RAGFlow

RAGFlow 一、介绍 RAGFlow是一个完整的、开源的RAG（检索增强生成）系统。你可以把它看作一个已经搭建好的智能问答应用框架。 RAGFlow不是一个需要你从零编码的库，而是一个可以直接运行起来的服务。它内置了我们聊过的RAG的完整流程：上传文档 -> 自动解析 -> 切片 -> 调用Embedding模型生成向量 -> 存储 -> 检索 -> 调用大模型生成回答。 RAGFlow 官网 二、搭建一个智能问答系统 整体架构： 你的文档 (PDF/Word/PPT) ↓ [RAGFlow核心] ├─ 深度文档解析 → 保留表格/图片/格式 ├─ 智能分块 → 按语义切割文档 ├─ 向量化 → 调用Embedding模型 └─ 向量存储 → 存入数据库 ↓ 用户提问 → [检索引擎] → [你的微调模型] → 带引用的精准回答 2.1 部署RAGFlow 这里使用 Docker 方式 环境要求： CPU ≥ 4 cores (x86); RAM ≥ 16 GB; Disk ≥ 50 GB; Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2....