RagFlow

全网首篇:ragflow开启https访问(新手小白必看)

背景:使用dockercompose启动ragflow项目,ragflow项目部署在阿里云上,目前只有公网ip,如何让其开启https访问呢?
Ven%·2025-04-08 11:45

RAGFlow + LlamaIndex 本地知识库RAG增强架构与实现直播智能复盘

一、需求分析与架构设计基于RAGFlow+LlamaIndex本地知识库RAG扩展直播话术合规与复盘系统，需构建实时流处理、多模态合规引擎、智能复盘分析三层能力。
每天三杯咖啡·2025-04-06 14:01

Dify与RAGFlow结合：智能应用开发与深度文档理解的优化

文章目录引言RAGFlow与Dify简介1.1RAGFlow：深度文档理解的RAG引擎1.2Dify：LLM应用开发平台与RAG集成混合检索与深度文档理解2.1混合检索的原理与设置2.2混合检索在Dify
我就是全世界·2025-04-06 05:56

【RAGFlow】ubuntu22部署ragflow（v0.17.2）

按照官方手册部署：https://ragflow.io/docs/v0.17.2/部署环境：CPU:4核memory：16gGPU:T4(vGPU)Disk:20g1.配置国内docker-ce源https
onlyellow·2025-04-04 18:35

大模型——手把手教你在macos上部署Ragflow

大模型——Ragflowmacos部署首先我们去克隆代码gitclonehttps://github.com/infiniflow/ragflow.git我们在README文件中会看到下面一段描述，也就是官方是支持了
不二人生·2025-04-03 18:00

RAG 和 RAGFlow 学习笔记

一、RAG（检索增强生成）1.RAG的定义与核心思想RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合信息检索（Retrieval）和文本生成（Generation）的技术，旨在通过引入外部知识库增强大语言模型（LLM）的能力。其核心思想是：在生成答案前，先从外部数据源检索与问题相关的信息，并将这些信息作为上下文输入生成模型，从而提升生成结果的准确性、实时
Flower#·2025-04-03 06:40

Dify外挂RAGFlow的知识库配置操作，实现提高增强检索能力

背景在AI应用开发领域，Dify凭借其革命性的可视化编排能力迅速成为低代码开发赛道的领跑者。然而随着企业级用户深入应用，其技术瓶颈逐渐显现：原生检索增强生成（RAG）引擎在处理多模态数据处理、长文本语义理解及高频迭代更新的企业级知识库时，响应质量与效率呈现显著衰减，尤其在应对复杂业务场景下的多轮对话意图捕捉、跨文档关联推理等核心需求时，现有架构暴露出明显的性能天花板。作为开源领域新一代检索增强生成
awei0916·2025-04-02 19:23

Dify、Coze、RAGFlow、fastgpt、文心智能体，五大 AI 平台终极选型指南

本文将直接依据Dify、Coze(扣子)、RAGFlow、fastgpt和文心智能体平台的官方文档，为您深度剖析这五个平台的真实能力、核心侧重与差异，助您做出最明智的决策。
超人阿亚·2025-04-01 23:03

记录 Mac M4 安装 RAGFlow 的一次排坑过程

先来看看官方文档https://ragflow.io/docs/v0.16.0/，那是相当简单1.下载gitclonehttps://github.com/infiniflow/ragflow.gitcdragflowgitcheckout-fv0.16.02
·2025-03-27 15:15

Dify/RagFlow+Ollama本地部署deepseek模型（自用）

注意：Docker要先运行起来，才能打开dify或ragflow的网页！
橙意满满的西瓜大侠·2025-03-25 23:02

AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献

一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）引擎，旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。
俞兆鹏·2025-03-20 10:07

macos 搭建 ragflow 开发环境

ragflow是一个很方便的本地RAG库。
Dickence·2025-03-20 02:08

【解决方案】RAGFlow部分问题清单及解决方案备忘1

一、长时间显示：Taskisqueued多半是因为模型确实在队列中排队的原因，要么是内存一直在被占用中，要么是CPU或GPU一直在被占用中，可以首先检查硬件利用率：如果是内存导致的队列缓慢，可以将.env文件中的MEM_LIMIT改为26073741824如果是GPU或者CPU的原因，得具体排查，终止无用进程，如果都不是，检查docker容器的日志看看是否有任何异常：dockerlogs-frag
中杯可乐多加冰·2025-03-14 08:45

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理文章目录DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理1.RAGFlow配置
小猿搬码·2025-03-11 01:56

Docker+Ollama+RAGFlow本地部署DeepSeek R1并构建本地知识库

保存服务程序的缓存路径为服务程序镜像设置别名为ollama设置专用参数安装ollama运行DeepSeekR1大模型安装Open-WebUI配置Open-WebUI检验DeepSeek的资源占用情况安装RAGFlow
康顺哥·2025-03-09 17:25

RagFlow专题四、RagFlow 代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现

RagFlow代码实战：基于通义千问（百炼平台）的检索增强生成（RAG）实现在本篇文章中，我们将从代码实战的角度，讲解如何使用RagFlow结合通义千问（百炼平台API）进行检索增强生成（RAG），实现一个完整的
伯牙碎琴·2025-03-05 13:07

RagFlow专题三、RagFlow 关键技术（向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化）

深入解析RagFlow关键技术：向量数据库、文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中，我们详细探讨了RagFlow的核心架构，包括数据检索、语义搜索（BM25&向量搜索）以及知识融合，并了解了如何通过
伯牙碎琴·2025-03-04 02:33

【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】应用框架选型对比（MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM）

文章目录前言一、MaxKB1.简介2.技术概览二、Dify1.简介2.技术概览三、FastGPT1.简介四、RagFlow1.简介2.技术概览五、Anything-LLM1.简介2.技术概览六、更多资料
Xd聊架构·2025-03-03 11:06

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新：2024-09-13增加知识库问答搜索模式。
汀、人工智能·2025-02-24 17:11

ragflow-RAPTOR到底是什么？请通俗的解释！

RAPTOR有两种不同的含义，具体取决于上下文：RAPTOR作为一种信息检索技术RAPTOR是一种基于树状结构的信息检索系统，全称为“RecursiveAbstractiveProcessingforTree-OrganizedRetrieval”（递归抽象处理树组织检索）。它的核心思想是通过递归地嵌入、聚类和总结文本块，构建一个多层树状结构。通俗来说，就像把一本书的内容分成章节、小节，然后逐层总
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2025-02-23 11:13

记录 Mac M4 安装 RAGFlow 的一次排坑过程

先来看看官方文档https://ragflow.io/docs/v0.16.0/，那是相当简单1.下载gitclonehttps://github.com/infiniflow/ragflow.gitcdragflowgitcheckout-fv0.16.02
·2025-02-21 23:17

大模型实战一（续）、Ollama+RagFlow 部署本地知识库（常见报错问题排查）

鉴于Ollama+RagFlow部署本地知识库很多人会遇到各种问题，本文持续更新用于汇总各种常见报错问题的排查思路和解决方案错误示例一：“httpxINFOHTTPRequest:POSThttp://
伯牙碎琴·2025-02-21 05:48

ragflow 启动unbuntu下部署

ragflow网址demo网址:https://demo.ragflow.io/介绍网址：https://mp.weixin.qq.com/s/zNnL0LXC2yYT-QZhDkOITA官网说明项目地址
oneofir·2025-02-21 05:14

企业级RAG开源项目分享：Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow

企业级RAGGitHub开源项目深度分享：Quivr、MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow及私有化LLM部署建议随着生成式AI技术的成熟，检索增强生成（RAG）已成为企业构建智能应用的关键技术
Ainnle·2025-02-21 00:16

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
汀、人工智能·2025-01-30 10:42

RAGFlow 开源项目教程

RAGFlow开源项目教程ragflowRAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎。
戚展焰Beatrix·2024-09-03 03:49
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