oceanbase/powerrag Docker 镜像 - 轩辕镜像
镜像简介
PowerRAG：基于RAGFlow的开源项目，支持多模态检索，扩展文档处理、结构化信息提取、效果评估及反馈机制，助力开发者构建更智能、更准确的RAG系统，为LLM应用提供综合数据服务引擎。
镜像统计信息
下载次数: 1176
状态: active
发布者: oceanbase
类型: 镜像
oceanbase/powerragPowerRAG：基于RAGFlow的开源项目，支持多模态检索，扩展文档处理、结构化信息提取、效果评估及反馈机制，助力开发者构建更智能、更准确的RAG系统，为LLM应用提供综合数据服务引擎。
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PowerRAG
镜像概述和主要用途
PowerRAG Community Edition是基于RAGFlow的开源项目，采用Apache License 2.0许可协议。该项目在保留RAGFlow核心能力和接口兼容性的基础上，扩展了文档处理、结构化信息提取、效果评估及反馈机制等功能，旨在为大型语言模型（LLM）应用提供更全面的集成数据服务引擎。
核心功能和特性
- 兼容性与扩展性：保留RAGFlow的核心能力和接口兼容性，同时扩展功能以满足复杂应用需求
- 增强数据处理：支持文档处理、结构化信息提取，提升数据理解与利用效率
- 效果优化机制：内置效果评估与反馈机制，助力RAG系统持续迭代优化
- 多模态检索：结合OceanBase的多模态检索技术，提升检索准确性与智能性
- 灵活集成能力：通过原子API设计，可灵活嵌入各类智能应用，降低集成难度
使用场景和适用范围
PowerRAG主要面向构建检索增强生成（RAG）应用的开发者和研究团队，适用于以下场景：
- 构建基于LLM的智能问答系统，提升回答准确性与相关性
- 开发知识提取系统，从多源数据中结构化提取关键信息
- 搭建生成式内容系统，结合检索能力生成可靠内容
- 需要对RAG系统进行全生命周期监控与优化的应用场景
使用方法和配置说明
PowerRAG通过原子API设计支持灵活集成，可快速构建、监控和优化LLM-based问答、知识提取及生成系统。详细使用指南、配置参数及部署示例（如docker run命令、docker-compose配置等），请参考项目官方文档：[***]
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 版本下载页面。
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镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？
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用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"