Ragflow 看似“简陋”的工作流编排界面，实际上具有为处理复杂的 RAG 工作流量身定制的特性，与其他试图涵盖太多功能但效率偏低的通用工shiji具/框架不同，Ragflow 专注于为检索和 AI 生成管道（pipeline）提供基础支撑。这体现在 RAGFlow 工作流并没有单独的 “LLM” 组件，但在所有涉及 LLM 的工作流组件中，都包含了指定 LLM 的必选配置。 工作流组件（节点） Begin（开始）组件 启动工作流：Begin组件是工作流中的起始组件，自动出现在画布上，不能被删除。 设置开场白或接…

Docker 便于快速部署，但不便于修改。因此作者多数情况下保持 SQL、Redis 等数据库组件容器化部署的同时，会选择从源码安装。对于开源的 RAGFlow，在 linux 中安装 tree 工具（ apt install tree），可快速详细列出目录结构。 root@wsl:/opt/ragflow# tree -L 2 . |-- 9b5ad71b2ce5302211f9c61530b329a4922fc6a4 |-- CONTRIBUTING.md |-- Dockerfile |-- Dockerfi…