廣東
下一代開源 RAG 引擎，讓你的 AI 檢索與推理能力直接起飛
在大模型席卷各行各業的當下，企業對 “讓 AI 讀懂自家文檔” 的需求愈發迫切 —— 但市面上多數 RAG 工具要么卡在 “文檔讀不懂、信息提不出” 的淺層處理，要么依賴付費服務導致成本高企。
直到星哥發現了ragflow這款開源神器，才算真正解決了 “深度文檔理解 + 低成本落地” 的核心痛點。
今天就帶大家好好拆解下，這款基于深度文檔理解的 RAG 引擎，到底能給企業和開發者帶來什么驚喜。
一、RAGFlow 是什么？
RAGFlow 是一款領先的開源檢索增強生成（RAG）引擎，通過融合前沿的 RAG 技術與 Agent 能力，為大型語言模型提供卓越的上下文層。它提供可適配任意規模企業的端到端 RAG 工作流，憑借融合式上下文引擎與預置的 Agent 模板，助力開發者以極致效率與精度將復雜數據轉化為高可信、生產級的人工智能系統。
簡單說，ragflow 是一款開源的檢索增強生成（RAG）引擎，核心定位是 “讓 AI 能真正‘讀懂’復雜文檔，再生成精準回答”。和傳統 RAG 工具只做 “關鍵詞匹配” 不同，它的核心優勢落在 “深度文檔理解” 上 —— 不管是 PDF 里的表格、Word 里的多級標題，還是 PPT 里的圖文組合，它都能拆解成結構化信息，避免了 “找得到文檔、卻抽不出關鍵信息” 的尷尬。
它的目標很直接：讓復雜數據轉化為高精度、可落地的 AI 系統，無論是個人項目還是企業級應用，都能快速部署。
核心亮點：
?融合 Agent 能力：不僅能檢索，還能執行任務、調用工具。
?企業級可擴展性：支持從個人開發到大規模生產環境的平滑遷移。
?預置模板與工作流：減少重復造輪子，快速構建業務場景。
img 二、安裝RAGFlow系統：Linux
1. 環境要求
? CPU ≥ 4 核
? 內存 ≥ 16 GB
? 磁盤 ≥ 50 GB
? Docker ≥ 24.0.0 & Docker Compose ≥ v2.26.1
確保系統已安裝Docker ≥ 24.0.0且Docker Compose ≥ v2.26.1，以滿足容器編排需求。同時需配置系統參數vm.max_map_count≥ 262144（Elasticsearch 運行必需），檢查與設置命令如下：
? 檢查當前值：
sysctl vm.max_map_count? 臨時設置：
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144（重啟后失效）? 永久生效：編輯
/etc/sysctl.conf文件，添加vm.max_map_count=262144并執行sudo sysctl -p
# 克隆倉庫 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git cd ragflow/docker # 啟動服務（CPU 版本） docker compose -f docker-compose.yml up -d 由于測試機的80和443端口被占用了，所以需要修改端口號 vi docker-compose.yml 把80和443改成 880和 8443 - ${SVR_HTTP_PORT}:9380 - 880:80 - 8443:443 # GPU 加速版本 docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d如果你遇到 Docker 鏡像拉不下來的問題，可以在 docker/.env 文件內根據變量 RAGFLOW_IMAGE 的注釋提示選擇華為云或者阿里云的相應鏡像。
華為云鏡像名：swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow 阿里云鏡像名：registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow vi docker/.env
img再執行
docker compose -f docker-compose.yml up -d 服務器啟動成功后服務器狀態： docker logs -f ragflow-server報錯：
? redis Error context canceled 1.1s error pulling image configuration: download failed after attempts=1: toomanyrequests: too many requests 把阿里的改成華為的
img 3. 訪問服務瀏覽器訪問IP+端口號，即可進入 RAGFlow 管理界面。
img
4.登錄頁面
再登錄即可進入RAGFlow后臺
img 5.系統狀態
img 6.設置大模型
img
查看docker狀態
docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES d6d392f925af swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/infiniflow/ragflow:nightly-slim "./entrypoint.sh" 8 minutes ago Up 8 minutes 0.0.0.0:5678-5679->5678-5679/tcp, :::5678-5679->5678-5679/tcp, 0.0.0.0:9380->9380/tcp, :::9380->9380/tcp, 0.0.0.0:9382->9382/tcp, :::9382->9382/tcp, 0.0.0.0:880->80/tcp, :::880->80/tcp, 0.0.0.0:8443->443/tcp, :::8443->443/tcp ragflow-server 57504a5df5f0 elasticsearch:8.11.3 "/bin/tini -- /usr/l…" 8 minutes ago Up 8 minutes (healthy) 9300/tcp, 0.0.0.0:1200->9200/tcp, :::1200->9200/tcp ragflow-es-01 4e481e75a912 quay.io/minio/minio:RELEASE.2025-06-13T11-33-47Z "/usr/bin/docker-ent…" 8 minutes ago Up 8 minutes (healthy) 0.0.0.0:9000-9001->9000-9001/tcp, :::9000-9001->9000-9001/tcp ragflow-minio e943a5bfeac4 mysql:8.0.39 "docker-entrypoint.s…" 8 minutes ago Up 8 minutes (healthy) 33060/tcp, 0.0.0.0:5455->3306/tcp, :::5455->3306/tcp ragflow-mysql bb599ec58494 valkey/valkey:8 "docker-entrypoint.s…" 8 minutes ago Up 8 minutes (healthy) 0.0.0.0:6379->6379/tcp, :::6379->6379/tcp ragflow-redisRAGFlow 的架構由以下核心模塊組成：
?數據接入層：支持多種數據源接入與解析
?檢索與索引引擎：默認 Elasticsearch，可切換到 Infinity
?Agent 執行層：支持多步推理、工具調用、代碼執行
?可視化管理界面：方便非技術人員參與數據管理與調優
架構設計的重點是解耦與可擴展性，方便根據業務需求替換或擴展模塊。四、應用場景
?企業知識庫問答：快速構建內部知識問答系統
?多模態文檔解析：支持 PDF、圖片、掃描件等復雜文檔
?智能客服與業務助手：結合 Agent 實現自動化任務處理
?跨語言檢索與推理：支持多語言查詢與回答
RAGFlow 不只是一個 RAG 引擎，它更像是一個AI 應用加速器。
對于想要快速落地 AI 檢索與推理能力的團隊來說，它的開源、可擴展、可視化特性非常有吸引力。
尤其是它的 Agent 能力，讓 RAG 不再只是“查找答案”，而是能執行任務、調用外部工具、完成多步推理。
如果你正打算構建一個高精度、可追溯、可擴展的 AI 系統，RAGFlow 值得你花時間深入研究。
參考：
- [RAGFlow 官方 GitHub 倉庫](https://github.com/infiniflow/ragflow) - [RAGFlow 在線 Demo](https://demo.ragflow.io/)寫文不易，如果你都看到了這里，請點個贊和在看，分享給更多的朋友；也別忘了關注星哥玩云！這里有滿滿的干貨分享，還有輕松有趣的技術交流～點個贊、分享給身邊的小伙伴，一起成長，一起玩轉技術世界吧！
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