密码保护:Rocky Linux 9 AI 系列 011 — 使用开源 RAGFlow 构建知识库

内容摘要

               
本文首先介绍了RAGFlow,这是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成(RAG)引擎,可为不同规模的企业和个人提供简化的RAG工作流程。接着,详细描述了RAGFlow的部署步骤,包括系统要求、Linux内核参数调整和Docker容器安装。文中还展示了如何配置Azure OpenAI模型提供商、知识库和数据集,并提供了基于个人笔记的实例进行测试验证,显示了RAGFlow在问答及引用方面的效果。此外,本文探讨了在企业环境中构建有效知识库所面临的挑战,以及不同大语言模型(LLM)在此过程中表现出的差异,尤其是嵌入模型与大语言模型的最佳组合。文章也提示了构建企业级知识库时需要重点考虑的诸多复杂问题,并对不同行业人员给出针对性的建议。最后,文中提供了一些主要参考文献,以便读者深入了解和进一步研究。

目录结构


  • 1 RAGFlow 简介
  • 2 RAGFlow 部署
    • 2.1 修改 Linux 内核参数
    • 2.2 安装 RAGFlow
  • 3 RAGFlow 配置
    • 3.1 配置模型提供商
    • 3.2 配置知识库
    • 3.3 添加数据集
    • 3.4 配置聊天
    • 3.5 测试验证
    • 3.6 API 接口
  • 4 忠告&思考
  • 5 大模型测试结论
  • 6 参考文献

  • 订阅说明

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