开源知识库 RAGFlow 从部署到实战操作详解

小码农叔叔

优质创作者: Java技术领域

领域专家: 后端开发技术领域

2026-01-14 12:07:20

https://blog.csdn.net/zhangcongyi420/article/details/156731877?spm=1001.2014.3001.5502

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开源知识库 RAGFlow 从部署到实战操作详解

在大模型应用的蓬勃发展中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术占据了举足轻重的地位。它就像是大模型的智慧助手，通过从外部知识库中检索相关信息，并将其融入到大模型的回答生成过程中，有效提升了大模型回答的准确性、可靠性和时效性，在问答系统、智能客服、文档摘要等多个领域都发挥着关键作用。上图是一个常见的AI应用的数据流向图，文档分块之后向量化存储到向量数据库，然后输入文本内容，形成prompt，从向量数据库检索相关的知识背景，发送给LLM之后，返回结果。

下面，来介绍下RAGFlow的核心功能。从下面图中可以看出，有5个，但是最核心的，其实就两个，一个是知识库（最核心），一个是聊天，其他三个都是辅助功能。有人好不同意了，人家也有Agent智能体功能啊，但实话，个人用起来，不是特别好用，简单的场景还可以，复杂的场景，支持有限。

在大语言模型的发展如火如荼的今天，DeepSeek的开源发布使得个人，或者对于数据安全具有核心诉求的应用场景可以实现纯离线部署的方案，并可以通过与开源软件RAGflow的组合实现大模型+本地知识库的构建，并且可以支持进一步的私有化定制开发。

今天要介绍的RAGFlow，正是一款将前沿RAG与Agent能力深度融合的开源引擎——无论是个人搭建知识库，还是企业级部署，它都能帮你快速将复杂数据转化为生产级AI系统。

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