الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

شعار تدفق الرغيف

الإنجليزية | 简体中文 | 日本語 | شكرا

شارة ثابتةرخصة

وثيقة | خريطة الطريق | تويتر | الخلاف | تجريبي

؟ جدول المحتويات

  • ؟ ما هو راج فلو؟

  • ؟ تجريبي

  • ؟ آخر التحديثات

  • ؟ الميزات الرئيسية

  • ؟ هندسة النظام

  • ؟ ابدأ

  • ؟ التكوينات

  • ؟ قم ببناء صورة عامل ميناء دون تضمين النماذج

  • ؟ قم ببناء صورة عامل ميناء بما في ذلك تضمين النماذج

  • ؟ إطلاق الخدمة من المصدر للتطوير

  • ؟ التوثيق

  • ؟ خريطة الطريق

  • ؟ مجتمع

  • ؟ المساهمة

؟ ما هو راج فلو؟

RAGFlow هو محرك RAG (جيل الاسترجاع المعزز) مفتوح المصدر يعتمد على الفهم العميق للمستندات. إنه يوفر سير عمل RAG مبسطًا للشركات من أي نطاق، ويجمع بين LLM (نماذج اللغات الكبيرة) لتوفير إمكانات صادقة للإجابة على الأسئلة، مدعومة باستشهادات راسخة من مختلف البيانات المنسقة المعقدة.

؟ تجريبي

جرب العرض التوضيحي الخاص بنا على https://demo.ragflow.io.

؟ آخر التحديثات

  • 04-11-2024 ترقية نماذج DLA (تحليل تخطيط المستند) في Deepdoc.

  • 01-11-2024 يضيف استخراج الكلمات الرئيسية وإنشاء الأسئلة ذات الصلة إلى المجموعة التي تم تحليلها لتحسين دقة الاسترجاع.

  • 13-09-2024 إضافة وضع البحث لقاعدة المعرفة الأسئلة والأجوبة.

  • 09-09-2024 إضافة قالب وكيل استشاري طبي.

  • 22-08-2024 دعم النص لعبارات SQL من خلال RAG.

  • 02-08-2024 يدعم GraphRAG المستوحى من graphrag والخريطة الذهنية.

؟ ابقوا متابعين

⭐️ قم بتمييز مستودعنا بنجمة لتبقى على اطلاع بالميزات والتحسينات الجديدة والمثيرة! احصل على إشعارات فورية للإصدارات الجديدة! ؟

؟ الميزات الرئيسية

؟ "الجودة في الجودة في الخارج"

  • استخراج المعرفة العميقة القائمة على فهم المستندات من البيانات غير المنظمة ذات التنسيقات المعقدة.

  • يجد "إبرة في كومة قش بيانات" من الرموز غير المحدودة حرفيًا.

؟ التقطيع القائم على القالب

  • ذكي وقابل للتفسير.

  • الكثير من خيارات القالب للاختيار من بينها.

؟ الاستشهادات المؤرضة مع انخفاض الهلوسة

  • تصور تقطيع النص للسماح بالتدخل البشري.

  • عرض سريع للمراجع الرئيسية والاستشهادات التي يمكن تتبعها لدعم الإجابات المبنية على أسس سليمة.

؟ التوافق مع مصادر البيانات غير المتجانسة

  • يدعم Word والشرائح وExcel وtxt والصور والنسخ الممسوحة ضوئيًا والبيانات المنظمة وصفحات الويب والمزيد.

؟ سير عمل RAG آلي وسهل

  • يلبي تنسيق RAG المبسط احتياجات الشركات الشخصية والكبيرة على حد سواء.

  • LLMs قابلة للتكوين بالإضافة إلى نماذج التضمين.

  • الاستدعاء المتعدد مقترنًا بإعادة التصنيف المدمجة.

  • واجهات برمجة التطبيقات البديهية للتكامل السلس مع الأعمال.

؟ هندسة النظام

؟ ابدأ

؟ المتطلبات الأساسية

  • وحدة المعالجة المركزية >= 4 مراكز

  • ذاكرة الوصول العشوائي >= 16 جيجا بايت

  • القرص >= 50 جيجا بايت

  • Docker >= 24.0.0 وDocker Compose >= v2.26.1

    إذا لم تقم بتثبيت Docker على جهازك المحلي (Windows أو Mac أو Linux)، فراجع تثبيت Docker Engine.

؟ بدء تشغيل الخادم

  1. تأكد من أن vm.max_map_count >= 262144:

    للتحقق من قيمة vm.max_map_count :

     $ sysctl vm.max_map_count

    قم بإعادة تعيين vm.max_map_count إلى قيمة لا تقل عن 262144 إذا لم تكن كذلك.

     # في هذه الحالة، قمنا بضبطه على 262144:$ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144

    سيتم إعادة تعيين هذا التغيير بعد إعادة تشغيل النظام. لضمان بقاء التغيير دائمًا، أضف أو قم بتحديث قيمة vm.max_map_count في /etc/sysctl.conf وفقًا لذلك:

     vm.max_map_count=262144

  2. استنساخ الريبو:

     استنساخ $ git https://github.com/infiniflow/ragflow.git

  3. أنشئ صور Docker المضمنة مسبقًا وابدأ تشغيل الخادم:

    يقوم الأمر أدناه بتنزيل نسخة dev Docker image لـ RAGFlow Slim ( dev-slim ). لاحظ أن صور RAGFlow Slim Docker لا تتضمن نماذج التضمين أو مكتبات Python، وبالتالي يبلغ حجمها حوالي 1 جيجابايت.

     $ cd ragflow/docker
$ docker compose -f docker-compose.yml up -d

    ملاحظة: يبلغ حجم صورة RAGFlow Docker التي تتضمن نماذج مضمنة ومكتبات Python حوالي 9 جيجابايت وقد يستغرق تحميلها وقتًا أطول بكثير.

    • لتنزيل صورة RAGFlow Slim Docker لإصدار معين، قم بتحديث متغير RAGFlow_IMAGE في * docker/.env * إلى الإصدار المطلوب. على سبيل المثال، RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.13.0-slim . بعد إجراء هذا التغيير، أعد تشغيل الأمر أعلاه لبدء التنزيل.

    • لتنزيل إصدار التطوير من صورة RAGFlow Docker بما في ذلك نماذج التضمين ومكتبات Python، قم بتحديث متغير RAGFlow_IMAGE في docker/.env إلى RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:dev . بعد إجراء هذا التغيير، أعد تشغيل الأمر أعلاه لبدء التنزيل.

    • لتنزيل إصدار محدد من صورة RAGFlow Docker بما في ذلك نماذج التضمين ومكتبات Python، قم بتحديث متغير RAGFlow_IMAGE في docker/.env إلى الإصدار المطلوب. على سبيل المثال، RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.13.0 . بعد إجراء هذا التغيير، أعد تشغيل الأمر أعلاه لبدء التنزيل.

  4. التحقق من حالة الخادم بعد تشغيل الخادم:

     سجلات عامل الإرساء $ -f ragflow-server

    يؤكد الإخراج التالي الإطلاق الناجح للنظام:

          ____ ___ ______ ______ __
                    / __  / |  / ____// ____// /____ _ __
    / /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ | | /| / /
   / _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
   /_/ |_|/_/ |_|____//_/ /_/ ____/ |__/|__/

  * يعمل على كافة العناوين (0.0.0.0) * يعمل على http://127.0.0.1:9380 * يعمل على http://xxxx:9380
 معلومات:العمل:اضغط على CTRL+C للإنهاء

    إذا تخطيت خطوة التأكيد هذه وقمت بتسجيل الدخول مباشرة إلى RAGFlow، فقد يظهر متصفحك خطأ network abnormal ، لأنه في تلك اللحظة، قد لا تتم تهيئة RAGFlow بالكامل.

  5. في متصفح الويب الخاص بك، أدخل عنوان IP الخاص بالخادم الخاص بك وقم بتسجيل الدخول إلى RAGFlow.

    باستخدام الإعدادات الافتراضية، ما عليك سوى إدخال http://IP_OF_YOUR_MACHINE (رقم منفذ sans ) حيث يمكن حذف منفذ خدمة HTTP الافتراضي 80 عند استخدام التكوينات الافتراضية.

  6. في Service_conf.yaml، حدد مصنع LLM المطلوب في user_default_llm وقم بتحديث حقل API_KEY باستخدام مفتاح API المطابق.

    راجع llm_api_key_setup لمزيد من المعلومات.

    العرض قيد التشغيل!

؟ التكوينات

عندما يتعلق الأمر بتكوينات النظام، ستحتاج إلى إدارة الملفات التالية:

  • .env: يحافظ على الإعدادات الأساسية للنظام، مثل SVR_HTTP_PORT و MYSQL_PASSWORD و MINIO_PASSWORD .

  • Service_conf.yaml: تكوين الخدمات الخلفية.

  • docker-compose.yml: يعتمد النظام على docker-compose.yml لبدء التشغيل.

يجب عليك التأكد من أن التغييرات التي يتم إجراؤها على ملف .env تتماشى مع ما هو موجود في ملف Service_conf.yaml.

يوفر ملف ./docker/README وصفًا تفصيليًا لإعدادات البيئة وتكوينات الخدمة، ويتعين عليك التأكد من أن جميع إعدادات البيئة المدرجة في ملف ./docker/README تتماشى مع التكوينات المقابلة في ملفservice_conf.yaml .

لتحديث منفذ خدمة HTTP الافتراضي (80)، انتقل إلى docker-compose.yml وقم بتغيير 80:80 إلى <YOUR_SERVING_PORT>:80 .

تتطلب تحديثات التكوينات المذكورة أعلاه إعادة تشغيل كافة الحاويات لتصبح سارية المفعول:

 $ docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d

؟ أنشئ صورة Docker بدون تضمين النماذج

يبلغ حجم هذه الصورة حوالي 1 غيغابايت وتعتمد على خدمات LLM الخارجية والتضمين.

 استنساخ بوابة https://github.com/infiniflow/ragflow.gitcd ragflow/
pip3 تثبيت Huggingface-hub nltk
python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile.slim -t infiniflow/ragflow:dev-slim .

؟ قم ببناء صورة Docker بما في ذلك تضمين النماذج

حجم الصورة حوالي 9 جيجا وبما أنه يتضمن نماذج مضمنة، فهو يعتمد على خدمات LLM الخارجية فقط.

 استنساخ بوابة https://github.com/infiniflow/ragflow.gitcd ragflow/
pip3 تثبيت Huggingface-hub nltk
python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev .

؟ إطلاق الخدمة من المصدر للتطوير

  1. قم بتثبيت تطبيق Poetry، أو قم بتخطي هذه الخطوة إذا كان مثبتًا بالفعل:

     حليقة -sSL https://install.python-poetry.org | بيثون3 -

  2. استنساخ الكود المصدري وتثبيت تبعيات بايثون:

     استنساخ git https://github.com/infiniflow/ragflow.gitcd ragflow/export POETRY_VIRTUALENVS_CREATE=true POETRY_VIRTUALENVS_IN_PROJECT=true~/.local/bin/poetry install --sync --no-root # تثبيت وحدات بايثون المعتمدة على RAGFlow

  3. قم بتشغيل الخدمات التابعة (MinIO وElasticsearch وRedis وMySQL) باستخدام Docker Compose:

     docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d

    أضف السطر التالي إلى /etc/hosts لحل جميع المضيفين المحددين في docker/service_conf.yaml إلى 127.0.0.1 : 

    127.0.0.1       es01 mysql minio redis

    في docker/service_conf.yaml ، قم بتحديث منفذ mysql إلى 5455 ومنفذ es إلى 1200 ، كما هو محدد في docker/.env .

  4. إذا لم تتمكن من الوصول إلى HuggingFace، فقم بتعيين متغير البيئة HF_ENDPOINT لاستخدام موقع مرآة:

     تصدير HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

  5. إطلاق الخدمة الخلفية:

     المصدر .venv/bin/activateexport PYTHONPATH=$(pwd)bash docker/launch_backend_service.sh

  6. تثبيت تبعيات الواجهة الأمامية:

     ويب القرص المضغوط
تثبيت npm - القوة

  7. قم بتكوين الواجهة الأمامية لتحديث proxy.target في .umirc.ts إلى http://127.0.0.1:9380 :

  8. إطلاق خدمة الواجهة الأمامية:

     تشغيل npm ديف

    يؤكد الإخراج التالي الإطلاق الناجح للنظام:

؟ التوثيق

  • بداية سريعة

  • دليل المستخدم

  • مراجع

  • التعليمات

؟ خريطة الطريق

راجع خارطة طريق RAGFlow 2024

؟ مجتمع

  • الفتنة

  • تغريد

  • مناقشات جيثب

؟ المساهمة

يزدهر RAGFlow من خلال التعاون مفتوح المصدر. وبهذه الروح، فإننا نحتضن المساهمات المتنوعة من المجتمع. إذا كنت ترغب في أن تكون جزءًا، قم بمراجعة إرشادات المساهمة الخاصة بنا أولاً.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل