RAGFLOW教程
时间: 2025-05-16 11:02:05 浏览: 19
### RAGFlow 的教程与使用指南
RAGFlow 是一种强大的工具,支持复杂的文件管理和多通道召回机制。以下是有关其功能的具体说明:
#### 文件管理系统
RAGFlow 提供了一种灵活的文件管理方式,允许用户构建嵌套文件夹结构来组织数据[^1]。这种设计使得用户能够更直观地分类和存储信息,提高工作效率。
#### 多重召回机制
为了增强检索效果,RAGFlow 实现了多重召回策略。这些策略包括但不限于以下几个方面:
- **关键词匹配**:利用 TF-IDF 等传统方法实现基于关键词的精确查找[^2]。
- **语义匹配**:借助 BERT 等深度学习技术解析用户的查询意图,提供更加贴合需求的结果。
- **个性化推荐**:依据用户历史行为分析兴趣偏好,推送定制化的内容。
- **推荐系统集成**:采用协同过滤等方式挖掘潜在关联项,进一步扩充搜索范围。
#### 示例代码展示
下面是一个简单的 Python 脚本示例,用于模拟如何通过不同渠道执行召回操作:
```python
def keyword_match(query, documents):
"""基于TF-IDF的关键字匹配"""
results = []
for doc in documents:
if query.lower() in doc.lower():
results.append(doc)
return results
def semantic_search(query, model, corpus_embeddings):
"""语义搜索函数"""
from sentence_transformers import util
query_embedding = model.encode([query], convert_to_tensor=True)
hits = util.semantic_search(query_embedding, corpus_embeddings)[0]
top_k_results = [corpus[h['corpus_id']] for h in hits[:5]]
return top_k_results
# 主程序逻辑部分省略...
```
以上脚本片段展示了两种基本类型的召回流程——关键字筛选以及深层次含义理解过程的一部分。
#### 学习资源获取途径
对于希望深入研究 RAGFlow 或其他大型语言模型 (LLMs) 技术的人来说,存在丰富的在线材料可供参考。例如,在某些公开分享活动中可能会附带大量实用文档集合[^3];另外也有专门针对特定平台如 DeepSeek 准备的操作手册[^4]。
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