安装启动

项目Clone到本地之后，同样用Docker方式进行安装。具体安装方式和Dify类似，但是要注意，如果使用CPU时，安装时用

docker compose -f docker-compose.yml up -d

如果是GPU时，安装史用

docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d

具体安装流程可以参照官方文档提供的下图：

这里要注意一点，不推荐个人电脑安装RAGFlow，无论是Mac还是Windows系统，安装时有坑，建议直接Linux服务器安装，配置上也尽量高一些，官方推荐的最低配置如下：

我个人推荐最低要8核的CPU，内存最低32G，硬盘直接上固态，空间尽可能的大。如果有条件的话，上GPU最好，推荐RTX 4060保底。

Tips：为什么RAGFlow的硬件配置那么高，远高于DIfy安装需要的配置。最主要的原因是它是最接近企业级的RAG知识库系统，对文档进行embedding处理时会消耗大量显存和算力，它背后能够处理的并不单单只是文档里的文字，还提供了一系列的OCR（光学字符识别）、TSR（表结构识别）和DLR（文档布局识别）等视觉模型方式来处理文档。并且在往向量数据库（默认是Faiss，但是可以配制成其他的）存储时，尤其是初始构建索引时，也会很消耗CPU和内存。

使用前配置

项目启动后，我们需要使用前进行一些配置。

首先，需要在设定中添加并配置一些模型。配置的方法和之前写的配置Dify中模型方法一样，就是要添加API-KEY或一些Secret。但是作为一款专业的RAG知识库系统，除了最低需要有Embeding模型和Chat模型外，推荐还需要提供Rerank、TTS、Img2txt等模型。

配置完后，还需要把默认的模型也进行设置。

其次，企业在使用时，一定也要对权限进行设置。这里不详细介绍了。

最后，如果你的知识库最后要对外开放API让别的系统可以调用，别忘了创建API KEY。

功能介绍

下面，来介绍下RAGFlow的核心功能。从下面图中可以看出，有5个，但是最核心的，其实就两个，一个是知识库（最核心），一个是聊天，其他三个都是辅助功能。有人好不同意了，人家也有Agent智能体功能啊，但实话，个人用起来，不是特别好用，简单的场景还可以，复杂的场景，支持有限。

先从非核心功能介绍起：

1、文件管理

顾名思义，就是管理你上传的各种知识库文件，没啥多说的。

2、搜索

单纯的侧重于对知识库文件内容进行检索，会显示出来内容出处（检索片段）。

这里要区别于最上面【聊天】的菜单。官方还针对这个问题进行了解释二者的区别。

这里解释下，相比于AI Search（搜索菜单），AI Chat（聊天菜单）的检索策略更佳丰富，更佳灵活，并且支持多轮对话。后面演示聊天功能时，大家可以感受到。

3、Agent

大家可以从下图看到，默认也是预置了一些智能体模版，但是不多。

整体使用上，还是以拖拽组件形成工作流为主，因为之前在Dify的章节详细讲过了使用方法，RAGFlow的使用也差不多，所以这里不详细介绍了。例如下面创建的HP客服的智能体。

因为整体可以使用的组件和扩展性有限，外加产品定位是知识库，所以Agent只是起到了辅助作用。如果不想找其他的智能体产品，就想在RAGFlow上全搞了，也没问题。

上面三个辅助性质的功能快速浏览了一遍，下面进入到最核心的部分：【知识库】和【聊天】。

知识库

我们在知识库菜单，先创建一个新的知识库。

创建后可以看到，左侧有三个菜单。

第一个是数据集：后续是你要上传文件的地方。

第二个是检索测试：可以对你构建的知识库进行简单的搜索测试。

第三个：也是最最最重要，而又最最最复杂的，就是创建知识库时的各种设置。这里如果你没有RAG的基础，强烈建议你去补一下，否则这个菜单很难用明白。所以针对于RAGFlow这个产品，如果别人创建好了知识库你只是去使用，那没问题。如果你是要创建知识库的话，那一定需要RAG和大模型这些方向的知识，否则用起来会困难些。

配置中的基础部分：

我们先来对配置中的基础部分进行说明，包含了【知识库名称】、【知识库图片】、【描述】和【权限】这四部分，其中前三部分很简单，不说明了，下面重点说一些【权限】这部分。

我们可以看到，权限这部分，除了对用户权限进行管理之外，还可以对每个用户的操作权限，是否可以对该知识库进行读、写和管理进行设置。

配置中的文档解析部分：

这一部分是最复杂，也是最核心的部分。首先先来看两个最固定的部分【PDF解析器】和【嵌入模型】。

嵌入模型：这部分没啥多说的，就是我们配置好的模型厂商下Embedding模型，选一个即可。但要注意，这里有个坑，如果你知识库创建后检索时报错，那有可能是embedding过程中造成的，例如我之前选择了下面百度的bge-large-zh这个模型，最后检索时会报一二维向量不匹配的错误，然后换成阿里的text-embedding-v3后重新向量化一遍就好了。

PDF解析器：这个看名字就知道了，专对PDF格式处理才起作用。它这下面也有几个选项，除了你自添加的Img2txt模型外，默认会提供DeepDoc和Native两个模型，选择Native会加快Embedding速度，因为只会提取PDF纯文本内容，如果还想提取PDF中图片中的文字，可以选择DeepDoc或者你自添加的Img2txt模型，但是会增加Embedding解析时间。

如果大家不知道如何使用，可以把鼠标移到每个项目的问号❓上，可以显示该项目的含义和使用方法。例如你不知道PDF解析器是干嘛的，可以通过这种方式快速查看和打开提供的官方地址查看更详细的用法。

切片方法：这里是RAGFlow整体工具最核心的地方了。也是RAGFlow可以成为最接近企业级知识库的原因，因为它提供了各种不同的切片方法，可支持对各种不同的文档类型进行切片。

默认切片的选项是【General】，它的使用方法和切片配置项对应的是下面绿色的部分。

然后我们换一个其他的，换成【Q&A】这种切片方式，会发现，它的使用方法和切片配置项都会改变，对应下面绿色的部分。

让我们再换一个，切片方法换成了【Manual】，发现又变化了，这次可以支持更复杂的PDF格式了。

所以到这里，我们也可体会到了，它的强大之处在于，针对不同的使用场景，提供了多种切片方法。每个切片方法都有自己对应的切片规则、使用方法和支持的文档类型。尤其，有的切片方法下还支持知识图谱，可以使你的知识库检索更佳精准（GraphRAG稍微复杂些，大家可以私下里查一下，这里不具体解释了）。每个具体切片类型的使用方法，大家可以参照官方文档即可。下面主要介绍下都具体支持哪些切片类型：

1、General：最通用的一种切片方法，适用于大多数场景，也支持OCR。支持的格式也是最多的，从传统的PDF、Doc、Excel、PPT到IMAGE格式和HTML等都支持。

2、Q&A：主要是针对知识问答的场景，需要构建Q&A键值对，支持的格式只有Excel、CSV和TXT三种。

3、Resume：主要适用于个人简历搜索的场景，左右结构，支持的格式只有DOCX、PDF和TXT。

4、Manual：支持复杂的PDF解析场景，适用于文档分层较多且格式复杂多变的场景，现在也只支持PDF格式。

5、Table：这个没啥多解释的，就是针对表格解析的场景。支持的格式以Excel和CSV为主，也支持TXT。

6、Paper：主要是支持论文解析场景，格式也只支持PDF。

7、Book：这个也没啥多说的，针对书籍进行解析，现在支持Word、PDF和TXT格式。

8、Laws：这个也没啥多说的，针对法律文件进行解析，现在支持Word、PDF和TXT格式。

9、Presentation：这个主要是针对PPT幻灯片进行切片的场景，现在支持PPT和PDF格式两种。

10、One：这个支持你的文档比较简单，只有整体一部分的场景，例如单页那种文档。现在支持Word、Excel、PDF和TXT格式。

11、Tag：这个从名字上就可以看出来，主要是针对标签的场景。现在支持Excel、CSV和Txt格式。这里要注意，Tag很特殊，使用“标签”作为分块方法的知识库不参与RAG检索过程，标签集中的每个文本分块是都是相互独立的标签和标签描述的文本对。

下面我对我准备的PDF文档进行解析，因为我的文档《筑基御寒 智胜未来：AI引领企业级降本增效新篇章》是研究报告性质的，比较复杂，既有文本、也有图表、也有图片等，所以我选择【Manual】这种切片方式，然后选择保存。

【数据集】菜单部分

然后我们切换到【数据集】菜单，去上传我们的知识库文件，进行解析。这里我们可以选择创建时就进行解析，或者上传时不解析，稍后进行解析，都可以。

大家可以看到现在是解析的状态，还有进度提示。这一步会非常的慢，大家不用在这个页面一直等，可以去干别的，每次进入到这个页面都可以看到实时解析的状态。

解析成功。

【检索测试】菜单部分

解析成功后，我们就可以进入到【检索测试】菜单进行测试了，我在测试内容中输入了【打造 AI 驱动的企业级降本增效之路】，可以看到检索出了结果。下面的例子我没有选择Rerank模型，如果想让检索效果更好，把相似度最高的结果排在最前面，可以选择Rerank模型。

总结，到这里，RAGFlow最核心的【知识库】功能就讲解完了，大家可以结合自己的业务场景，选择合适的切片方法和对应进行参数配置（必要时可以考虑构建知识图谱），更好的对文件进行向量化，从而后续进行更精确的检索。撒花🎉🎉🎉！

聊天

现在到了最后一个大的菜单了：【聊天】。之前上面解释过它和【搜索】菜单的区别，下面来看看【聊天】如何使用。

我们进入聊天后，要首先新建一个助理：【聊天】->【新建助理】。在新建助理中的【助理设置】选项卡中，我们要填写【助理名称】和最后的选择一个【知识库】。我这里选择了一个之前创建过的人工智能资料解析知识库。

在【新建助理】中切换到【提示引擎】这个选项卡，在其中必须填写系统提示词，这里我们用默认的，里面引用到了一个knowledge参数，所以一定要确保把最底部的变量中有knowledge参数并且是启用状态。

最后，在【新建助理】中切换到【模型设置】这个选项卡，必须选择一个聊天模型即可，这里我选择了deepseek-chat，其他参数不变，然后点击【确定】进行保存。

下面，我们就可以进行测试了，我们在刚才新建的【clx-聊天助手】菜单中，点击【+】号新建一个会话，然后输入你要查询的内容，例如我下面输入的：第一章讲了什么。然后键盘回车或点击最右下角【发送】按钮。

可以看到检索出了结果，并且给出了引用的知识库文件。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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，故此将并将重要的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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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