RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程,结合大语言模型(LLM)针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。 开源代码地址:GitHub - infiniflow/ragflow
RAGFlow v0.19版本图文混合回答功能的底层实现逻辑,和 URL 渲染方案的主要区别,以及如何基于业务语义驱动的PDF 重组案例,在保留 RAGFlow 原生图片显示能力(基于 img_id)的同时,对文档进行更精细化的预处理,特别是针对表格内图片这类复杂场景,以确保分块和图片关联符合预期。 以下,enjoy: 1 URL 方案的三种做法 在...
运行/ragflow/api/ragflow_server.py时最好将其复制到/ragflow下,因为有极大概率会报错 #进入ragflow cd /ragflow #将/ragflow/api/ragflow_server.py复制到ragflow中 cp -r /ragflow/api/ragflow_server.py /ragflow #运行ragflow_server.py python ragflow_server.py 1. 2. 3. 4. 5. 6. 成功...
DeepDoc 是 RAGFlow 的核心组件,它利用视觉信息和解析技术,对文档进行深度理解,提取文本、表格和图像等信息。DeepDoc 的功能模块包括: OCR, 支持将图片、PDF识别为文本。 版面识别,识别文档的标题、段落、表格、图像等。 表格结构识别 (TSR),识别的行、列,以及合并的单元格。 支持多类型文档解析,比如PDF、DO...
全网最硬核RAGflow教程!本地化部署+知识图谱构建+大模型调参实战,B站首发
【B站最详细】DeepSeek-R1+AnythingLLM部署本地私有RAG知识库,打造专属行业大模型,全程干货,零基础小白也能轻松学会!!大模型|LLM 大模型系列教程 2194 14 24:44 【deepseek一键本地部署】DeepSeek + RAGFlow 搭建个人知识库,全网最全的实战技巧,保姆级deepseek本地部署教程,超强智能体 AI小课堂888 960 66 ...
嵌入模型在RAGFlow中主要用于将文本数据转换为向量表示,这对于信息检索和相似性比较至关重要。嵌入模型的主要作用包括: 文本向量化:嵌入模型将文本(如文档、段落、句子等)转换为数值向量,这些向量能够表示文本的语义信息。 相似性比较:通过计算向量之间的相似度,嵌入模型可以帮助 RAGFlow 快速找到与用户查询最相关的信息...
在文本解析入库的流程中,RAGFlow 使用 自己开发的 DeepDoc 组件实现复杂文档的解析与分块,并针对分块后的文本信息引入 Raptor 召回增强策略和知识图 谱策略进行进一步处理,同时提供了丰富的 Embedding 模型方便用户选型;在信息检索输出流程中,RAGFlow 采用关 键词搜索+向量搜索的双路召回策略,并针对检索到的文本块,...
首先, RAGFlow 是一款完整的 RAG 解决方案,它允许用户上传并管理自己的文档,文档类型可以是任意类型,例如 PDF、Word、PPT、Excel、当然也包含 TXT,在完成智能解析之后,让数据以正确地格式进入到数据库,然后用户可以采用任意大模型对自己上传的文档进行提问。也就是...
在ragflow中,我们在发布的api外面套一层代理,就解决了所有的权限问题。 但是我们一般不会这么玩,既然使用了ragflow,那么我们会通过api功能化来抽取企业的知识,切片,向量、灌入ragflow。 知识库详解 文档语言 在文档语言中支持四种,分别是 中文 英文 vietnamese(越南语) ...