一键解锁智能文档问答新体验！开源 RAG 引擎 RAGFlow 重磅来袭

MarkGosling
473 阅读3分钟

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在信息爆炸的时代，如何从海量非结构化数据中快速提取真知灼见？硅基流动团队开源的高效 RAG 引擎 ——RAGFlow，或许就是你的答案！这款基于深度文档理解技术的工具，正以 “ 质量输入，智慧输出” 的理念，重新定义企业级知识管理效率。

🌟 RAGFlow 是什么？

RAGFlow 是一款开源 RAG（检索增强生成）引擎，专为处理复杂格式数据而生。无论是 Word、Excel、PDF，还是扫描件、网页甚至结构化数据，它都能通过深度文档理解技术精准解析，并结合大语言模型（LLM）提供有据可依的智能问答。企业只需简单部署，即可构建专属的 “知识大脑”，让数据真正转化为决策力！

👉 立即体验 Demo：demo.ragflow.io

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🔥 五大核心优势，重新定义 RAG 效率

1️⃣ 深度解析，精准抽取
突破传统文本切割局限，RAGFlow 通过多模态文档分析模型，从表格、图表、公式等复杂布局中提取关键信息，真正实现 “大海捞针” 级准确性。

2️⃣ 可控切片，拒绝幻觉
独创模板化文本切割技术，支持可视化调整分块策略，确保答案溯源清晰可查，大幅降低 LLM 的 “幻觉” 风险。

3️⃣ 多源兼容，开箱即用
Word、PPT、Excel、PDF、图片、网页……20 + 格式全覆盖，影印件、扫描件也能轻松解析，异构数据一站搞定。

4️⃣ 智能检索，答案有据
采用多路召回 + 重排序策略，答案关键片段自动高亮，点击即可追溯原文，让每一条结论都有据可依。

5️⃣ 企业级扩展，弹性部署
从个人开发者到超大规模企业，支持灵活配置 LLM 和向量模型，提供 RESTful API 无缝对接现有系统。

🛠️ 5 分钟极速部署，小白也能上手

环境要求：

  • CPU ≥4 核｜内存 ≥16GB｜硬盘 ≥50GB

  • Docker & Docker Compose（安装指南）

三步启动服务：
1️⃣ 克隆仓库 & 启动容器

bash

Copy

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

2️⃣ 配置模型 API 密钥
编辑 service_conf.yaml.template 文件，填入 OpenAI、DeepSeek 等 LLM 的 API Key（配置指南）。

3️⃣ 浏览器访问 http://服务器IP，开启智能知识管理之旅！

💡 小贴士：

  • 国内用户可使用华为云 / 阿里云镜像加速下载

  • 自定义端口？修改 docker-compose.yml 中 80:80 为新端口:80 即可

📖 使用场景示例：构建企业知识库

1️⃣ 创建知识库：登录后新建知识库，支持多语种文档混合管理
2️⃣ 上传文档：拖拽上传合同、报告、手册等文件，自动解析入库
3️⃣ 智能问答：输入 “2024 年 Q3 销售额是多少？”，系统自动检索表格数据并生成带引用的答案
4️⃣ 溯源验证：点击答案标注查看原文快照，确保信息真实可靠

🌐 开源生态，共建未来

RAGFlow 已收获 GitHub 3k+ Star，开发者可通过以下方式参与：

立即行动：
⭐ Star 项目 ：github.com/infiniflow/…
🛠️ 企业合作：预约咨询

让 RAGFlow 成为您企业的智能知识中枢，释放非结构化数据的无限价值！

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