【GPT入门】第70课 ragflow简单入门

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原创 2025-09-23 20:01:36 488 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

RAGFlow+Dify：打造智能知识库搜索系统（windows版本）本文介绍了windows将RAGflow与Dify平台深度集成的方案，打造高效知识库搜索系统。通过API对接实现文档解析、智能分片和混合检索功能，在Dify中创建工作流应用节点。该方案结合RAGflow的多模态处理能力和Dify的流程编排优势，实现了知识检索与LLM的协同增效。阅读详情

【GPT入门】千问模型查看免费模型方式

1.ragflow介绍
2. ragflow安装
3.ragflow ui

1.ragflow介绍

官网： https://ragflow.com.cn/docs/dev/

RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）引擎。它与大语言模型（LLM）结合，能够为各种格式复杂的数据提供可靠的问答能力，并提供充分的引用依据。

本快速入门指南将介绍以下完整流程：

启动本地 RAGFlow 服务，
创建知识库，
干预文件解析，
基于您的数据集建立 AI 聊天。

2. ragflow安装

使用docker 启动ragflow

$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
$ cd ragflow/docker
$ git checkout -f v0.20.0


$ cd ragflow/docker
# Use CPU for embedding and DeepDoc tasks:
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d
# To use GPU to accelerate embedding and DeepDoc tasks:
# docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

3.ragflow ui

在这里插入图片描述

首页
先配置一个模型，必须配置嵌入模型和聊天模型，我这里配置glm的商用模型
配置知识库

在这里插入图片描述

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大模型

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#gpt

RAGFlow vs Dify：谁才是你的AI应用开发最佳拍档？例如，在法律合同审查中，RAGFlow能自动提取条款中的关键字段，准确率在行业内处于领先地位。此外，禁止用于构建多租户SaaS，商业化需谨慎。Gartner预测，到2026年，70%的RAG应用将采用模块化架构，垂直工具与通用平台的协同将成为主流。正如资深AI架构师所说：“RAGFlow是显微镜，Dify是望远镜——用好它们的关键，是看清你要观察的是细胞还是星系。正在测试“RAGFlow插件”，未来可能实现深度文档解析与低代码开发的结合，同时加强知识库向量化技术，目标将检索准确率提升至85%。阅读详情