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你是否曾为从海量文档中精准提取信息而头疼？是否因企业私有信息检索困难而苦恼？
超强利器 RAGFlow 来了！这款开源神器将彻底颠覆你的信息检索体验，让工作效率飞升到全新高度！
🤖 什么是 RAGFlow？
RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，专注深度文档理解 与智能信息提取。它如同你的专属"数据助手"，能从各种复杂格式文档（Word、PDF、表格、图片等）中：
- ⚡️ 高效提取精准信息
- 🔍 自动提供内容引用依据
- 🛡️ 大幅减少AI的幻觉问题
RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
🌟 开源成就惊人！
- ⭐ Star数爆表 ：已斩获 59.4K+ GitHub Stars！
- 💻 开发语言：主力Python(50.3%) + TypeScript(47.3%)
🔥 五大核心功能解析
1️⃣ 深度文档理解
支持 Word/Excel/PDF/图片等全格式文档解析，复杂表格、txt 文件、图片、影印件、复印件、结构化数据、网页也能完美处理！
2️⃣ 答案溯源能力
为每个生成结果自动标注精确内容来源，拒绝AI"胡说八道"！
3️⃣ 多模态处理
创新支持文字+图片+表格联合分析，实现跨模态知识抽取！
4️⃣ 工作流模板化
预制多种任务模板，支持自定义流程设计：
| 功能模块 | 优势 |
|---|---|
| 智能分块 | 自动划分文档段落 |
| 语义索引 | 毫秒级精准定位 |
| 检索优化 | 支持混合检索策略 |
5️⃣ 灵活模型对接
无缝接入 DeepSeek / GPT / OpenAI 等主流大模型，无需重复搭建！
🔎 系统架构
🛠️ 三步极速部署
环境准备
ini
# 硬件要求
CPU ≥ 4核 | 内存 ≥ 16GB | 磁盘 ≥ 50GB
# 软件要求
Docker >= 24.0.0
Docker Compose >= v2.26.1
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144一键启动
bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/docker
# CPU版启动
docker compose -f docker-compose.yml up -d
# GPU加速版 (推荐!)
docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d出现以下界面提示说明服务器启动成功：
javascript
____ ___ ______ ______ __
/ __ \ / | / ____// ____// /____ _ __
/ /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / /
/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
* Running on all addresses (0.0.0.0)访问使用
浏览器打开 http://服务器IP地址，即刻开启高效办公时代👇
🚀 为什么说它"绝了"？
- 精准处理信息：告别模糊检索
- 无缝对接业务：预置企业级集成接口
- 完全开源可控：Apache协议自由定制
- 多源数据支持：本地文件/云端/互联网全域覆盖
如果你是：
- 📚 需要处理大量文档的从业者
- 💼 企业知识库管理员
- 🧠 数据科学家/AI工程师
这款工具将为你节省日均3小时以上的信息处理时间！
🔗 项目地址 : github.com/infiniflow/... 👉 别忘了给项目一个Star🌟支持开源！
告别Ctrl+F的原始时代，拥抱DeepSeek赋能的高效工作流！ 让RAGFlow成为你降本增效的秘密武器！
学习资源推荐
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