RAGFlow
R
Ragflow
简介 :
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
需求人群 :
["适用于需要处理大量文档和数据的企业用户","适合需要从复杂数据中提取有用信息的研究人员","适合需要自动化文档处理和生成报告的业务流程"]
总访问量: 430.3K
占比最多地区: CN(63.98%)
本站浏览量 : 97.4K
使用场景
企业文档管理中的自动化问答系统
法律文件的自动化分析和摘要生成
教育领域中的教学材料自动整理和问答
产品特色
基于深度文档理解的知识提取
模板化的文本块处理
可视化的文本分块,支持人工干预
支持多种数据源,包括Word、PPT、Excel、TXT、图像等
自动化的RAG工作流程,支持个人和大型企业
支持配置化的LLM和嵌入模型
支持文件管理
支持本地LLM部署
使用教程
步骤1:确保系统满足CPU、RAM、磁盘和Docker的最低要求
步骤2:调整vm.max_map_count以满足Docker运行要求
步骤3:克隆RAGFlow的GitHub仓库到本地
步骤4:构建预构建的Docker镜像并启动服务器
步骤5:检查服务器状态,确认系统成功启动
步骤6:在浏览器中输入服务器IP地址并登录RAGFlow
步骤7:根据需要配置后端服务和环境设置
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