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<img src="images/ragflow-plus.png" width="400" alt="Ragflow-Plus">
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</div>
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<img src="https://img.shields.io/badge/版本-0.4.2-blue" alt="版本">
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<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/许可证-AGPL3.0-green" alt="许可证"></a>
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<h4>
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<a href="README.md">🇨🇳 中文</a>
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<span> | </span>
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<a href="README_EN.md">🇬🇧 English</a>
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</h4>
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</div>
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<h4 align="center">
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<a href="https://xdxsb.top/ragflow-plus">官网</a> |
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<a href="docs/faq.md">常见问题</a> |
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<a href="docs/plan.md">开发计划</a> |
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<a href="docs/images/group.jpg">社群</a>
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</h4>
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## 🌟 简介
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Ragflow-Plus 是一个基于 Ragflow 的二次开发项目，目的是解决实际应用中的一些问题，主要有以下特点：
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- 管理模式
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额外搭建后台管理系统，支持管理员执行用户管理、团队管理、配置管理、文件管理、知识库管理等功能
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- 权限回收
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前台系统对用户权限进行收缩，进一步简化界面
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- 解析增强
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使用MinerU替代DeepDoc算法，使文件解析效果更好，并支持图片解析
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- 图文输出
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支持模型在回答时，输出引用文本块关联的相关图片
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- 文档撰写模式
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支持全新的文档模式交互体验
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视频演示及操作教程：
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[](https://www.bilibili.com/video/BV1UJLezaEEE)
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> [!NOTE]
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> 视频中采用了vllm作为演示示例，vllm默认拉取使用的模型是float16精度，导致众多用户因显存不足无法正常使用，因此将vllm容器进行注释，除非对vllm比较了解，否则建议使用ollama进行配置。
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ollama 配置方式：
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以配置`bge-m3`模型为例：
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下载模型：
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```c
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ollama pull bge-m3:latest
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```
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前台添加时，模型名称设为`bge-m3`，模型地址设为`http://host.docker.internal:11434`
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## 🚧绕路提醒
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请注意：
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1. 本项目重构了多处ragflow的底层接口，不建议和原始ragflow项目同时使用，存在冲突风险。
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如果只需要后台的用户/团队管理部分，可修改`web/.env`中`RAGFLOWPLUS_MANAGEMENT_WEB_IMAGE`和`RAGFLOWPLUS_MANAGEMENT_SERVER_IMAGE`的版本为 v0.1.2
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2. 本项目专注RAG，移除Agent的部分，如有Agent需求，请绕路。
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3. 本项目重写了文件解析模块(embedding模型固定为bge-m3)，如需原本DeepDoc分块、知识图谱功能，请绕路。
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4. 本项目为ragflow(v0.17.2)版本的独立分支，不会完全按照ragflow的内容进行更新。
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## 📥使用方式
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#### 1. 使用Docker Compose运行
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- 使用GPU运行(需保证首张显卡有6GB以上剩余显存)：
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1. 在宿主机安装nvidia-container-runtime，让 Docker 自动挂载 GPU 设备和驱动：
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```bash
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sudo apt install -y nvidia-container-runtime
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```
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2. 在项目根目录下执行
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```bash
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docker compose -f docker/docker-compose_gpu.yml up -d
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```
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- 使用CPU运行：
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在项目根目录下执行
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```bash
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docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
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```
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访问地址：`服务器ip:80`，进入到前台界面
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访问地址：`服务器ip:8888`，进入到后台管理界面
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#### 2. 源码运行(mysql、minio、es、redis等组件仍需docker启动)
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1. 启动后台管理系统：
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- 启动后端：进入到`management/server`，执行：
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```bash
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python app.py
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```
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- 启动前端：进入到`management\web`，执行：
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```bash
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pnpm dev
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```
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2. 启动前台交互系统：
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- 启动后端：项目根目录下执行：
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```bash
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python -m api.ragflow_server
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```
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- 启动前端：进入到`web`，执行：
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```bash
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pnpm dev
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```
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> [!NOTE]
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> 源码部署需要注意：如果用到MinerU后台解析，需要参考MinerU的文档下载模型文件，并安装LibreOffice，配置环境变量，以适配支持除pdf之外的类型文件。
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## 📝 常见问题
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参见[常见问题](docs/faq.md)
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## 📜 开发计划
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参见[开发计划](docs/plan.md)
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## 🛠️ 如何贡献
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1. Fork本GitHub仓库
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2. 将fork克隆到本地：
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`git clone git@github.com:<你的用户名>/ragflow-plus.git`
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3. 创建本地分支：
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`git checkout -b my-branch`
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4. 提交信息需包含充分说明：
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`git commit -m '提交信息需包含充分说明'`
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5. 推送更改到GitHub（含必要提交信息）：
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`git push origin my-branch`
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6. 提交PR等待审核
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## 📄 交流群
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如果有使用问题或建议，可加入交流群进行讨论。
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由于群聊超过200人，无法通过扫码加入，如需加群，加我微信zstar1003，备注"加群"即可。
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## 🚀 鸣谢
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本项目基于以下开源项目开发：
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- [ragflow](https://github.com/infiniflow/ragflow)
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- [v3-admin-vite](https://github.com/un-pany/v3-admin-vite)
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- [minerU](https://github.com/opendatalab/MinerU)
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感谢此项目贡献者们：
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<a href="https://github.com/zstar1003/ragflow-plus/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=zstar1003/ragflow-plus" />
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</a>
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## 💻 更新信息获取
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目前该项目仍在持续更新中，更新日志会在我的微信公众号[我有一计]上发布，欢迎关注。
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## 📜 许可证与使用限制
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1. **本仓库基于AGPLv3许可证**
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由于包含第三方AGPLv3代码，本项目必须遵循AGPLv3的全部条款。这意味着：
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- 任何**衍生作品**（包括修改或组合代码）必须继续使用AGPLv3并公开源代码。
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- 若通过**网络服务**提供本软件，用户有权获取对应源码。
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2. **商用说明**
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- **允许商用**：本软件遵循AGPLv3，允许商业使用，包括SaaS和企业内部部署。
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- **不修改代码**：若仅原样运行（不修改、不衍生），仍需遵守AGPLv3，包括：
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- 提供完整的源代码（即使未修改）。
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- 若作为网络服务提供，需允许用户下载对应源码（AGPLv3第13条）。
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- **不允许闭源商用**：如需闭源（不公开修改后的代码）商用，需获得所有代码版权持有人的书面授权（包括上游AGPLv3代码作者）
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3. **免责声明**
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本项目不提供任何担保，使用者需自行承担合规风险。若需法律建议，请咨询专业律师。
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## ✨ Star History
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