随着生成式AI的爆发式发展，大模型在实际落地过程中的短板愈发明显：预训练数据无法实时更新导致时效性差、专业领域知识覆盖不足、容易生成脱离事实的"幻觉"回答，这些问题严重限制了大模型在企业级场景和日常开发中的应用。而检索增强生成（RAG）技术凭借"检索外部知识库+精准生成回答"的核心模式，恰好成为破解这些痛点的关键，让大模型既能"有记忆"，又能"说真话"。

近期，Deepseek等大模型工具持续走红，如何将海量分散的本地数据、业务数据与大模型的生成能力高效结合，成为程序员们落地AI技术的核心痛点。而RAGFlow作为一款集成检索与生成功能的一体化系统架构，正是为解决这一难题而生，无需复杂编码，就能快速实现大模型与自有知识库的联动，无论你是AI小白还是资深程序员，都能快速上手。

一、RAGFlow核心解析

1、什么是RAGFlow？

RAGFlow是一套融合数据检索引擎与生成式模型的一体化系统。它的核心逻辑是：当接收到用户查询时，先通过检索模块从海量知识库中精准定位相关信息，再将这些信息作为"上下文"输入生成模型，最终输出符合语义、基于事实的回答。

简单说，传统大模型像"闭卷考试"（全靠记忆），RAGFlow则是"开卷考试"（可以查资料）。其核心模块包括：

• 检索模块：基于向量数据库、全文检索等技术，快速从结构化/非结构化数据中匹配相关内容；
• 生成模块：依托Transformer、GPT等大模型，将检索结果整合成自然语言回答。

2、RAGFlow的三大优势

• 数据处理更灵活：支持文档、表格、图片等多格式数据，无需复杂预处理即可接入，解决传统RAG对数据格式的严苛要求；
• 生成质量可控：通过"检索源可追溯"机制，让回答每句话都有依据，大幅降低大模型"幻觉"概率；
• 场景适配性强：从企业内部知识库查询、客服智能应答，到教育领域的题库答疑、医疗行业的病例分析，均可快速落地。

3、典型应用场景举例

• 企业客服：整合产品手册、故障手册、历史对话记录，用户提问时自动检索相关解决方案，生成标准化回复，响应速度提升60%以上；
• 教育答疑：将教材、教案、习题解析纳入知识库，学生提问时不仅给出答案，还能关联知识点出处，实现"知其然更知其所以然"；
• 法律检索：整合法规条文、判例文档，律师查询时自动匹配相关法条与类似案例，辅助快速形成辩护思路。

4、系统架构图解

RAGFlow的架构可简化为"数据接入-处理-检索-生成"四层：

1. 数据接入层：支持本地文件、API接口、数据库等多渠道数据导入；
2. 数据处理层：进行文本拆分、格式转换、向量编码（Embedding）；
3. 检索层：结合向量检索与关键词检索，快速定位相关片段；
4. 生成层：调用大模型，基于检索结果生成回答，并附来源标注。

二、环境准备与系统搭建

1、环境需求

在搭建RAGFlow系统前，需要确保开发与运行环境满足以下要求：

• 硬件配置：建议采用多核CPU、充足内存（16GB及以上）以及支持高并发访问的存储设备；如需部署大规模检索服务，可考虑使用分布式存储集群。
• 操作系统：推荐使用Linux发行版（如CentOS、Ubuntu）以便于Shell脚本自动化管理；同时也支持Windows环境，但在部署自动化脚本时可能需要适当调整。
• 开发语言与工具：主要使用Java进行系统核心模块开发，同时结合Shell脚本实现自动化运维。
• 依赖环境：需要安装Java 8及以上版本，同时配置Maven或Gradle进行依赖管理；对于数据检索部分，可采用ElasticSearch、Apache Solr等开源检索引擎；生成模块则依赖于预训练模型，可以借助TensorFlow或PyTorch进行实现。

2、服务器配置

• CPU >= 4 核
• RAM >= 16 GB
• Disk >= 50 GB
• Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1

3、安装

修改 max_map_count

确保 vm.max_map_count 不小于 262144

如需确认 vm.max_map_count 的大小：

$ sysctl vm.max_map_count

如果 vm.max_map_count 的值小于 262144，可以进行重置：

# 这里我们设为 262144:
$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

你的改动会在下次系统重启时被重置。如果希望做永久改动，还需要在 /etc/sysctl.conf 文件里把 vm.max_map_count 的值再相应更新一遍：

vm.max_map_count=262144

下载仓库代码

git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

Docker拉取镜像

修改镜像为国内镜像并且选择embedding版本

修改文件docker/.env/

默认配置为：RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0-slim

修改为国内镜像：RAGFLOW_IMAGE=registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow:v0.16.0

RAGFlow image tag	Image size (GB)	Has embedding models?	Stable?
v0.16.0	≈9	✔️	Stable release
v0.16.0-slim	≈2	❌	Stable release
nightly	≈9	✔️	Unstable nightly build
nightly-slim	≈2	❌	Unstable nightly build

运行命令拉取镜像

docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

查看日志

docker logs -f ragflow-server

提示下面提示说明启动成功

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

 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:9380
 * Running on http://x.x.x.x:9380
 INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

访问IP，进入 RAGFlow，注意不是 9380 端口，Web是http://127.0.01默认为 80 端口

三、应用

注册账号

注册完直接登录

添加模型

本文用到的模型类型：Chat 和 Embedding。 Rerank 模型等后续在详细介绍。

点击右上角->模型提供商->添加模型

填写模型信息，模型类型选 chat

再添加一个 Embedding 模型用于知识库的向量转换（RAGFlow 默认也有 Embedding）

在系统模型设置中配置聊天模型和嵌入模型为我们刚刚添加的模型

创建知识库

填写相关配置

• 文档语言：中文
• 嵌入模型：选择我们自己运行的bge-m3:latest,也可以用默认的。具体效果大家自行评估

上传文件

这里我自己造了一个测试文档来验证知识库，内容是编的，介绍一个 ABCD 工具，文档在文末提供下载。

文件上传后是未解析状态，需要解析才可以使用，点击解析

解析成功后点击文件可以看到解析效果

效果

创建聊天

设置模型。token 调整大一些

验证效果

问题一：直接发送 ABCD

知识库回答

原文档

问题二：ABCD 错误代码有哪些

知识库回答

原文档

问题三：ABCD 支持哪些系统

知识库回答

原文档

问题四：ABCD 官网

知识库回答

你也可以在回答的结果看到他引用的知识库

原文档

四、结语

RAGFlow 为快速落地 RAG 技术提供了开箱即用的解决方案，从环境部署到知识库搭建，全程无需复杂编码，适合技术与非技术人员上手。但需注意，没有 “万能的 RAG 系统”，实际应用中需根据数据特点调整参数，才能充分发挥其价值。

如果你正在寻找将企业数据与大模型结合的方法，RAGFlow 无疑是值得尝试的工具 —— 它让大模型不再 “凭空想象”，而是基于事实说话。

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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。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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