RAGFlow - Open-Source-RAG-Engine basierend auf tiefgehendem Dokumentenverständnis

Projektübersicht

RAGFlow ist ein Open-Source-RAG-Engine (Retrieval-Augmented Generation) basierend auf tiefgehendem Dokumentenverständnis. Es bietet Unternehmen jeder Größe einen vereinfachten RAG-Workflow, kombiniert große Sprachmodelle (LLM) für zuverlässige und glaubwürdige Frage-Antwort-Fähigkeiten und liefert belegbare Zitate aus verschiedenen komplexen Datenformaten.

Kernfunktionen

🧠 Tiefgehendes Dokumentenverständnis

• Wissensextraktion basierend auf komplexen, unstrukturierten Daten
• Präzise Suche in unbegrenzten Token-Mengen ("Nadel im Heuhaufen")
• Intelligente und nachvollziehbare Verarbeitungsergebnisse

📄 Unterstützung für verschiedene Dokumentformate

• Unterstützte Formate: Word-Dokumente, PPT-Präsentationen, Excel-Tabellen, Textdateien, Bilder, Scans, strukturierte Daten, Webseiten usw.
• Verarbeitungsfähigkeiten: Multimodale Modelle unterstützen das Verständnis von Bildern in PDF- oder DOCX-Dateien
• Visuelle Chunking: Visualisierung der Textsegmentierung, die eine manuelle Optimierung ermöglicht

🎯 Präzise Suche und Zitation

• Schneller Zugriff auf wichtige Referenzdokumente
• Nachvollziehbare Quellenangaben unterstützen faktenbasierte Antworten
• Vielfältige Abrufstrategien in Kombination mit Fusion-Re-Ranking
• Schlüsselwortextraktion und Generierung verwandter Fragen zur Verbesserung der Suchgenauigkeit

🔧 Flexible Konfiguration

• Konfigurierbare LLM- und Embedding-Modelle
• Umfangreiche Vorlagenoptionen
• Vielfältige Konfigurationsmöglichkeiten für die Extraktion und Anwendung von Wissensgraphen
• Unterstützung der Konvertierung von Text in SQL-Anweisungen

🌐 Enterprise-Anwendungen

• Vereinfachte RAG-Orchestrierung für Einzelpersonen und große Unternehmen
• Intuitive API für die nahtlose Integration in Geschäftssysteme
• Kombination mit Internetsuche (Tavily) zur Unterstützung von Deep-Research-Reasoning für jedes LLM

Systemarchitektur

RAGFlow verwendet ein modulares Design und umfasst die folgenden Hauptkomponenten:

• Frontend-Oberfläche: Benutzerinteraktive Oberfläche basierend auf React
• Backend-Service: Kernverarbeitungs-Engine, erstellt mit Python
• Dokumentenverarbeitungs-Engine: DeepDoc-Modul für tiefgehendes Dokumentenverständnis
• Vektorspeicher: Unterstützung für Elasticsearch und Infinity
• Datenspeicher: MySQL, Redis, MinIO usw.
• Modelldienst: Unterstützung für verschiedene LLM- und Embedding-Modelle

Technische Anforderungen

Minimale Systemkonfiguration

• CPU: ≥ 4 Kerne
• RAM: ≥ 16 GB
• Festplattenspeicher: ≥ 50 GB
• Docker: ≥ 24.0.0
• Docker Compose: ≥ v2.26.1

Unterstützte Plattformen

• Hauptsächlich Unterstützung für x86-Plattformen
• ARM64-Plattformen erfordern den Selbstbau von Docker-Images

Installation und Bereitstellung

Docker-Schnellbereitstellung

# Repository klonen
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git

# In das Docker-Verzeichnis wechseln
cd ragflow/docker

# Dienst starten (CPU-Version)
docker compose -f docker-compose.yml up -d

# Dienst starten (GPU-beschleunigte Version)
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

Erläuterung der Image-Versionen

Image-Tag	Größe	Enthält Embedding-Modelle	Stabilität
v0.18.0	~9GB	✔️	Stabile Version
v0.18.0-slim	~2GB	❌	Stabile Version
nightly	~9GB	✔️	Entwicklungsversion
nightly-slim	~2GB	❌	Entwicklungsversion

Quellcode-Entwicklungsbereitstellung

Unterstützt das Starten einer Entwicklungsumgebung aus dem Quellcode, einschließlich Python-Umgebungskonfiguration, Starten abhängiger Dienste, Starten von Frontend- und Backend-Diensten usw.

Konfigurationsmanagement

Das System wird über die folgenden Konfigurationsdateien verwaltet:

• .env: Basissystemkonfiguration (HTTP-Port, Datenbankpasswort usw.)
• service_conf.yaml.template: Backend-Service-Konfiguration
• docker-compose.yml: Docker-Container-Orchestrierungskonfiguration

Anwendungsfälle

• Enterprise-Wissensmanagement: Aufbau eines internen Wissensdatenbank-Frage-Antwort-Systems
• Intelligente Dokumentenanalyse: Intelligente Analyse und Abfrage komplexer Dokumentformate
• Kundenservice: Intelligentes Kundenservice-System basierend auf Unternehmensdokumenten
• Forschungsunterstützung: Intelligente Suche in akademischer Literatur und Forschungsmaterialien
• Datenanalyse: Einheitliche Abfrage strukturierter und unstrukturierter Daten

RAGFlow bietet mit seinen leistungsstarken Dokumentenverständnisfähigkeiten und flexiblen Konfigurationsoptionen eine zuverlässige RAG-Lösung für verschiedene Branchen und ist die ideale Wahl für den Aufbau intelligenter Frage-Antwort-Systeme.