输入关键词搜索 AI 工具、分类,或直接跳转页面
RAGFlow是一款开源的检索增强生成(RAG)引擎,核心定位为基于深度文档理解的大模型应用开发支撑工具。其核心功能包括多格式复杂文档解析、可配置的检索增强工作流、可溯源的引文引用机制,主要面向大模型应用开发者、企业IT部门、AI解决方案服务商等用户,可应用于企业内部知识库问答系统搭建、智能客服知识库构建、行业专业文献问答工具开发、大模型幻觉问题优化等场景,帮助用户在结合大语言模型生成内容时,提升回答的准确性与信息可信度。
访问RAGFlow官方网站,用户可选择在线体验版本,或下载开源代码在本地/服务器部署,部署完成后按照引导完成账号注册与初始环境配置,确认存储、大模型对接等基础设置正常。
进入知识库管理界面,创建对应场景的专属知识库,设置知识库的访问权限、默认检索策略等基础属性,适配当前的业务使用需求。
上传需要纳入知识库的各类文档,等待系统自动完成解析、切块、向量化存储等处理,可在文档列表中查看解析状态,对解析异常的文件进行手动调整。
进入工作流配置界面,根据使用需求调整文档检索规则、大模型调用参数、回答生成规则等配置,可使用测试问答功能验证配置效果,逐步调整到符合预期的状态。
完成配置后可直接在平台内进行问答测试,也可以通过API接口将RAG能力集成到自有业务系统中,后续可随时在后台更新知识库内容、调整配置参数。
看完教程,直接上手试试
访问 RAGFlow 官网