常见问题

关于通用功能、故障排除、使用等方面问题的解答。

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• 通用功能
  • RAGFlow 与其他 RAG 产品有何不同？
  • RAGFlow 完整版和 RAGFlow 精简版有何区别？
  • 哪些嵌入模型可以在本地部署？
  • 如何查找 RAGFlow 版本？如何解释版本信息？
  • 为什么不使用其他开源向量数据库作为文档引擎？
  • demo.ragflow.io 与本地部署的开源 RAGFlow 服务有何区别？
  • 为什么 RAGFlow 解析文档比 LangChain 花费的时间更长？
  • 为什么 RAGFlow 比其他项目需要更多资源？
  • RAGFlow 支持哪些架构或设备？
  • 你们是否提供用于集成第三方应用的 API？
  • 你们是否支持流式输出？
  • 你们是否支持通过 URL 分享对话？
  • 你们是否支持多轮对话，将之前的对话作为当前查询的上下文？
  • AI 搜索和聊天之间的主要区别？
• 故障排除
  • 如何从头构建 RAGFlow 镜像？
  • 无法访问 https://hugging-face.cn
  • MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='hf-mirror.com', port=443)
  • WARNING: can't find /raglof/rag/res/borker.tm
  • network anomaly 您的网络存在异常，无法连接到服务器。
  • Realtime synonym is disabled, since no redis connection
  • 为什么我的文档解析在百分之一以下时停滞？
  • 为什么我的 PDF 解析接近完成时停滞，而日志没有显示任何错误？
  • 索引失败
  • 如何检查 RAGFlow 的日志？
  • 如何检查 RAGFlow 中每个组件的状态？
  • Exception: Can't connect to ES cluster
  • 无法启动 ES 容器并出现 Elasticsearch did not exit normally
  • {"data":null,"code":100,"message":"<NotFound '404: Not Found'>"}
  • Ollama - Mistral 实例运行在 127.0.0.1:11434，但在 RagFlow 中无法将 Ollama 添加为模型
  • 你们是否提供使用 DeepDoc 解析 PDF 或其他文件的示例？
  • FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory
• 使用方法
  • 如何使用本地部署的 LLM 运行 RAGFlow？
  • 如何添加不受支持的 LLM？
  • 如何将 RAGFlow 与 Ollama 集成？
  • 如何更改文件大小限制？
  • Error: Range of input length should be [1, 30000]
  • 如何获取用于集成第三方应用的 API 密钥？
  • 如何升级 RAGFlow？
  • 如何将文档引擎切换到 Infinity？
  • 我上传的文件存储在 RAGFlow 镜像中的哪个位置？

通用功能

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RAGFlow 与其他 RAG 产品有何不同？

尽管 LLM 显著推动了自然语言处理 (NLP) 的发展，但“输入垃圾，输出垃圾”的现状并未改变。为此，与其他检索增强生成 (RAG) 产品相比，RAGFlow 引入了两个独特的功能。

• 细粒度文档解析：文档解析包含图像和表格，您可以根据需要灵活干预。
• 可追溯的答案，减少幻觉：您可以信任 RAGFlow 的回答，因为您可以查看支持其答案的引用和参考文献。

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RAGFlow 完整版和 RAGFlow 精简版有何区别？

每个 RAGFlow 版本都有两个版本可供选择

• 精简版：不包含内置嵌入模型，版本名称后带有 -slim 后缀。示例：infiniflow/ragflow:v0.18.0-slim
• 完整版：包含内置嵌入模型，版本名称后没有后缀。示例：infiniflow/ragflow:v0.18.0

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哪些嵌入模型可以在本地部署？

RAGFlow 提供两种 Docker 镜像版本，v0.18.0-slim 和 v0.18.0

• infiniflow/ragflow:v0.18.0-slim (默认)：不包含嵌入模型的 RAGFlow Docker 镜像。
• infiniflow/ragflow:v0.18.0：包含以下嵌入模型的 RAGFlow Docker 镜像：
  • 内置嵌入模型
    • BAAI/bge-large-zh-v1.5
    • maidalun1020/bce-embedding-base_v1
  • 在 RAGFlow 用户界面中选择后将下载的嵌入模型
    • BAAI/bge-base-en-v1.5
    • BAAI/bge-large-en-v1.5
    • BAAI/bge-small-en-v1.5
    • BAAI/bge-small-zh-v1.5
    • jinaai/jina-embeddings-v2-base-en
    • jinaai/jina-embeddings-v2-small-en
    • nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5
    • sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2

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如何查找 RAGFlow 版本？如何解释版本信息？

您可以在用户界面的系统页面找到 RAGFlow 版本号

如果您从源代码构建 RAGFlow，版本号也会出现在系统日志中

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       / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _      __
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     / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ / 
    /_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/                             

2025-02-18 10:10:43,835 INFO     1445658 RAGFlow version: v0.15.0-50-g6daae7f2 full

其中

• v0.15.0：官方发布的版本。
• 50：自官方发布以来 Git 提交的数量。
• g6daae7f2：g 是前缀，6daae7f2 是当前提交 ID 的前七个字符。
• full/slim：RAGFlow 版本。
  • full：RAGFlow 完整版。
  • slim：不包含嵌入模型和 Python 包的 RAGFlow 版本。

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为什么不使用其他开源向量数据库作为文档引擎？

目前，只有 Elasticsearch 和 Infinity 满足 RAGFlow 的混合搜索要求。大多数开源向量数据库对全文搜索的支持有限，并且稀疏嵌入不能替代全文搜索。此外，这些向量数据库缺乏 RAGFlow 所必需的关键功能，例如短语搜索和高级排名功能。

这些限制促使我们从头开始开发了 AI 原生数据库 Infinity。

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demo.ragflow.io 与本地部署的开源 RAGFlow 服务有何区别？

demo.ragflow.io 展示了 RAGFlow 企业版的功能。其 DeepDoc 模型使用专有数据进行预训练，并提供更复杂的团队权限控制。本质上，demo.ragflow.io 是 RAGFlow 即将推出的 SaaS（软件即服务）产品的预览。

您可以部署开源 RAGFlow 服务，并通过 Python 客户端或 RESTful API 调用它。但是，demo.ragflow.io 不支持此功能。

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为什么 RAGFlow 解析文档比 LangChain 花费的时间更长？

我们在使用视觉模型进行文档预处理任务（如布局分析、表格结构识别和 OCR（光学字符识别））方面付出了艰苦的努力。这导致了所需额外时间。

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为什么 RAGFlow 比其他项目需要更多资源？

RAGFlow 内置了许多用于文档结构解析的模型，这解释了额外的计算资源需求。

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RAGFlow 支持哪些架构或设备？

我们官方支持 x86 CPU 和 NVIDIA GPU。虽然我们也在 ARM64 平台上测试 RAGFlow，但我们不维护 ARM 平台的 RAGFlow Docker 镜像。如果您在 ARM 平台上，请按照此指南构建 RAGFlow Docker 镜像。

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你们是否提供用于集成第三方应用的 API？

相应的 API 现已可用。有关详细信息，请参阅 RAGFlow HTTP API 参考或 RAGFlow Python API 参考。

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你们是否支持流式输出？

是的，我们支持。

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你们是否支持通过 URL 分享对话？

不，此功能不受支持。

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你们是否支持多轮对话，将之前的对话作为当前查询的上下文？

是的，我们支持基于正在进行的对话的现有上下文增强用户查询

1. 在聊天页面，将鼠标悬停在所需的助手上并选择编辑。
2. 在聊天配置弹出窗口中，点击提示引擎选项卡。
3. 开启多轮优化以启用此功能。

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AI 搜索和聊天之间的主要区别？

• AI 搜索：这是一次性的 AI 对话，使用预定义的检索策略（加权关键词相似度和加权向量相似度的混合搜索）和系统的默认聊天模型。它不涉及知识图谱、自动关键词或自动问题等高级 RAG 策略。检索到的块将列在聊天模型响应下方。
• AI 聊天：这是多轮 AI 对话，您可以在其中定义您的检索策略（可以使用加权重排分数替换混合搜索中的加权向量相似度）并选择您的聊天模型。在 AI 聊天中，您可以根据您的特定情况配置高级 RAG 策略，例如知识图谱、自动关键词和自动问题。检索到的块不会与答案一起显示。

在调试聊天助手时，您可以使用 AI 搜索作为参考来验证您的模型设置和检索策略。

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故障排除

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如何从头构建 RAGFlow 镜像？

请参阅构建 RAGFlow Docker 镜像。

无法访问 https://hugging-face.cn

默认情况下，本地部署的 RAGflow 会从 Huggingface 网站下载 OCR 和嵌入模块。如果您的机器无法访问此网站，将出现以下错误并且 PDF 解析失败

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/root/.cache/huggingface/hub/models--InfiniFlow--deepdoc/snapshots/be0c1e50eef6047b412d1800aa89aba4d275f997/ocr.res'

要解决此问题，请改用 https://hf-mirror.com

1. 停止所有容器并删除所有相关资源

   cd ragflow/docker/
   docker compose down

2. 取消注释 ragflow/docker/.env 中的以下行

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

3. 启动服务器

   docker compose up -d 

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MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='hf-mirror.com', port=443)

此错误表明您没有互联网访问权限或无法连接到 hf-mirror.com。尝试以下操作

1. 手动将资源文件从 huggingface.co/InfiniFlow/deepdoc 下载到您的本地文件夹 ~/deepdoc。

2. 在 docker-compose.yml 中添加卷，例如

   - ~/deepdoc:/ragflow/rag/res/deepdoc

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WARNING: can't find /raglof/rag/res/borker.tm

忽略此警告并继续。所有系统警告都可以忽略。

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network anomaly There is an abnormality in your network and you cannot connect to the server.

除非服务器完全初始化，否则您将无法登录 RAGFlow。运行 docker logs -f ragflow-server。

如果您的系统显示以下内容，则表示服务器已成功初始化

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

 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:9380
 * Running on http://x.x.x.x:9380
 INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

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Realtime synonym is disabled, since no redis connection

忽略此警告并继续。所有系统警告都可以忽略。

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为什么我的文档解析在百分之一以下时停滞？

点击“解析状态”条旁边的红色叉号，然后重新开始解析过程，看看问题是否仍然存在。如果问题仍然存在且您的 RAGFlow 是本地部署的，请尝试以下操作

1. 检查您的 RAGFlow 服务器日志，看看它是否正常运行

   docker logs -f ragflow-server

2. 检查 task_executor.py 进程是否存在。

3. 检查您的 RAGFlow 服务器是否可以访问 hf-mirror.com 或 huggingface.com。

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为什么我的 PDF 解析接近完成时停滞，而日志没有显示任何错误？

点击“解析状态”条旁边的红色叉号，然后重新开始解析过程，看看问题是否仍然存在。如果问题仍然存在且您的 RAGFlow 是本地部署的，则解析过程很可能因内存不足而被终止。尝试通过增加 docker/.env 中 MEM_LIMIT 的值来增加内存分配。

注意

请务必重启 RAGFlow 服务器，使您的更改生效！

docker compose stop

docker compose up -d

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Index failure

索引失败通常表示 Elasticsearch 服务不可用。

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如何检查 RAGFlow 的日志？

tail -f ragflow/docker/ragflow-logs/*.log

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如何检查 RAGFlow 中每个组件的状态？

1. 检查 Elasticsearch Docker 容器的状态

   $ docker ps

   以下是示例结果

   5bc45806b680   infiniflow/ragflow:latest     "./entrypoint.sh"        11 hours ago   Up 11 hours               0.0.0.0:80->80/tcp, :::80->80/tcp, 0.0.0.0:443->443/tcp, :::443->443/tcp, 0.0.0.0:9380->9380/tcp, :::9380->9380/tcp   ragflow-server
   91220e3285dd   docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.3   "/bin/tini -- /usr/l…"   11 hours ago   Up 11 hours (healthy)     9300/tcp, 0.0.0.0:9200->9200/tcp, :::9200->9200/tcp           ragflow-es-01
   d8c86f06c56b   mysql:5.7.18        "docker-entrypoint.s…"   7 days ago     Up 16 seconds (healthy)   0.0.0.0:3306->3306/tcp, :::3306->3306/tcp     ragflow-mysql
   cd29bcb254bc   quay.io/minio/minio:RELEASE.2023-12-20T01-00-02Z       "/usr/bin/docker-ent…"   2 weeks ago    Up 11 hours      0.0.0.0:9001->9001/tcp, :::9001->9001/tcp, 0.0.0.0:9000->9000/tcp, :::9000->9000/tcp     ragflow-minio

2. 按照此文档检查 Elasticsearch 服务的健康状态。

重要

Docker 容器的状态不一定反映服务的状态。您可能会发现即使相应的 Docker 容器正在运行，您的服务仍不健康。可能的原因包括网络故障、端口号不正确或 DNS 问题。

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Exception: Can't connect to ES cluster

1. 检查 Elasticsearch Docker 容器的状态

   $ docker ps

   健康的 Elasticsearch 组件状态应如下所示

   91220e3285dd   docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.3   "/bin/tini -- /usr/l…"   11 hours ago   Up 11 hours (healthy)     9300/tcp, 0.0.0.0:9200->9200/tcp, :::9200->9200/tcp           ragflow-es-01

2. 按照此文档检查 Elasticsearch 服务的健康状态。

重要

Docker 容器的状态不一定反映服务的状态。您可能会发现即使相应的 Docker 容器正在运行，您的服务仍不健康。可能的原因包括网络故障、端口号不正确或 DNS 问题。

3. 如果您的容器不断重启，请确保 vm.max_map_count >= 262144，如此 README 中所述。如果您希望永久保留更改，则需要更新 /etc/sysctl.conf 中的 vm.max_map_count 值。请注意，此配置仅适用于 Linux。

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无法启动 ES 容器并出现 Elasticsearch did not exit normally

这是因为您忘记更新 /etc/sysctl.conf 中的 vm.max_map_count 值，并且系统重启后您对该值的更改被重置了。

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{"data":null,"code":100,"message":"<NotFound '404: Not Found'>"}

您的 IP 地址或端口号可能不正确。如果您使用的是默认配置，请在浏览器中输入 http://<IP_OF_YOUR_MACHINE> (不是 9380，无需端口号！)。这应该可以正常工作。

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Ollama - Mistral instance running at 127.0.0.1:11434 but cannot add Ollama as model in RagFlow

正确的 Ollama IP 地址和端口对于将模型添加到 Ollama 至关重要

• 如果您使用 demo.ragflow.io，请确保托管 Ollama 的服务器具有可公开访问的 IP 地址。请注意，127.0.0.1 不是可公开访问的 IP 地址。
• 如果您在本地部署 RAGFlow，请确保 Ollama 和 RAGFlow 在同一局域网中并且可以相互通信。

有关详细信息，请参阅部署本地 LLM。

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你们是否提供使用 DeepDoc 解析 PDF 或其他文件的示例？

是的，我们提供。请参阅 rag/app 文件夹下的 Python 文件。

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FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory

1. 检查 MinIO Docker 容器的状态

   $ docker ps

   健康的 Elasticsearch 组件状态应如下所示

   cd29bcb254bc   quay.io/minio/minio:RELEASE.2023-12-20T01-00-02Z       "/usr/bin/docker-ent…"   2 weeks ago    Up 11 hours      0.0.0.0:9001->9001/tcp, :::9001->9001/tcp, 0.0.0.0:9000->9000/tcp, :::9000->9000/tcp     ragflow-minio

2. 按照此文档检查 Elasticsearch 服务的健康状态。

重要

Docker 容器的状态不一定反映服务的状态。您可能会发现即使相应的 Docker 容器正在运行，您的服务仍不健康。可能的原因包括网络故障、端口号不正确或 DNS 问题。

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使用方法

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如何使用本地部署的 LLM 运行 RAGFlow？

您可以使用 Ollama 或 Xinference 部署本地 LLM。有关详细信息，请参阅此处。

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如何添加不受支持的 LLM？

如果您的模型目前不受支持，但其 API 与 OpenAI 兼容，请在模型提供商页面点击OpenAI-API-Compatible 配置您的模型

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如何将 RAGFlow 与 Ollama 集成？

• 如果 RAGFlow 是本地部署的，请确保您的 RAGFlow 和 Ollama 在同一局域网中。
• 如果您正在使用我们的在线演示，请确保您的 Ollama 服务器的 IP 地址是公开且可访问的。

有关详细信息，请参阅此处。

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如何更改文件大小限制？

对于本地部署的 RAGFlow：每次上传的总文件大小限制为 1GB，批量上传限制为 32 个文件。每个账户的总文件数量没有上限。要更新这个 1GB 的文件大小限制

• 在 docker/.env 中，取消注释 # MAX_CONTENT_LENGTH=1073741824，根据需要调整值，并注意 1073741824 表示 1GB 的字节数。
• 如果您更新了 docker/.env 中 MAX_CONTENT_LENGTH 的值，请确保您相应地更新 nginx/nginx.conf 中的 client_max_body_size。

注意

不建议手动更改 32 个文件的批量上传限制。但是，如果您使用 RAGFlow 的 HTTP API 或 Python SDK 上传文件，32 个文件的批量上传限制将自动移除。

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Error: Range of input length should be [1, 30000]

发生此错误是因为有太多块匹配您的搜索条件。尝试降低 TopN 并提高相似度阈值来解决此问题

1. 点击页面顶部中间的聊天。
2. 右键单击所需的对话 > 编辑 > 提示引擎
3. 降低 TopN 和/或提高相似度阈值。
4. 点击确定确认您的更改。

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如何获取用于集成第三方应用的 API 密钥？

请参阅获取 RAGFlow API 密钥。

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如何升级 RAGFlow？

有关详细信息，请参阅升级 RAGFlow。

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如何将文档引擎切换到 Infinity？

要将您的文档引擎从 Elasticsearch 切换到 Infinity

1. 停止所有正在运行的容器

   $ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v

警告

-v 将删除所有 Docker 容器卷，并且现有数据将被清除。

2. 在 docker/.env 中，设置 DOC_ENGINE=${DOC_ENGINE:-infinity}

3. 重启您的 Docker 镜像

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

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我上传的文件存储在 RAGFlow 镜像中的哪个位置？

所有上传的文件都存储在 RAGFlow 的对象存储解决方案 Minio 中。例如，如果您将文件直接上传到知识库，它将位于 <knowledgebase_id>/文件名。

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