综述由AI生成在 AI 大模型落地过程中，针对检索不精准、幻觉等问题，使用开源 RAG 引擎 RAGFlow 的解决方案。内容涵盖 RAGFlow 的定义、核心特点、应用场景及与同类产品的对比，并详细说明了基于 Docker 的环境准备、部署步骤及基本使用方法，包括添加 Embedding 模型和创建数据集等操作。
在 AI 大模型发展热火朝天的 2025 年，各个厂商的大模型都在飞速的抢占市场。在企业使用大模型进行实际业务落地过程中，尽管大模型带来了很多业务场景价值的延伸，以及日常工作提效，但是在私有化大模型落地过程中，大模型使用中仍然存在一些问题，比如联网检索时回答的问题发散，不够精准，大模型幻觉问题，给出的检索结果与企业自身实际期望的结果存在差距等，这些问题都可以通过专业的 RAG 知识库来辅助解决，本文将介绍一款开源 RAG 的 RAGflow 使用。
RAGFlow 是一个基于深度文档理解的开源 RAG（检索增强生成）引擎。简单来说，它能够'读懂'你的各种文档，并基于这些文档内容进行智能问答，就像拥有了一个对你所有资料都了如指掌的智能助手。
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