RAGFLOW是比较强大的知识库，支持搜索，聊天多种模式。知识库相比anyllm，fastgpt，dify,maxkb更强大，支持自定义分隔符，支持各种大模型提供商，如ollama等。官方体验地址，RAGFlow1：虚拟机安装：不建议通过wsl安装，wsl会遇到systecmctl不可用等诸多问题。以VMWarePro为例，参考下面链接完成安装

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新：2024-09-13增加知识库问答搜索模式。2024-09-09在Agent中加入医疗问诊模板。2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02

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本文章主要介绍我在部署一个名叫ragflow的开源项目时所遇见的问题以及解决办法。对于这个其实对我的感触很大，因为我花费了一个星期的时间来寻找这个问题的办法，但是却不敬人意，于是我决定换一个思路来解决这个问题。下面就是我对这个问题的详细描述。在本地部署完ragflow后，并且

各家的技术方案有道的QAnything亮点在：rerankRAGFLow亮点在：数据处理+index智谱AI亮点在文档解析、切片、query改写及recall模型的微调FastGPT优点：灵活性更高下面分别按照模块比较各框架的却别功能模块QAnythingRAGFLowFastGPT智谱AI知识处理模块pdf文件解析是

背景介绍前面介绍过有道QAnything源码解析，通过深入了解工业界的知识库RAG服务，得到了不少调优RAG服务的新想法。因此本次趁热打铁，额外花费一点时间，深入研究了另一个火热的开源RAG服务RagFlow的完整实现流程，希望同样有所收获。项目概述框架设计首先依旧可以先