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ragflow 使用

时间: 2025-02-19 14:26:17 浏览: 196

### RAGFlow 使用教程与配置示例 #### 启动 RAGFlow 服务为了启动 RAGFlow 服务器，需执行如下命令来拉取镜像并运行容器： ```bash docker pull infiniflow/ragflow:dev docker compose up ragflow -d ``` 上述指令会下载指定版本的 Docker 镜像，并以后台模式启动 RAGFlow 容器[^1]。 #### RAGFlow 功能概述针对企业级用户的特殊需求，RAGFlow 提供了一个强大而灵活的工作流编排平台以及基于检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的引擎。这使得该工具非常适合那些寻求高度定制化解决方案的应用场景，可以有效支持复杂的数据处理流程和业务逻辑实现[^2]。 #### 开发者资源扩展通过引入多个开源项目的支持，RAGFlow 不断拓展其功能范围，为开发人员带来了更多的可能性和技术选择。这些改进不仅增强了系统的整体性能，同时也促进了相关领域内技术创新的步伐[^3]。 #### 示例：创建自定义工作流下面是一个简单的 Python 脚本例子，展示了如何利用 FastAPI 创建 RESTful API 来触发预定义好的 RAG 流程： ```python from fastapi import FastAPI, Request import requests app = FastAPI() @app.post("/trigger_rag_flow") async def trigger_rag_flow(request: Request): data = await request.json() response = requests.post( "http://localhost:8000/api/v1/workflows", json=data) return {"status": "success", "data": response.json()} ``` 此脚本假设本地已有一个正在监听端口 `8000` 上 HTTP 请求的服务实例；它接收 JSON 格式的输入作为参数传递给内部的工作流管理接口。

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