一共包含六个篇章（介绍篇、使用篇、开发篇、扩展篇、应用篇、展望篇），分享给大家

RAGflow是一个全面优化的检索增强生成工作流系统，支持多种文件处理和大模型配置。它提供可视化文本切片、多路召回、答案溯源等功能，强调可控性和可解释性。系统部署要求CPU≥4核、内存≥16GB、磁盘≥50GB，并需配置Docker环境。启动时需调整Linux内核参数vm.max_map_count至262144以上，通过Docker Compose启动服务。若遇到资源不足或索引构建问题，可修改内

RAGflow是一个全面优化的检索增强生成工作流系统，支持多种文件处理和大模型配置。它提供可视化文本切片、多路召回、答案溯源等功能，强调可控性和可解释性。系统部署要求CPU≥4核、内存≥16GB、磁盘≥50GB，并需配置Docker环境。启动时需调整Linux内核参数vm.max_map_count至262144以上，通过Docker Compose启动服务。若遇到资源不足或索引构建问题，可修改内

RAGflow是一个全面优化的检索增强生成工作流系统，支持多种文件处理和大模型配置。它提供可视化文本切片、多路召回、答案溯源等功能，强调可控性和可解释性。系统部署要求CPU≥4核、内存≥16GB、磁盘≥50GB，并需配置Docker环境。启动时需调整Linux内核参数vm.max_map_count至262144以上，通过Docker Compose启动服务。若遇到资源不足或索引构建问题，可修改内

RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心思想是：将传统的信息检索（IR）技术与现代的生成式大模型（如chatGPT）结合起来。具体来说，RAG模型在生成答案之前，会首先从一个大型的文档库或知识库中检索到若干条相关的文档片段。再将这些检索到的片段作为额外的上下文信息，输入到生成模型中，从而生成更为准确和信息丰富的文本。RAG的工作原理可以分为以下几个步骤：1.接收

这个工作流程结合了许多步骤，而我在这里没有讨论所有步骤。然而，我承认，仅使用 LangChain 构建高级 GraphRAG 应用程序遇到了一些困难。通过使用 LangGraph 解决了这些困难。最让我沮丧的是无法在提示模板中引入所需的多个输入变量，并将该模板传递给 LangChain Expression Language 中的 Graph QA 链。起初，LangGraph 看起来需要大量的学

大模型开发是一种以大语言模型为核心功能的应用开发方式。与传统AI开发不同，它主要通过调用API或开源模型，结合Prompt Engineering、数据工程等手段来适配业务需求，而非直接优化模型本身。大模型开发具有工程化特点，将复杂的模型训练转化为Prompt设计调优，评估方式也更敏捷灵活，通过收集Bad Case不断优化Prompt。这种开发模式降低了技术门槛，使开发者能更专注于业务逻辑实现而非

本文介绍了Embedding（嵌入）的概念及其应用。Embedding是将文本、图像等数据转换为高维向量的过程，便于计算机处理。文章涵盖Embedding的类型（文本、图像、声音）、优势（降维、高效比较）以及处理流程（收集、切块、嵌入、存储）。最后通过OpenAI API演示文本向量化及余弦相似度计算，并附上实战代码示例，展示如何实现文本检索匹配功能。

没有公司再需要程序员了！这不是危言耸听，而是数据的铁证。看看 FRED（美国经济数据平台）的最新统计数据：• 软件开发相关的招聘需求，在 2022年达到顶峰，随后出现断崖式暴跌。• 进入 2023年后，招聘需求几乎减半，到 2024年已回落到2020年疫情初期的水平，甚至更低。

本地离线部署AI大模型的关键优势与GPT4All方案 摘要：本地离线部署AI大模型具有显著优势，包括数据隐私安全（符合GDPR等法规）、成本控制（长期更经济）、低延迟性能、完全控制权、高可靠性（不依赖网络）以及减少数据传输需求。以GPT4All为例，该方案支持超30种大模型，提供免费、本地化、无GPU需求的AI服务。Windows系统安装流程简单，仅需下载exe文件并按向导完成9步安装即可使用。这