文章主旨：

RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源检索增强生成引擎，旨在简化 RAG 系统开发，并支持零代码部署，方便非计算机背景用户搭建和维护个人知识库。

关键要点：

• RAGFlow 能够结合信息检索与生成式 AI，解决数据处理与答案生成的技术挑战。
• 广泛应用于智能客服、文档生成、医学辅助诊断、文献综述等场景。
• 具备深度文档理解、降低幻觉风险、兼容异构数据源等核心优势。
• 支持零代码开发与自动化工作流编排，适合计算机小白快速搭建 RAG 系统。
• 详细介绍了本地 Windows 平台部署 RAGFlow 的步骤与使用方法。

内容结构：

1. RAGFlow 简介

RAGFlow 是一款检索增强生成（RAG）引擎，结合信息检索与生成式 AI，解决现有技术在数据处理与生成答案方面的挑战。

主要应用场景：

• 智能客服：动态检索企业知识库，提供个性化解答。
• 文档生成与报告分析：整合多数据源生成结构化文档。
• 医学辅助诊断：检索医学文献与病例资料，为诊断提供参考。
• 文献综述：帮助快速定位并分析学术文献。
• 新闻报道与投资分析：整合素材生成新闻稿或投资报告。

核心优势：

• 深度文档理解：支持复杂格式的非结构化数据处理。
• 降低幻觉风险：提供关键引用来源与可视化支持。
• 兼容异构数据源：整合多种数据格式，提升用户体验。
• 自动化工作流：支持从个人应用到企业生态系统的快速集成。
• 高效性与成本优化：动态优化流程，降低运行成本。

2. RAGFlow 本地部署教程

配置要求：

RAGFlow 是一个资源密集型项目，需要满足高配置要求。

部署步骤：

1. 安装 Docker、Git 和 VSCode。
2. 拉取 RAGFlow 源代码并配置环境。
3. 使用 Docker 镜像部署后端服务，启动浏览器前端界面。

使用方法：

• 配置 DeepSeek 模型服务，上传资料创建知识库。
• 支持多种文档格式，包括扫描版 PDF。
• 创建对话助理，进行知识库问答。

程序启动与关闭：

• 关闭：关闭 Powershell 窗口并退出 Docker。
• 启动：运行 Docker 服务并检查服务状态。

3. 使用参考文档

• 官方 GitHub 文档
• RAGFlow 开发文档

文章总结：

文章详细介绍了 RAGFlow 的功能、应用场景及部署方法，适合计算机小白快速上手，建议根据文中教程逐步实践。

拖垮公司的真正元凶：低质量决策

了解更多

Datawhale

查看原文：DeepSeek接入个人知识库，保姆级教程来了！

文章来源：

Datawhale

扫码关注公众号