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RAGFlow

RAGFlow是一款开源的检索增强生成引擎，专注于深度文档理解。通过与大型语言模型的集成，RAGFlow能够提供基于复杂格式数据的真实问答功能，并附上可靠的引用。其主要功能包括代理机制、知识图谱构建、多种API支持、模型API密钥配置以及Text2SQL代理。用户可以通过官方网站获取更多信息，并参考文档中心的快速开始指南进行操作。

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RAGFlow 是一款开源的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）引擎，专注于深度文档理解。通过与大型语言模型（LLM）的集成，RAGFlow 能够提供基于复杂格式数据的真实问答功能，并附上可靠的引用。

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RAGFlow的功能

RAGFlow 提供多项强大功能，旨在提升 AI 应用的开发和性能：

代理机制（Agent Mechanism）：自 v0.8.0 版本起，RAGFlow 引入了代理机制，前端配备无代码工作流编辑器，后端具备全面的基于图的任务编排框架，简化了复杂任务的管理和执行。
知识图谱构建：从 v0.17.0 版本开始，RAGFlow 支持在知识库上构建知识图谱，允许在多个文件中构建统一的图谱，有助于多跳问答和嵌套逻辑的处理。
多种 API 支持：RAGFlow提供RESTful API和 Python API，方便开发者根据需求进行集成和开发。
模型 API 密钥配置：为与在线 AI 模型交互，RAGFlow 允许用户配置模型的 API 密钥，支持大多数主流 LLM。
Text2SQL 代理：利用 RAGFlow 的 RAG 功能，用户可以构建 Text2SQL 代理，无需额外的微调模型即可实现自然语言到 SQL 查询的转换。

如何使用/快速开始

要开始使用 RAGFlow，您可以按照以下步骤操作：

访问官方网站：前往 RAGFlow 的官方网站（https://ragflow.io/）了解其功能和特性。
阅读快速开始指南：在 RAGFlow 的文档中心，阅读快速开始指南，了解如何启动本地 RAGFlow 服务器、创建知识库、解析文件以及基于数据集建立 AI 聊天功能。
配置模型 API 密钥：获取所选模型的 API 密钥，并在 RAGFlow 中进行配置，以便与在线 AI 模型交互。
创建代理：利用RAGFlow的无代码工作流编辑器，创建代理以执行特定任务，如构建 Text2SQL 代理，将自然语言查询转换为 SQL 语句。
构建知识图谱：在知识库中构建知识图谱，增强系统对复杂查询的处理能力。
使用 API 进行集成：根据需求，使用 RAGFlow 提供的 RESTful API 或 Python API，将其集成到您的应用程序或服务中。