RAGFlow 搭建 AI 医疗助手实战教程
在搭建 AI 医疗助手时，RAGFlow 平台提供了一个便捷高效的方法。通过 RAGFlow，你可以快速创建一个医疗问诊助手。该平台提供了智能问答系统，能提供基于证据的准确回答，非常适合构建医疗客服系统。此外，RAGFlow 允许用户通过自定义模型和工作流来创建符合特定需求的 AI 助手。
开源的 RAG 引擎：RAGFlow
在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分。特别是在文档处理和数据分析领域，AI 的应用更是无处不在。今天，向大家介绍一个开源的 AI 框架引擎——RAGFlow。它能够在深度文档理解方面执行检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG），并且被认为是目前最优秀的 RAG 框架之一。
原理
RAGFlow 是一个基于对文档深入理解的开源 RAG 引擎。它的作用是可以让用户创建自有知识库，根据设定的参数对知识库中的文件进行切块处理。用户向大模型提问时，RAGFlow 先查找自有知识库中的切块内容，接着把查找到的知识库数据输入到对话大模型中再生成答案输出。
RAGFlow AI 医疗助手实现逻辑
对于医疗问答 AI 回答胡说八道的问题，RAGFlow 是一个效果非常好的医疗问答 AI 助手方案，体验完胜于目前市面上其他医疗问答 AI 和前沿的医疗领域大模型。
什么是 RAGFlow
RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG 引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型 (LLM) 针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用，同时包含了 Agent、Graph RAG 等其他全面的功能。
主要更新与特性
RAGFlow 作为一个开源的 RAG 引擎，最近进行了多项重大更新，提升了其功能和性能：
- 音频文件解析支持：现在可以解析音频文件，扩展了输入数据的类型。
- 新大型语言模型的集成：新增了多个大型语言模型，提升了生成文本的多样性和准确性。
- 支持基于图的工作流：这是一个非常重要的更新，它允许创建更复杂的工作流或代理，比传统的 DAG（有向无环图）概念更进一步。
- Markdown 和 Docx 格式的 Q&A 解析支持：增强了对不同文档格式的解析能力。
- 从文档中提取图像和表格：支持从 Markdown 文件中提取表格，以及从 Docx 文件中提取图像。
- 自我 RAG（Self-RAG）支持：提升了自我纠错和优化的能力。
- BCE 和 BGE 的集成：增强了框架的扩展性和兼容性。
基于图的工作流
值得一提的是，基于图的工作流是 RAGFlow 的一个亮点。这种工作流允许创建超越 DAG 的复杂流程，能够更好地进行数据分类、访问控制、活动监控以及数据丢失防护。它可以帮助企业和个人用户构建更强大的生成式 AI 系统，使得各种类型的文件（如文档、文本、图像、扫描副本等）都能得到智能且可解释的处理。
环境准备与安装配置
RAGFlow 是完全开源的，这意味着你可以自由扩展和定制这个框架。要开始使用 RAGFlow，你需要满足以下硬件和软件要求：
- CPU：至少四核
- 内存：大于 16GB
- 磁盘存储：大于 50GB
- Docker：确保已安装
1. 启用 Windows 子系统及虚拟化
控制面板 -> 程序和功能 -> 启用或关闭 Windows 功能，或者按 Win + R 键入 OptionalFeatures，直接打开。
提示：使用 winver 查看 Windows 系统版本。
最后，重启电脑后生效。
2. 将 WSL 升级为 WSL2
什么是 WSL？WSL（Windows Subsystem for Linux）是微软开发的一项技术，允许用户在 Windows 系统中直接运行完整的 Linux 环境，无需虚拟机。通过操作系统级虚拟化，WSL 将 Linux 子系统无缝嵌入 Windows，提供原生 Linux 命令行工具、软件包管理器及应用程序支持。
