概述

RAGFlow介绍

RAGFlow 是一款开源的检索增强生成（RAG）引擎，基于深度文档理解技术，能将信息检索与生成式 AI 深度融合。它可从复杂的非结构化数据中精准提取知识，在海量数据里迅速定位关键信息。面对多种格式的数据源，如 Word、PPT、Excel、图片、网页等都能兼容处理。其工作流程主要含检索和生成环节，先运用搜索引擎技术筛选关联信息，再借助生成式模型整合加工生成回复。它能为各规模企业及个人，提供精简可靠的问答及有理有据的引用 ，助力提升工作效率。

前置说明

1. 该文档为算力互联调度平台控制台通过应用市场体验RAGFlow +QWQ:32b模型搭建本地知识库的说明，通过算力互联调度平台控制台，打开应用市场，创建对应的RAGFlow应用，构建本地知识库。

2. 本产品中的模型由第三方主体提供，尽管天翼云已尽最大努力进行识别和维护，但仍无法保证模型的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品，做好甄别并对自行选择的服务负责。

使用前准备

1. 天翼云账号注册

使用算力互联调度平台须具备天翼云官网账号。已有天翼云账号的直接登录即可，如无天翼云账号需先注册，注册流程可参考：注册账号。

2. 使用前提

（1）如需使用服务请先完成实名认证，请参考账号中心-实名认证。

（2）如需使用按需服务，请确认账号余额≥100 元。

操作指引

部署RAGFlow应用

订购应用

1. 登录算力互联调度平台的控制台，选择左侧的应用市场点击进入页面。或直接访问应用市场。

2. 在应用市场页面，选择目标应用，点击【查看】，进入应用部署页面。

3. 点击【立即订购】，勾选同意用户协议，支付订单，即可完成RAGFlow应用服务部署。

服务详情查看和应用登录

1. 进入算力互联调度平台租户控制台。

2. 选择【通用服务】->【应用管理】，进入应用列表页面。

3. 刷新应用列表，等待新创建的应用进入到【运行中】状态后点击右侧操作栏【应用详情】。

4. 进入应用详情页面，点击【去使用】，即可打开RAGFlow应用。

5. 注册账号：点击登录界面【注册】，输入邮箱、用户名、密码即可完成注册。

   

6. 登录应用：输入注册的账号密码进行登录。

为RAGFlow添加QWQ32B模型或DeepSeek模型

RAGFlow支持多模型管理与调用，可以便捷的添加我们所需的模型，我们这里以使用OpenAI-API-Compatible添加QWQ:32b模型为例。

1.部署专属QWQ32B模型（API服务）

1）在应用市场找到QwQ-32B(API)应用服务，点击查看应用详情并完成购买，等待应用部署完成。因模型文件较大，部署模型需10-15分钟，在应用运行前服务不会计费，请耐心等待。

2）在“我的应用”查看应用，等待QwQ-32B(API)部署完成，当应用状态显示为“运行中”时，点击“应用详情”进入应用详情页。点击“去管理应用实例”进入应用实例详情页，获取并记录调用地址、APIkey两个关键参数。调用地址对应模型配置的基础URL参数,模型名称固定为：qwq:32b。RAGFlow使用期间请勿关闭QwQ-32B(API)模型服务，否则会导致模型服务请求失败无法生成回答。

2.回到RAGFlow软件界面，点击右上角头像，选择“模型供应商”进入模型配置界面。

3.我们需要通过OpenAI-API-Compatible分别添加一个LLM模型和Text Embedding模型，Text Embedding模型用于知识库的向量化处理。找到“OpenAI-API-Compatible”，点击添加模型进入模型配置界面。

4.添加Chat模型，在模型类型中选择“Chat”,填写模型名称、基础URL、API-Key、最大Token数。其中模型名称、基础URL、API-key可在我们部署的qwq:32b模型API服务的实例详情中查询，最大Token数建议设置为512或1024，点击"确定"添加模型。首次添加模型耗时较长，请耐心等待。

5.添加embedding模型，同样的操作，我们在模型类型中选择“embedding”，填写模型名称、基础URL、API-Key、最大Token数，点击“确定”添加。

6.配置系统默认模型：点击“系统模型设置”，选择qwq:32B为我们默认的chat和embedding模型。

使用RAGFlow构建问答知识库

1. 创建知识库：进入知识库，点击“创建知识库”按钮，输入知识库名称创建一个新的知识库。

   

   

    

2. 配置知识库详细信息，包括文档语言、文档解析器、块Token数等，这里使用默认参数，文档语言可根据原始数据类型选择，Token数设置为1024。

   

3. 在数据集中上传本地文档配置知识库，RAGFlow支持本地和S3上传文档，我们这里以本地上传文件为例：点击新增文件，添加我们的本地文档，点击确定。

   

   

    

4. 解析我们添加的文档，解析状态显示为“成功”后即可引用该文档进行问答了。

   

   

   

5. 新建聊天助理进行问答测试：进入聊天界面，点击新建助理。填写基本信息后和选择关联知识库，点击“确定”即可创建聊天助手。聊天助手可以配置开场白、提示引擎、模型设置等参数，不同参数会影响聊天助手的性能表现。我们这里使用系统默认配置不做更改，用户可根据自己需要进行探索和设置。

   

   

    

6. 创建新会话，进行聊天测试，可见聊天机器人能够正常引用我们的知识库内容进行问答。至此我们就简单完成了一个本地知识库问答助手的搭建，更多RAGFlow实践内容我们将在后续逐步更新，敬请期待。