ragflow工作流例子

### 关于 RAGFlow 工作流的示例代码实现 在探索 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技术的应用时，构建一个基于此框架的工作流可以显著提升系统的性能和效率。下面提供了一个简化版的 Java 代码片段来展示如何创建一个基本的 RAGFlow 工作流实例[^4]。 ```java import java.util.List; import java.util.Map; public class RAGFlowExample { public static void main(String[] args) { // 初始化数据源连接器 DataSourceConnector dataSourceConnector = new DataSourceConnector(); // 创建检索模块 RetrievalModule retrievalModule = new RetrievalModule(dataSourceConnector); // 定义生成模型接口 GeneratorModel generatorModel = new GeneratorModel(); // 构建工作流处理器 WorkflowProcessor workflowProcessor = new WorkflowProcessor(retrievalModule, generatorModel); // 输入查询请求 String queryRequest = "What is the capital of France?"; // 处理并获取响应结果 Map<String, Object> responseResult = workflowProcessor.process(queryRequest); System.out.println("Response Result: " + responseResult.toString()); } } // 数据源连接类定义 class DataSourceConnector { List<Map<String, String>> connect() { // 这里模拟返回一些文档列表作为检索库 return null; // 返回实际的数据结构体 } } // 检索模块类定义 class RetrievalModule { private final DataSourceConnector connector; public RetrievalModule(DataSourceConnector connector) { this.connector = connector; } public List<Map<String, String>> retrieveDocuments(String queryString) { // 使用输入字符串执行检索操作... return null; // 返回匹配到的相关文档集合 } } // 生成模型类定义 class GeneratorModel { public String generateText(List<Map<String, String>> retrievedDocs, String originalQuery) { // 基于检索得到的信息以及原始询问生成最终的回答文本... return ""; // 返回合成后的回答内容 } } // 工作流处理器类定义 class WorkflowProcessor { private final RetrievalModule retriever; private final GeneratorModel generator; public WorkflowProcessor(RetrievalModule retriever, GeneratorModel generator) { this.retriever = retriever; this.generator = generator; } public Map<String, Object> process(String userQuery) { // 此处省略具体实现细节 // 调用检索模块获得相关文件 var docs = retriever.retrieveDocuments(userQuery); // 将检索结果传递给生成模型以形成回复 var generatedAnswer = generator.generateText(docs, userQuery); // 组织输出格式 return Map.of( "retrieved_documents", docs, "generated_answer", generatedAnswer ); } } ``` 上述代码展示了如何利用 RAG 流程中的各个组件——从接收用户的查询请求开始，经过检索阶段找到最相关的资料，最后由生成部分根据这些资料给出精确的答案。值得注意的是，这只是一个非常基础的概念验证版本；真实的生产环境中还需要考虑更多因素如错误处理机制、并发控制等。