 多路召回+LLM重排序（95%召回率）	依赖第三方增强	常规向量检索	不适用	依赖配置	一般
工作流编排	模块化RAG流程	✅ 线性可视化流程	不支持	✅ 400+应用节点（强自动化）	✅ LangChain可视化调试	简化节点（有限分支）
部署方式	本地部署为主	SaaS/私有化/Docker	✅ 全本地化（隐私优先）	自托管/Docker	本地/Docker	云端SaaS（国内版）
典型场景	合同审查/医疗报告分析	客服机器人/营销文案生成	法律/医疗敏感数据管理	系统集成/数据自动化	LangChain原型开发	抖音/飞书生态轻应用
2025新增特性	跨语言搜索、代码组件、图像直显	多模型热切换、MCP集成	语音交互（STT/TTS）	高并发架构（1000+并发）	云原生部署模板	智能体市场（100+案例）

官网下载稳定版本：https://github.com/infiniflow/ragflow/tags

这里我们下载的是0.20.0版本
在这里插入图片描述

选择一：使用CPU运行（推荐基础场景）

# 下载精简版镜像并启动
docker compose -f docker-compose.yml up -d

选择二：使用GPU加速（需NVIDIA显卡）

# 下载完整版镜像并启用GPU加速
# 前提：已安装NVIDIA Docker驱动

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

打开docker desktop可以看到容器运行状态

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其中应用数据存在volumes中
在这里插入图片描述

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在这里插入图片描述