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## 💡 RAGFlow とは？
[RAGFlow](https://ragflow.io/) は、深い文書理解に基づいたオープンソースの RAG (Retrieval-Augmented Generation) エンジンである。LLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、様々な複雑なフォーマットのデータから根拠のある引用に裏打ちされた、信頼できる質問応答機能を実現し、あらゆる規模のビジネスに適した RAG ワークフローを提供します。
## 🎮 Demo
デモをお試しください：[https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io)。
## 🔥 最新情報
- 2024-09-29 マルチラウンドダイアログを最適化。
- 2024-09-13 ナレッジベース Q&A の検索モードを追加しました。
- 2024-09-09 エージェントに医療相談テンプレートを追加しました。
- 2024-08-22 RAG を介して SQL ステートメントへのテキストをサポートします。
- 2024-08-02 [graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) からインスピレーションを得た GraphRAG とマインド マップをサポートします。
- 2024-07-23 音声ファイルの解析をサポートしました。
- 2024-07-08 [Graph](./agent/README.md) ベースのワークフローをサポート
- 2024-06-27 Q&A 解析メソッドで Markdown と Docx をサポートし、Docx ファイルから画像を抽出し、Markdown ファイルからテーブルを抽出します。
- 2024-05-23 より良いテキスト検索のために [RAPTOR](https://arxiv.org/html/2401.18059v1) をサポート。
## 🌟 主な特徴
### 🍭 **"Quality in, quality out"**
- 複雑な形式の非構造化データからの[深い文書理解](./deepdoc/README.md)ベースの知識抽出。
- 無限のトークンから"干し草の山の中の針"を見つける。
### 🍱 **テンプレートベースのチャンク化**
- 知的で解釈しやすい。
- テンプレートオプションが豊富。
### 🌱 **ハルシネーションが軽減された根拠のある引用**
- 可視化されたテキストチャンキング（text chunking）で人間の介入を可能にする。
- 重要な参考文献のクイックビューと、追跡可能な引用によって根拠ある答えをサポートする。
### 🍔 **多様なデータソースとの互換性**
- Word、スライド、Excel、txt、画像、スキャンコピー、構造化データ、Web ページなどをサポート。
### 🛀 **自動化された楽な RAG ワークフロー**
- 個人から大企業まで対応できる RAG オーケストレーション（orchestration）。
- カスタマイズ可能な LLM とエンベッディングモデル。
- 複数の想起と融合された再ランク付け。
- 直感的な API によってビジネスとの統合がシームレスに。
## 🔎 システム構成
## 🎬 初期設定
### 📝 必要条件
- CPU >= 4 cores
- RAM >= 16 GB
- Disk >= 50 GB
- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
> ローカルマシン（Windows、Mac、または Linux）に Docker をインストールしていない場合は、[Docker Engine のインストール](https://docs.docker.com/engine/install/) を参照してください。
### 🚀 サーバーを起動
1. `vm.max_map_count` >= 262144 であることを確認する:
> `vm.max_map_count` の値をチェックするには:
>
> ```bash
> $ sysctl vm.max_map_count
> ```
>
> `vm.max_map_count` が 262144 より大きい値でなければリセットする。
>
> ```bash
> # In this case, we set it to 262144:
> $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
> ```
>
> この変更はシステム再起動後にリセットされる。変更を恒久的なものにするには、**/etc/sysctl.conf** の `vm.max_map_count` 値を適宜追加または更新する:
>
> ```bash
> vm.max_map_count=262144
> ```
2. リポジトリをクローンする:
```bash
$ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
```
3. ビルド済みの Docker イメージをビルドし、サーバーを起動する:
```bash
$ cd ragflow/docker
$ chmod +x ./entrypoint.sh
$ docker compose up -d
```
> 上記のコマンドを実行すると、RAGFlowの開発版dockerイメージが自動的にダウンロードされます。 特定のバージョンのDockerイメージをダウンロードして実行したい場合は、docker/.envファイルのRAGFLOW_IMAGE変数を見つけて、対応するバージョンに変更してください。 例えば、`RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.12.0`として、上記のコマンドを実行してください。
> コアイメージのサイズは約 9 GB で、ロードに時間がかかる場合があります。
4. サーバーを立ち上げた後、サーバーの状態を確認する:
```bash
$ docker logs -f ragflow-server
```
_以下の出力は、システムが正常に起動したことを確認するものです:_
```bash
____ ___ ______ ______ __
/ __ \ / | / ____// ____// /____ _ __
/ /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / /
/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
* 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
```
> もし確認ステップをスキップして直接 RAGFlow にログインした場合、その時点で RAGFlow が完全に初期化されていない可能性があるため、ブラウザーがネットワーク異常エラーを表示するかもしれません。
5. ウェブブラウザで、プロンプトに従ってサーバーの IP アドレスを入力し、RAGFlow にログインします。
> デフォルトの設定を使用する場合、デフォルトの HTTP サービングポート `80` は省略できるので、与えられたシナリオでは、`http://IP_OF_YOUR_MACHINE`（ポート番号は省略）だけを入力すればよい。
6. [service_conf.yaml](./docker/service_conf.yaml) で、`user_default_llm` で希望の LLM ファクトリを選択し、`API_KEY` フィールドを対応する API キーで更新する。
> 詳しくは [llm_api_key_setup](https://ragflow.io/docs/dev/llm_api_key_setup) を参照してください。
_これで初期設定完了！ショーの開幕です！_
## 🔧 コンフィグ
システムコンフィグに関しては、以下のファイルを管理する必要がある:
- [.env](./docker/.env): `SVR_HTTP_PORT`、`MYSQL_PASSWORD`、`MINIO_PASSWORD` などのシステムの基本設定を保持する。
- [service_conf.yaml](./docker/service_conf.yaml): バックエンドのサービスを設定します。
- [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml): システムの起動は [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) に依存している。
[.env](./docker/.env) ファイルの変更が [service_conf.yaml](./docker/service_conf.yaml) ファイルの内容と一致していることを確認する必要があります。
> [./docker/README](./docker/README.md) ファイルは環境設定とサービスコンフィグの詳細な説明を提供し、[./docker/README](./docker/README.md) ファイルに記載されている全ての環境設定が [service_conf.yaml](./docker/service_conf.yaml) ファイルの対応するコンフィグと一致していることを確認することが義務付けられています。
デフォルトの HTTP サービングポート(80)を更新するには、[docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) にアクセスして、`80:80` を `:80` に変更します。
> すべてのシステム設定のアップデートを有効にするには、システムの再起動が必要です:
>
> ```bash
> $ docker-compose up -d
> ```
## 🪛 Build the Docker image without embedding models
This image is approximately 1 GB in size and relies on external LLM and embedding services.
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
pip3 install huggingface-hub
python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile.slim -t infiniflow/ragflow:dev-slim .
```
## 🪚 Build the Docker image including embedding models
This image includes embedding models and is approximately 9 GB in size, and so relies on external LLM services only.
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
pip3 install huggingface-hub
python3 download_deps.py
docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:dev .
```
## 🔨 Launch service from source for development
1. Install Poetry, or skip this step if it is already installed:
```bash
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
```
2. Clone the source code and install Python dependencies:
```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
export POETRY_VIRTUALENVS_CREATE=true POETRY_VIRTUALENVS_IN_PROJECT=true
~/.local/bin/poetry install --sync --no-root # install RAGFlow dependent python modules
```
3. Launch the dependent services (MinIO, Elasticsearch, Redis, and MySQL) using Docker Compose:
```bash
docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
```
Add the following line to `/etc/hosts` to resolve all hosts specified in **docker/service_conf.yaml** to `127.0.0.1`:
```
127.0.0.1 es01 mysql minio redis
```
In **docker/service_conf.yaml**, update mysql port to `5455` and es port to `1200`, as specified in **docker/.env**.
4. If you cannot access HuggingFace, set the `HF_ENDPOINT` environment variable to use a mirror site:
```bash
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```
5. Launch backend service:
```bash
source .venv/bin/activate
export PYTHONPATH=$(pwd)
bash docker/launch_backend_service.sh
```
6. Install frontend dependencies:
```bash
cd web
npm install --force
```
7. Configure frontend to update `proxy.target` in **.umirc.ts** to `http://127.0.0.1:9380`:
8. Launch frontend service:
```bash
npm run dev
```
_The following output confirms a successful launch of the system:_
## 📚 ドキュメンテーション
- [Quickstart](https://ragflow.io/docs/dev/)
- [User guide](https://ragflow.io/docs/dev/category/user-guides)
- [References](https://ragflow.io/docs/dev/category/references)
- [FAQ](https://ragflow.io/docs/dev/faq)
## 📜 ロードマップ
[RAGFlow ロードマップ 2024](https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/162) を参照
## 🏄 コミュニティ
- [Discord](https://discord.gg/4XxujFgUN7)
- [Twitter](https://twitter.com/infiniflowai)
- [GitHub Discussions](https://github.com/orgs/infiniflow/discussions)
## 🙌 コントリビュート
RAGFlow はオープンソースのコラボレーションによって発展してきました。この精神に基づき、私たちはコミュニティからの多様なコントリビュートを受け入れています。 参加を希望される方は、まず [コントリビューションガイド](./CONTRIBUTING.md)をご覧ください。
