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…

RAGflow 是一种结合了 RAG（Retrieval-Augmented Generation）和工作流优化的技术架构，旨在提升生成式 AI 系统的效率和性能。它主要适用于需要动态生成内容且依赖外部知识库的场景，如智能客服、文档生成和数据分析等。RAGflow 系统包含数据检索模块和生成模块，能够在海量数据中快速定位相关信息，并基于检索结果生成高质量的回答或文本内容。此外，RAGflow 还支持多种数据格式解析和基于图的代理工作流构建，提供端到端的检索增强问答能力，具体操作过程参考「本期视频」。RagFlow …

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…

RAG 框架中，RAGFlow、ChatFlow 在 RAG 方面更有优势，RAGFlow 的 Agent 模块（workflow）也比较强大，并且支持原生 GraphRAG（General 模式），可选自带一些本地模型，但相比 coze、dify 等开发框架和平台，RAGFlow 上手门槛略高。本文将说明在 WSL 中从源码部署 RAGFlow 的步骤和过程，降低新手配置、应用 RAGFlow 的学习门槛，因此诸如 docker 启动等操作在非 WSL 中是不必要的。很多小伙伴宁可使用 VMWare 也使用 WS…