你是否曾为从海量文档中精准提取信息而头疼？是否因企业私有信息检索困难而苦恼？

超强利器 RAGFlow 来了！这款开源神器将彻底颠覆你的信息检索体验，让工作效率飞升到全新高度！

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🤖 什么是 RAGFlow？

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注深度文档理解与智能信息提取。它如同你的专属"数据助手"，能从各种复杂格式文档（Word、PDF、表格、图片等）中：

• • ⚡️ 高效提取精准信息
• • 🔍 自动提供内容引用依据
• • 🛡️ 大幅减少AI的幻觉问题

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。

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🌟 开源成就惊人！

• • ⭐ Star数爆表：已斩获 59.4K+ GitHub Stars！
• • 💻 开发语言：主力Python(50.3%) + TypeScript(47.3%)

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🔥 五大核心功能解析

1️⃣ 深度文档理解

支持 Word/Excel/PDF/图片等全格式文档解析，复杂表格、txt 文件、图片、影印件、复印件、结构化数据、网页也能完美处理！

2️⃣ 答案溯源能力

为每个生成结果自动标注精确内容来源，拒绝AI"胡说八道"！

3️⃣ 多模态处理

创新支持文字+图片+表格联合分析，实现跨模态知识抽取！

4️⃣ 工作流模板化

预制多种任务模板，支持自定义流程设计：

功能模块	优势
智能分块	自动划分文档段落
语义索引	毫秒级精准定位
检索优化	支持混合检索策略

5️⃣ 灵活模型对接

无缝接入 DeepSeek / GPT / OpenAI 等主流大模型，无需重复搭建！

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🔎 系统架构

🛠️ 三步极速部署

环境准备

# 硬件要求
CPU ≥ 4核 | 内存 ≥ 16GB | 磁盘 ≥ 50GB

# 软件要求
Docker >= 24.0.0
Docker Compose >= v2.26.1
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

一键启动

# 克隆仓库
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker

# CPU版启动
docker compose -f docker-compose.yml up -d

# GPU加速版 (推荐!)
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

出现以下界面提示说明服务器启动成功：

     ____   ___    ______ ______ __
    / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _      __
   / /_/ // /| | / / __ / /_   / // __ \| | /| / /
  / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ /
 /_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/

 * Running on all addresses (0.0.0.0)

访问使用

浏览器打开 http://服务器IP地址，即刻开启高效办公时代👇

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🚀 为什么说它"绝了"？

1. 1. 精准处理信息：告别模糊检索
2. 2. 无缝对接业务：预置企业级集成接口
3. 3. 完全开源可控：Apache协议自由定制
4. 4. 多源数据支持：本地文件/云端/互联网全域覆盖

如果你是：

• • 📚 需要处理大量文档的从业者
• • 💼 企业知识库管理员
• • 🧠 数据科学家/AI工程师

这款工具将为你节省日均3小时以上的信息处理时间！

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🔗 项目地址:
https://github.com/infiniflow/ragflow
👉 别忘了给项目一个Star🌟支持开源！

告别Ctrl+F的原始时代，拥抱DeepSeek赋能的高效工作流！ 让RAGFlow成为你降本增效的秘密武器！

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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