随着AI大模型发展，从大量、结构复杂的文档中提取关键信息，编排工作流的需求变多。

比如上传某个领域知识，通过AI对话，找到关键信息；上传某个作者的所有书籍/演讲，学习其思想。

目前有很多工具（如下图），还有Coze。

今天介绍一款关注度较高的开源工具——RAGFlow。

RAGFlow是一款基于深度文档理解技术的开源RAG（检索增强生成）引擎，能快速、准确地从各种复杂文档中提取信息，生成高质量的答案。广泛适用于企业和个人。

最近一个月，RAGFlow新增了从Docx文件中提取图片和表格、流程编排可视化等功能，功能变得更加强大了。

RAGFlow 能做什么

轻松处理复杂文档

告别手动查找和整理！RAGFlow支持Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等各种格式的文档。

可以自动识别并提取图片、表格等内容，让信息获取变得前所未有的简单。

提供精准答案

当你有问题需要解答时，RAGFlow能快速从相关文档中找到答案，并标明信息来源。

这样，你就可以轻松验证答案的准确性和可靠性，不必担心回答虚假信息了。

工作流编排

无论是企业内部知识管理、法律文档解析，还是学术研究资料整理，RAGFlow都能应对自如。

它的多模板分块功能可以适应不同的业务需求，灵活性极高。还提供易用的API，可以轻松集成到各类企业系统。

如何使用 RAGFlow

有两种方法，一种是自行部署使用，可以根据需求二次开发。这种方法适合有技术基础的同学。

这种方法的前提条件是要求：

• • CPU：≥4核

• • 内存：≥16GB

• • 硬盘：≥50GB

• • Docker：≥24.0.0 & Docker Compose：≥v2.26.1

具体操作见：https://github.com/infiniflow/ragflow

另外一种是使用官网，上手简单，适合没有技术基础的同学。

下面重点介绍这种使用。

操作流程

我们以硅谷创业教父保罗·格雷厄姆（Paul Graham）的为例。保罗是硅谷最具影响力的企业家、创业思想家和投资人之一。他的思想影响了无数年轻人。

假如你想学习他的思维方式，遇到问题想问问他，现在你可以使用 RAGFlow 打造一个保罗分身。

准备数据

首先，下载他博客上的所有文章。

数据解析

打开RAGFlow官网并登录：https://ragflow.io/

可以看到，页面上方有四个模块，点击相应模块，即可切换。

上传数据。支持上传各种格式（见上文）、多个文档。

数据上传后，等待数据解析。根据上传的数据量，解析时间有所不同。下面是我解析好的数据。

如果你想更新数据，可以选择左边的“配置”上传数据。

新建助理

现在建立一个保罗分身。点击新建助理，配置助理名字、设置开场白、选择知识库。

在“提示引擎”处配置系统提示词，让其用保罗的思维方式、语气回答问题，只能从知识库中检索数据回答问题。

这样保罗的分身就建好了。

测试效果

输入问题，测试效果。

下图问了保罗分身如何保持独立思考，回家效果只能说能看。

如果测试效果不好，按下图更改数值。如提高“相似度阈值”，那么检索出的文本相似度会提高。

API集成

可以生成API，集成到各类企业系统。比如对接到飞书、企业微信中。

复杂流程编排

可以选择“图”进行复杂工作流编排。可根据需要，集成外部浏览器等。

比如，我可以集成保罗的博客官网，以便从博客官网搜索信息。

需要注意的是，RAGFlow官网提供默认模型只有一个deepseek-chat。如果想要更多功能，需要自行部署配置。

如果你想要学习更实用、更底层的操作，可以关注我们的AI线下工作坊，【入群】享受报名优惠。

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