RAGFlow هو محرك RAG (جيل معزز بالاسترجاع) مفتوح المصدر يعتمد على فهم عميق للمستندات. يوفر سير عمل RAG مبسطًا للمؤسسات من جميع الأحجام، ويجمع بين نماذج اللغة الكبيرة (LLM) لتوفير إمكانات موثوقة للإجابة على الأسئلة، ويوفر مراجع مدعومة بالأدلة من مجموعة متنوعة من البيانات ذات التنسيقات المعقدة.
يعتمد RAGFlow على تصميم معياري، ويتضمن بشكل أساسي المكونات التالية:
# استنساخ المستودع
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
# الدخول إلى دليل docker
cd ragflow/docker
# بدء تشغيل الخدمة (إصدار وحدة المعالجة المركزية)
docker compose -f docker-compose.yml up -d
# بدء تشغيل الخدمة (إصدار تسريع وحدة معالجة الرسومات)
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
| علامة الصورة | الحجم | يتضمن نموذج التضمين | الاستقرار |
|---|---|---|---|
| v0.18.0 | ~9 جيجابايت | ✔️ | إصدار مستقر |
| v0.18.0-slim | ~2 جيجابايت | ❌ | إصدار مستقر |
| nightly | ~9 جيجابايت | ✔️ | إصدار تطوير |
| nightly-slim | ~2 جيجابايت | ❌ | إصدار تطوير |
يدعم بدء تشغيل بيئة تطوير من التعليمات البرمجية المصدر، بما في ذلك تكوين بيئة Python، وبدء تشغيل الخدمات التابعة، وبدء تشغيل خدمات الواجهة الأمامية والخلفية، وما إلى ذلك من العمليات الكاملة.
يدير النظام من خلال ملفات التكوين التالية:
يوفر RAGFlow، من خلال قدراته القوية في فهم المستندات وخيارات التكوين المرنة، حلاً موثوقًا لـ RAG لمختلف الصناعات، وهو خيار مثالي لبناء أنظمة أسئلة وأجوبة ذكية.