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RAGFlowは、高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を持つ革新的なオープンソースプロジェクトで、あらゆる規模の企業が利用できます。Infiniflowが開発したこの強力なエンジンは、ディープドキュメント理解と大規模な言語モデル（LLM）を組み合わせることで、正確で真実味のある質問応答機能を提供します。RAGFlowは、複雑な形式のデータを扱い、確固たる引用を提供する能力によって注目されており、非構造化データを効果的に活用しようとする組織にとって貴重なツールとなっています。
Retrieval-Augmented Generationは、特に自然言語処理の分野で重要な技術として登場しています。RAGシステムは、大規模な言語モデルの応答を特定の情報に基づかせることで、その能力を高めます。このアプローチにより、AIモデルが正しい情報を生成しつつもらしいが正確でない情報を生成するというよくある問題である誤認識が大幅に減少し、AIによる応答の正確性と信頼性が向上します。
RAGFlowは、この概念をさらに発展させることで、複雑な形式の非構造化データから知識を抽出できるようにしています。これは、情報がさまざまな文書タイプや形式に分散している現代のデータ豊かなビジネス環境では、特に貴重な機能です。
RAGFlowの中心には、深いドキュメント理解の機能があります。この機能により、RAGFlowは非構造化データから知識を抽出することができます。テキスト文書、スプレッドシート、プレゼンテーション、スキャンされた画像など、テキストの難しい形式がどんなものであっても、RAGFlowはコンテンツを解析し理解し、質問応答のタスクで検索可能で利用可能な状態にします。
RAGFlowは、インテリジェントかつ説明可能なテンプレートベースのチャンキングシステムを採用しています。このアプローチにより、ドキュメントを意味のあるセグメントに分割し、テキストのさまざまな部分の文脈と関係を保持します。ユーザーは、さまざまなテンプレートオプションから選択することができるため、特定のドキュメントタイプやユースケースに基づいてカスタマイズが可能です。
RAGFlowの最も重要な利点の1つは、回答に根拠のある引用を提供できることです。この機能により、回答の信頼性が向上するだけでなく、ユーザーは元の情報源にたどり着くことができます。テキストチャンキングの可視化ツールもシステムに組み込まれており、プロセスの途中で人間の介入と監視を可能にします。さらに、ユーザーは重要な参照情報を簡単に表示できるため、回答の根拠性を強化し、誤認識の可能性を減らすことができます。
現代の多様なデジタル環境では、データはさまざまな形式で提供されます。RAGFlowは、Word文書、プレゼンテーション（スライド）、Excelスプレッドシート、プレーンテキストファイル、画像、スキャンされたドキュメント、構造化データ、Webページなど、さまざまなデータソースをサポートする設計になっています。
この広範な互換性により、組織は形式やソースに関係なく、すべてのデータ資産を活用することができます。
RAGFlowは、個人ユーザーと大企業の両方に対応したスムーズなRAGオーケストレーションを提供します。システムは使いやすさを重視しながら強力な機能を提供するように設計されています。この自動化されたワークフローの主な要素は以下の通りです：
RAGFlowのシステムアーキテクチャは、スケーラビリティ、パフォーマンス、使いやすさを重視して設計されています。プロジェクトでは、いくつかの重要な技術とコンポーネントを活用しています：
RAGFlowは、Dockerを使用して容易なデプロイと管理を実現しています。システム要件は比較的控えめであり、幅広いユーザーに利用できます：
RAGFlowシステムは、いくつかの相互接続されたコンポーネントで構成されています：
RAGFlowは、さまざまな大規模言語モデルと連携するように設計されています。OpenAIのGPTシリーズなどの人気モデルだけでなく、BaichuanやVolcanoArkなどの他のモデルもサポートしています。システムでは、異なるLLM間の簡単な設定と切り替えが可能であり、異なるニーズや好みを持つユーザーに対して柔軟性を提供します。
システムは高度な埋め込み手法を使用してテキストをベクトル表現に変換します。これらの埋め込みは、検索プロセスで使用され、特定のクエリに対して最も関連性の高い情報を見つけます。RAGFlowは複数のリコール方法を実装し、融合再ランキングを使用して、検索された情報の正確性を向上させます。
RAGFlowのセットアップと実行は、Dockerベースのアーキテクチャのおかげで簡単です。以下に、プロセスの概要を示します：
システムが以下の要件を満たしていることを確認してください：
ターミナルを開き、次のコマンドを実行します：
git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
cd ragflow
vm.max_map_countを少なくとも262144に設定してください：
# 現在の値を確認
sysctl vm.max_map_count
# 必要な場合、新しい値を設定
sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
この変更を永続化するには、次の行を/etc/sysctl.confに追加してください：
vm.max_map_count=262144
docker/.envとconf/service_conf.yamlを必要に応じて編集してください。たとえば、特定のRAGFlowバージョンを設定する場合：
# docker/.envで
RAGFLOW_VERSION=v0.7.0
Dockerディレクトリに移動し、サービスを起動します：
cd docker
chmod +x ./entrypoint.sh
docker compose up -d
サーバーログをモニタリングします：
docker logs -f ragflow-server
次のような出力が表示されるはずです：
____ ______ __
/ __ \ ____ _ ____ _ / ____// /____ _ __
/ /_/ // __ `// __ `// /_ / // __ \| | /| / /
/ _, _// /_/ // /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
/_/ |_| \__,_/ \__, //_/ /_/ \____/ |__/|__/
/____/
* 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
ウェブブラウザを開き、次のアドレスに移動します：
http://YOUR_SERVER_IP
YOUR_SERVER_IPをサーバーのIPアドレスに置き換えてください。
LLMを構成するには：
または、設定ファイルでAPIキーを更新することもできます：
# conf/service_conf.yamlで
llm:
openai:
api_key: "your-api-key-here"
これらの手順を完了すると、RAGFlowが起動し、知識ベースを作成してRAG機能を利用する準備が整います。
RAGFlowは、高度なRAGの能力を幅広いユーザーや組織に利用可能にするための重要な進展です。深いドキュメント理解、柔軟なLLM統合、自動化されたワークフローを組み合わせることで、AIアプリケーションにおける非構造化データの活用に関連するさまざまな課題に対応しています。
プロジェクトのオープンソース性と活発な開発コミュニティにより、RAGFlowはさらなる進化と改善を遂げ、AIによるドキュメント分析や質問応答システムの分野での基盤技術となる可能性があります。文書リポジトリのパワーを活用し、意思決定プロセスを向上させるためにRAGFlowは、強力で柔軟性があり、利便性が高いソリューションを提供します。
組織がデータからの価値を抽出し活用する方法がAIによって変革され続ける中、RAGFlowのようなツールは、生データと実行可能な洞察の間のギャップを埋める上でますます重要な役割を果たすでしょう。顧客サポート、研究、または内部のナレッジ管理など、RAGFlowの機能は、インテリジェントなドキュメント処理と情報検索の新たな可能性を開拓します。
