RAGFlow

RAGFlow 是一款基于 “深度文档理解” 构建的开源 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 引擎。

本文指导用户通过 VexDB 和 RAGFlow 构建 RAG 工作流程。

前提条件

在部署 RAGFlow 之前，请确保已经参考 安装 VexDB 的内容完成了数据库的安装，并部署了 Python3 环境。

安装 RAGFlow

1. 从工程师处获取适配了 VexDB 的 RAGFlow 镜像文件压缩包，参考以下命令加载到本地环境。

   docker load -i vexdb.ragflow_{version}-slim.tar.gz
   

2. 从工程师处获取经过修改的 Docker Compose 启动脚本，并解压到本地。

   tar -xzvf vexdb.ragflow.docker-compose.tar.gz
   cd ragflow
   

3. 修改 .env 文件，填写 VexDB 连接信息。

   # 设置DOC_ENGINE 为 vexdb
   DOC_ENGINE=${DOC_ENGINE:-vexdb}
   ...
   # 配置VEXDB数据库的访问地址
   VEXDB_HOST=host.docker.internal
   VEXDB_PORT=5434
   VEXDB_DBNAME=rag_flow
   VEXDB_USER=rag_flow
   VEXDB_PASSWORD=Ragflow@123456
   ...
   # 设置RAGFLOW_IMAGE镜像为我们的镜像
   RAGFLOW_IMAGE=vexdb/ragflow:v0.19.0-slim
   

4. 启动服务。

   docker compose up -d
   

访问 RAGFlow

在浏览器打开 RAGFlow 登录页面，点击 sign up 进行注册，填入电子邮箱和密码后，返回登录页使用刚刚注册的账号登录系统。

http://<服务器ip>/login

更多使用方法和指导，请查阅 RAGFlow: README。