ragflow

Python Minio库连接和操作Minio数据库下面通过 docker-compose 快速搭建了一个 MinIO 服务，并使用 Python 客户端库实现了完整的对象存储操作。这些功能包括：

正在走向自律

探索RAGFlow：解锁生成式AI的无限潜能（2/6）文章摘要：本文介绍了 RAGFlow 这一生成式 AI 领域的新型系统架构，它融合了数据检索与生成式模型，通过多阶段处理、智能任务分配等优势，在智能客服、文档生成等多领域有广泛应用，能提升效率与质量。文章还分析了其技术原理、应用场景、技术优势及未来发展趋势，展现了 RAGFlow 在推动各行业数字化转型和智能化升级中的潜力。

【大模型系列篇】RAGFlow递归抽象处理树组织检索：Raptor检索增强型语言模型可以更好地适应世界状态的变化，并整合长尾知识。然而，大多数现有方法只从检索语料库中检索较短的连续块，限制了对整体文档上下文的整体理解。我们引入了一种新颖的方法，即递归地对文本块进行嵌入、聚类和摘要，自下而上构建一个具有不同摘要级别的树。在推理时，我们的 RAPTOR 模型从这棵树中检索，整合不同抽象级别的长文档中的信息。对照实验表明，使用递归摘要的检索在多项任务上比传统的检索增强型 LLM 有显著的改进。在涉及复杂、多步推理的问答任务中，我们展示了最先进的结果；例如，通过将 RA

中杯可乐多加冰

【解决方案-RAGFlow】RAGFlow显示Task is queued、 Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required.目录一、长时间显示：Task is queued二、GraphRAG消耗大量Token三、error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C++ Build Tools“

勤奋的知更鸟

RAGflow详解及实战指南目录前言一、RAGflow核心技术解析1. 技术原理：检索与生成的协同进化2. 架构设计：分层模块化与高扩展性

解决RAGFlow（v0.19.0）有部分PDF无法解析成功的问题。ragflow版本为：v0.19.01.解析的时候报错：Internal server error while chunking: Coordinate lower is less than upper。看报错怀疑是分片的问题，于是把文档的切片方法中的“建议文本块大小”数值（默认512）调小，比如300，发现有些原来不能解析的PDF文档能成功解析了。

RAGFlow 本地部署后如何连接本地模型我上一篇文章详细讲述了如何将 RAGFlow 部署到本地，有兴趣的铁子也可以去看一下：RAGFlow Windows环境下本地部署全攻略，但部署到本地之后又产生了一个问题，如何将本地模型配置到 RAGFlow，虽然没官方文档也有介绍，但是基本上是一笔带过，不是很详细，我也根据网上的方法做了一些尝试，但都没有达到想要的效果，于是就有了这篇文章，想详细记录一下部署过程，避免大家走弯路。

RagFlow 完全指南（一）：从零搭建开源大模型应用平台（Ollama、VLLM本地模型接入实战）依赖工具：安装 Docker 与 Docker Compose。系统要求：默认通过 http://localhost 即可访问 RagFlow 控制台，首次登录需要设置管理员密码。

玩电脑的辣条哥

ragflow报错：KeyError: ‘\n “序号“‘ragflowv 0.17.2ragflow报错：KeyError: ‘\n “序号”’这个字符串中存在一个格式化占位符，形如 {…}，需要用kwargs中的键去替换，但在 kwargs 字典中没有对应的键 ‘\n “志愿序号“‘

企业知识库布道者

RAGFlow 接入企业微信应用实现原理剖析与最佳实践近期有医美行业客户咨询我们智能客服产品，期望将自己企业的产品、服务以及报价信息以企微应用的方式给到客户进行体验互动，提升企业运营效率。关于企业微信对接，我们分享下最佳实践，抛砖引玉。效果图如下：

玩电脑的辣条哥

RAGFlow上传3M是excel表格到知识库，提示上传的文件总大小过大Ragflowv0.17.2RAGFlow上传3M是excel表格到知识库，提示上传的文件总大小过大定位问题：

RAGFlow 介绍RAGFlow 概述 RAGFlow 是一款开源的企业级检索增强生成（RAG）引擎，专注于深度文档理解与智能问答场景。其核心目标是通过融合多模态文档解析、混合检索策略和大语言模型（LLM）生成能力，实现非结构化数据的高效知识抽取与精准答案生成。该系统在电商客服、合同管理、投资分析等领域验证了高效性（响应速度提升40%）和准确性（关键信息召回率达92%）。

解决Mac 安装 PyICU 依赖失败1、使用 homebrew 安装相关依赖安装完成后，设置环境变量2、再次执行安装执行成功了

RAGFlowwindows本地pycharm运行slim:slim不用fullfull:注2：会存在无法安装pyicu得问题，本地运行若只需要聊天/知识库可以先忽略 pyicu (国际化依赖源包)版本 ==2.14 安装可能会不成功，需要注释pyproject.toml中的pyicu，对于现阶段开发无影响，

记录：安装 Docker Desktop 时直接设置安装路径及容器存储路径近期学用 deepseek + 本地知识库的构建，准备尝试几个不同的 RAG 工具，结果基本都需要 Docker 支持，故又重新拾起 Docker 来安装，刚好看到个不用目录链接就可以直接设置安装路径的方法，就记录一下，以免以后忘记了不好找：

macos下 ragflow二次开发环境搭建

ragflow本地部署(WSL下Ubuntu)本地docker及 docker-compose版本安装参考：1.下载源码2.运行docker-compose拉取镜像

本地大模型构建个人知识库（Ragflow）

灵境引路人

【AIGC】Win10系统极速部署Docker+Ragflow+Dify本文主要介绍如何部署Docker+Ragflow+Dify。请注意，Ragflow和Dify可能有端口重合的情况，建议分不同主机部署。

RamendeusStudio

AI教我做事之RAG开发-21 RAGFlow深度研究检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）自2020年由Lewis等人提出以来，已成为AI领域的重要范式，尤其在需要外部知识支持的场景中表现出色。RAG Flow框架是对RAG的进一步抽象和优化，旨在通过定义清晰的数据流和模块化设计，提升系统的可扩展性、效率和适用性。本报告将深入探讨RAG Flow的架构、技术细节、实现方法，并提供示例代码，帮助读者理解其在实际应用中的价值。