README_ja.md · LLLgggccc1024/ragflow

<h4 align="center">
  <a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Document</a> |
  <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214">Roadmap</a> |
  <a href="https://twitter.com/infiniflowai">Twitter</a> |
  <a href="https://discord.gg/4XxujFgUN7">Discord</a> |
  <a href="https://demo.ragflow.io">Demo</a>
</h4>

## 💡 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

- 2025-02-28 インターネット検索 (TAVILY) と組み合わせて、あらゆる LLM の詳細な調査をサポートします。
- 2025-02-05 シリコン フローの St およびモデル リストを更新し、Deep Seek-R1/Deep Seek-V3 のサポートを追加しました。
- 2025-01-26 ナレッジ グラフの抽出と適用を最適化し、さまざまな構成オプションを提供します。
- 2024-12-18 DeepDoc のドキュメント レイアウト分析モデルをアップグレードします。
- 2024-12-04 ナレッジ ベースへのページランク スコアをサポートしました。
- 2024-11-22 エージェントでの変数の定義と使用法を改善しました。
- 2024-11-01 再現の精度を向上させるために、解析されたチャンクにキーワード抽出と関連質問の生成を追加しました。
- 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。

## 🎉 続きを楽しみに

⭐️ リポジトリをスター登録して、エキサイティングな新機能やアップデートを最新の状態に保ちましょう！すべての新しいリリースに関する即時通知を受け取れます！ 🌟

## 🌟 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:

> [!CAUTION]
> 現在、公式に提供されているすべての Docker イメージは x86 アーキテクチャ向けにビルドされており、ARM64 用の Docker イメージは提供されていません。
> ARM64 アーキテクチャのオペレーティングシステムを使用している場合は、[このドキュメント](https://ragflow.io/docs/dev/build_docker_image)を参照して Docker イメージを自分でビルドしてください。

> 以下のコマンドは、RAGFlow Docker イメージの v0.17.2-slim エディションをダウンロードします。異なる RAGFlow エディションの説明については、以下の表を参照してください。v0.17.2-slim とは異なるエディションをダウンロードするには、docker/.env ファイルの RAGFLOW_IMAGE 変数を適宜更新し、docker compose を使用してサーバーを起動してください。例えば、完全版 v0.17.2 をダウンロードするには、RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.17.2 と設定します。

```bash
   $ cd ragflow/docker
   # Use CPU for embedding and DeepDoc tasks:
   $ docker compose -f docker-compose.yml up -d

# To use GPU to accelerate embedding and DeepDoc tasks:
   # docker compose -f docker-compose-gpu.yml up -d
   ```

| RAGFlow image tag | Image size (GB) | Has embedding models? | Stable?                  |
   | ----------------- | --------------- | --------------------- | ------------------------ |
   | v0.17.2           | &approx;9       | :heavy_check_mark:    | Stable release           |
   | v0.17.2-slim      | &approx;2       | ❌                    | Stable release           |
   | nightly           | &approx;9       | :heavy_check_mark:    | _Unstable_ nightly build |
   | nightly-slim      | &approx;2       | ❌                     | _Unstable_ nightly build |

1. 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)
   ```

> 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。

2. 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。
3. [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template) 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.template](./docker/service_conf.yaml.template): 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.template](./docker/service_conf.yaml.template) 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 ./docker/README には、service_conf.yaml.template ファイルで ${ENV_VARS} として使用できる環境設定とサービス構成の詳細な説明が含まれています。

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 `<YOUR_SERVING_PORT>: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 -f docker-compose.yml up -d
> ```

### Elasticsearch から Infinity にドキュメントエンジンを切り替えます

RAGFlow はデフォルトで Elasticsearch を使用して全文とベクトルを保存します。［Infinity］に切り替え（https://github.com/infiniflow/infinity/)、次の手順に従います。

1. 実行中のすべてのコンテナを停止するには：
   ```bash
   $ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v
   ```
   Note: `-v` は docker コンテナのボリュームを削除し、既存のデータをクリアします。
2. **docker/.env** の「DOC \_ ENGINE」を「infinity」に設定します。

3. 起動コンテナ：
   ```bash
   $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
   ```
   > [!WARNING]  
   > Linux/arm64 マシンでの Infinity への切り替えは正式にサポートされていません。

## 🔧 ソースコードで Docker イメージを作成（埋め込みモデルなし）

この Docker イメージのサイズは約 1GB で、外部の大モデルと埋め込みサービスに依存しています。

```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
docker build --build-arg LIGHTEN=1 -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly-slim .
```

## 🔧 ソースコードをコンパイルした Docker イメージ（埋め込みモデルを含む）

この Docker のサイズは約 9GB で、埋め込みモデルを含むため、外部の大モデルサービスのみが必要です。

```bash
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow/
docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
```

## 🔨 ソースコードからサービスを起動する方法

1. uv をインストールする。すでにインストールされている場合は、このステップをスキップしてください:

```bash
   pipx install uv
   ```

2. ソースコードをクローンし、Python の依存関係をインストールする:

```bash
   git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
   cd ragflow/
   uv sync --python 3.10 --all-extras # install RAGFlow dependent python modules
   ```

3. Docker Compose を使用して依存サービス（MinIO、Elasticsearch、Redis、MySQL）を起動する:

```bash
   docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
   ```

`/etc/hosts` に以下の行を追加して、**conf/service_conf.yaml** に指定されたすべてのホストを `127.0.0.1` に解決します:

```
   127.0.0.1       es01 infinity mysql minio redis
   ```

4. HuggingFace にアクセスできない場合は、`HF_ENDPOINT` 環境変数を設定してミラーサイトを使用してください:

```bash
   export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
   ```

5. バックエンドサービスを起動する:

```bash
   source .venv/bin/activate
   export PYTHONPATH=$(pwd)
   bash docker/launch_backend_service.sh
   ```

6. フロントエンドの依存関係をインストールする:
   ```bash
   cd web
   npm install
   ```
7. フロントエンドサービスを起動する:

```bash
   npm run dev
   ```

_以下の画面で、システムが正常に起動したことを示します:_

![](https://github.com/user-attachments/assets/0daf462c-a24d-4496-a66f-92533534e187)

## 📚 ドキュメンテーション

- [Quickstart](https://ragflow.io/docs/dev/)
- [User guide](https://ragflow.io/docs/dev/category/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 2025](https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214) 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。

LLLgggccc1024/ragflow

简介

发行版

贡献者

语言

近期动态

LLLgggccc1024/ragflow .gitee-modal { width: 500px !important; }

简介

发行版

贡献者

语言

近期动态

搜索帮助

LLLgggccc1024/ragflow