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    <title>RAGFlow on Leanku</title>
    <link>https://blog.leanku.com/tags/ragflow/</link>
    <description>Recent content in RAGFlow on Leanku</description>
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      <title>RAGFlow</title>
      <link>https://blog.leanku.com/post/ai/ragflow/</link>
      <pubDate>Tue, 28 Oct 2025 00:01:01 +0800</pubDate>
      
      <guid>https://blog.leanku.com/post/ai/ragflow/</guid>
      <description>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 -&amp;gt; 自动解析 -&amp;gt; 切片 -&amp;gt; 调用Embedding模型生成向量 -&amp;gt; 存储 -&amp;gt; 检索 -&amp;gt; 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 &amp;amp; Docker Compose ≥ v2.</description>
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