Ragflow介绍与安装
RagFlow介绍与安装
RagFlow 是一款专注于 深度文档理解 的开源 RAG 引擎，旨在通过自动化流程解决复杂格式文档（如扫描件、表格、多模态数据）的检索与生成问题。其核心定位是提供高精度、可溯源的问答系统，尤其适合企业级知识库场景。
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英飞流（InfiniFlow）公司开发，核心成员拥有国内外顶尖高校（如清华、北大、CMU 等）的 NLP/ML 学术背景，同时具备腾讯、字节跳动、微软等科技企业的工程经验，兼具理论深度与实战能力。
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商业友好Apache 2.0开源协议,完整公开核心模块（文档解析、检索引擎、工作流编排）。
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构建私有化知识库，解决通用LLM在特定领域的知识局限。
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融合向量搜索（语义相似性）、全文检索（关键词匹配）及知识图谱（实体关系推理），显著提高召回率和精确度。
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支持从数据库、API、文档库等多源数据中检索信息，生成结构化文档或摘要，适用于大规模内容管理（如企业年报、市场调查报告的自动生成）。
核心能力横向对比
以下是针对 Dify、AnythingLLM、Ragflow、n8n、Langflow、Coze 六款工具的全面对比分析，结合核心定位、技术特性、适用场景等维度，助你快速定位最适合需求的工具：
| 维度 | Ragflow | Dify | AnythingLLM | n8n | Langflow | Coze |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 核心定位 | ✅ 深度文档解析与高精度RAG | 低代码AI应用开发 | 全栈私有化知识管理 | 跨系统流程自动化 | 深度整合LLM能力 提供复杂AI应用的底层框架与工具链 | 终端用户智能体开发 |
| 开发门槛 | 中（拖拽式设计） | 低（可视化界面） | 中（需配置模型） | 中（节点式编程） | 中（拖拽式设计） | 极低（无代码） |
| 文档处理 | ✅ 20+格式支持（含扫描件/表格） | 基础文本解析 | 200+格式支持 | 不支持 | 依赖LangChain插件 | 弱（单文件≤6000 token） |
| 检索精度 | ✅ 多路召回+LLM重排序（95%召回率） | 依赖第三方增强 | 常规向量检索 | 不适用 | 依赖配置 | 一般 |
| 工作流编排 | 模块化RAG流程 | ✅ 线性可视化流程 | 不支持 | ✅ 400+应用节点（强自动化） | ✅ LangChain可视化调试 | 简化节点（有限分支） |
| 部署方式 | 本地部署为主 | SaaS/私有化/Docker | ✅ 全本地化（隐私优先） | 自托管/Docker | 本地/Docker | 云端SaaS（国内版） |
| 典型场景 | 合同审查/医疗报告分析 | 客服机器人/营销文案生成 | 法律/医疗敏感数据管理 | 系统集成/数据自动化 | LangChain原型开发 | 抖音/飞书生态轻应用 |
| 2025新增特性 | 跨语言搜索、代码组件、图像直显 | 多模型热切换、MCP集成 | 语音交互（STT/TTS） | 高并发架构（1000+并发） | 云原生部署模板 | 智能体市场（100+案例） |
- 专业领域文档处理：首选Ragflow（医疗/法律合同审查）。
- 快速构建AI应用：Dify（多模型集成+低代码工作流）。
- 企业隐私敏感场景：AnythingLLM（全本地化+语音交互）。
- 跨系统自动化：n8n（400+节点+高并发架构）。
- LangChain实验：Langflow（可视化编排+代码导出）。
- 终端用户智能体：Coze（无代码+生态整合）。
windows安装
软硬件要求
- CPU：≥ 4核（x86架构）
- 内存（RAM）：≥ 16GB
- 磁盘空间：≥ 50GB（建议使用SSD）
- Docker：版本 ≥ 24.0.0
- Docker Compose：版本 ≥ v2.26.1
- gVisor：仅当需要使用RAGFlow的代码执行器（沙盒功能）时需安装
下载
官网下载稳定版本：https://github.com/infiniflow/ragflow/tags
这里我们下载的是0.20.0版本
docker compse安装
选择一：使用CPU运行（推荐基础场景）
# 下载精简版镜像并启动
docker compose -f docker-compose.yml up -d
选择二：使用GPU加速（需NVIDIA显卡）
# 下载完整版镜像并启用GPU加速
# 前提：已安装NVIDIA Docker驱动docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
解压安装
- 解压ragflow-0.20.0.zip到ragflow-0.20.0.zip
- 切换到ragflow-0.20.0/docker目录下使用docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d安装
打开docker desktop可以看到容器运行状态
其中应用数据存在volumes中
使用
- 浏览器打开 http://langflowip:80，langflowip换成实际langflow部署的ip
IZYMaFpM-1754451681917)]
使用
- 浏览器打开 http://langflowip:80，langflowip换成实际langflow部署的ip
