RAGFLOW 编排

### RAGFlow 的编排及相关实现方式 RAGFlow 是一种基于 OCR 和文本解析器构建的知识库问答系统，其核心目标在于通过合理的架构设计使大型语言模型 (LLM) 能够以更可控的方式回答问题，从而减少幻觉现象的发生并提升答案的可信度[^2]。 #### 1. **RAGFlow 的基本原理** RAGFlow 基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）框架，主要由以下几个模块组成： - 数据预处理：利用 OCR 技术提取图像中的文字信息或将文档转换为结构化数据。 - 向量存储与索引：将经过预处理的数据转化为向量形式，并存入高效的向量数据库中以便快速检索。 - 查询理解与重写：对用户的自然语言查询进行语义分析和改写，使其更适合用于后续的信息检索过程。 - 文档检索：依据改进后的查询条件，在向量数据库里找到最相关的上下文片段作为候选材料。 - 答案生成：结合检索到的相关内容以及原始提问，调用 LLM 来生成最终的回答结果。 这一系列操作共同构成了 RAGFlow 的工作流，确保了整个系统的高效性和准确性。 #### 2. **安装与配置环境** 为了运行 RAGFlow，需先搭建必要的开发环境。以下是推荐使用的依赖项列表及其版本号： ```bash pip install ragflow==0.1.0 pip install transformers>=4.30.0 pip install langchain>=0.0.278 pip install chromadb>=0.4.9 ``` 上述命令会自动下载并安装最新稳定版的 `ragflow` 及其他必需组件，包括但不限于 Hugging Face Transformers 库、LangChain 工具包以及 ChromaDB 向量搜索引擎。 #### 3. **初始化项目结构** 创建一个新的 Python 文件来定义应用程序入口点，并导入所需类库： ```python from ragflow.retriever import VectorStoreRetriever from ragflow.generator import TextGenerator import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) if __name__ == "__main__": retriever = VectorStoreRetriever() generator = TextGenerator() query = input("请输入您的问题:") retrieved_docs = retriever.retrieve(query=query) generated_answer = generator.generate( question=query, context=retrieved_docs ) print(f"最终答案:\n{generated_answer}") ``` 此脚本展示了如何实例化两个关键对象——`VectorStoreRetriever` 和 `TextGenerator`，并通过它们完成从接收用户输入到输出解决方案的整体流程。 #### 4. **自定义参数调整** 针对不同应用场景下的性能需求差异，可以灵活修改部分超参设置。例如调节相似度阈值影响召回精度；指定最大返回条目数控制成本开销等。具体可参考官方文档获取更多细节说明。 ---