阿里系技术核弹！RAGFlow深度文档理解引擎：从影印件模糊字到数据库表，开源RAG全案开发指南（收藏级）

RAGFlow = 深度文档解析 + 模板化切片 + 多路召回 & 重排 + 引用可视化 + 一键 Docker 部署`

小天才学习机打游戏

937人浏览 · 2025-09-04 20:19:18

小天才学习机打游戏 · 2025-09-04 20:19:18 发布

把 Word、PPT、扫描件、网页统统变成“可信答案”与“可溯源引用”

项目概述

RAGFlow 是 infiniflow 团队开源的一款 基于深度文档理解的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。
它不仅能把任何格式的企业知识“切片”后喂给大模型，还能让大模型在回答时给出精确的段落级引用，真正做到 “Quality in, quality out”。

RAGFlow = 深度文档解析 + 模板化切片 + 多路召回 & 重排 + 引用可视化 + 一键 Docker 部署

问题背景

• 幻觉顽疾：企业级场景对答案准确性要求极高，但大模型天生“胡说八道”。
• 格式噩梦：合同、标书、财报、扫描件、网页……格式千奇百怪，传统解析器频频翻车。
• 部署臃肿：开源方案动辄十几个步骤，依赖复杂，运维想哭。

RAGFlow 的出现，就是要把这些问题一次性打包解决。

功能亮点

特性	一句话卖点
📄 深度文档理解	支持 Word / PPT / Excel / PDF / 扫描图片 / 网页等 20+ 格式，表格、公式、图文混排都能精准还原。
🍱 模板化切片	提供可视化模板市场，可拖拽定义“按标题、按表格、按段落”等切片策略，零代码也能调优。
🌱 减少幻觉	答案附带原文定位高亮，支持一键跳转原文，溯源到页码、段落、表格单元格。
🍔 异构数据源	同一份知识库可混合上传本地文件、Web 抓取、S3、Notion、Confluence 等。
🛀 自动化工作流	内置 Agent 代码执行器、MCP（Multi-Chain Prompting）、跨语言查询，复杂任务也能一条指令跑完。
🚀 一键部署	Docker Compose 一条命令拉起，CPU/GPU 双模式可选；x86 预置镜像 2 GB（slim）/9 GB（full）。

技术细节

• 解析层 DeepDoc：自研 LayoutLM 系列模型，在财报/论文/标书中 F1 > 95%。
• 向量存储：默认 Elasticsearch，可一键切换高性能引擎 Infinity（百万级 QPS，毫秒延迟）。
• 召回 + 重排：多路向量 & 全文混合召回 → Cross-Encoder 重排 → Top-k 段落送入 LLM。
• 沙箱安全：代码执行器基于 gVisor 隔离，防止恶意脚本。
• 模型接入：已支持 OpenAI GPT-5、Kimi K2、Grok-4 等 20+ 商业/开源模型，配置即用。

安装与使用

系统要求

• CPU ≥ 4 核 / RAM ≥ 16 GB / 磁盘 ≥ 50 GB
• Docker ≥ 24.0 & Docker Compose ≥ v2.26.1

30 秒启动

# 1. 一键克隆
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git && cd ragflow/docker

# 2. 调整系统参数（仅需一次）
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

# 3. CPU 版启动（GPU 版把 yml 换成 -gpu）
docker compose up -d

浏览器访问 http://<服务器IP>，注册账号，即可拖拽上传第一批文档。

首次登录后，在「系统设置 → LLM 供应商」填入你的 OpenAI / Kimi API Key，即可立刻问答。

应用案例

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

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配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。