mirror of
https://github.com/infiniflow/ragflow.git
synced 2025-12-08 20:42:30 +08:00
Add language portugese br (#4550)
### What problem does this PR solve? Add language Portugese from Brazil ### Type of change - [X] New Feature (non-breaking change which adds functionality)
This commit is contained in:
Henrique
75
README_ko.md
75
README_ko.md
@ -9,7 +9,8 @@
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<a href="./README_zh.md">简体中文</a> |
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<a href="./README_ja.md">日本語</a> |
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<a href="./README_ko.md">한국어</a> |
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<a href="./README_id.md">Bahasa Indonesia</a>
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<a href="./README_id.md">Bahasa Indonesia</a> |
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<a href="/README_pt_br.md">Português (Brasil)</a>
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</p>
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<p align="center">
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@ -30,7 +31,6 @@
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</a>
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</p>
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<h4 align="center">
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<a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Document</a> |
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<a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214">Roadmap</a> |
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@ -39,69 +39,65 @@
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<a href="https://demo.ragflow.io">Demo</a>
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</h4>
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## 💡 RAGFlow란?
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[RAGFlow](https://ragflow.io/)는 심층 문서 이해에 기반한 오픈소스 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 엔진입니다. 이 엔진은 대규모 언어 모델(LLM)과 결합하여 정확한 질문 응답 기능을 제공하며, 다양한 복잡한 형식의 데이터에서 신뢰할 수 있는 출처를 바탕으로 한 인용을 통해 이를 뒷받침합니다. RAGFlow는 규모에 상관없이 모든 기업에 최적화된 RAG 워크플로우를 제공합니다.
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## 🎮 데모
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데모를 [https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io)에서 실행해 보세요.
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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<img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/7248/2f6baa3e-1092-4f11-866d-36f6a9d075e5" width="1200"/>
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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/504bbbf1-c9f7-4d83-8cc5-e9cb63c26db6" width="1200"/>
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</div>
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## 🔥 업데이트
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- 2024-12-18 Deepdoc의 문서 레이아웃 분석 모델 업그레이드.
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- 2024-12-04 지식베이스에 대한 페이지랭크 점수를 지원합니다.
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- 2024-11-22 에이전트의 변수 정의 및 사용을 개선했습니다.
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- 2024-11-01 파싱된 청크에 키워드 추출 및 관련 질문 생성을 추가하여 재현율을 향상시킵니다.
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- 2024-08-22 RAG를 통해 SQL 문에 텍스트를 지원합니다.
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- 2024-08-02: [graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag)와 마인드맵에서 영감을 받은 GraphRAG를 지원합니다.
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## 🎉 계속 지켜봐 주세요
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⭐️우리의 저장소를 즐겨찾기에 등록하여 흥미로운 새로운 기능과 업데이트를 최신 상태로 유지하세요! 모든 새로운 릴리스에 대한 즉시 알림을 받으세요! 🌟
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/18c9707e-b8aa-4caf-a154-037089c105ba" width="1200"/>
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</div>
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## 🌟 주요 기능
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### 🍭 **"Quality in, quality out"**
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- [심층 문서 이해](./deepdoc/README.md)를 기반으로 복잡한 형식의 비정형 데이터에서 지식을 추출합니다.
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- 문자 그대로 무한한 토큰에서 "데이터 속의 바늘"을 찾아냅니다.
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### 🍱 **템플릿 기반의 chunking**
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- 똑똑하고 설명 가능한 방식.
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- 다양한 템플릿 옵션을 제공합니다.
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### 🌱 **할루시네이션을 줄인 신뢰할 수 있는 인용**
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- 텍스트 청킹을 시각화하여 사용자가 개입할 수 있도록 합니다.
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- 중요한 참고 자료와 추적 가능한 인용을 빠르게 확인하여 신뢰할 수 있는 답변을 지원합니다.
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### 🍔 **다른 종류의 데이터 소스와의 호환성**
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- 워드, 슬라이드, 엑셀, 텍스트 파일, 이미지, 스캔본, 구조화된 데이터, 웹 페이지 등을 지원합니다.
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### 🛀 **자동화되고 손쉬운 RAG 워크플로우**
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- 개인 및 대규모 비즈니스에 맞춘 효율적인 RAG 오케스트레이션.
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- 구성 가능한 LLM 및 임베딩 모델.
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- 다중 검색과 결합된 re-ranking.
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- 비즈니스와 원활하게 통합할 수 있는 직관적인 API.
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## 🔎 시스템 아키텍처
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<div align="center" style="margin-top:20px;margin-bottom:20px;">
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@ -109,17 +105,19 @@
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</div>
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## 🎬 시작하기
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### 📝 사전 준비 사항
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- CPU >= 4 cores
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- RAM >= 16 GB
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- Disk >= 50 GB
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- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
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> 로컬 머신(Windows, Mac, Linux)에 Docker가 설치되지 않은 경우, [Docker 엔진 설치]((https://docs.docker.com/engine/install/))를 참조하세요.
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||||
> 로컬 머신(Windows, Mac, Linux)에 Docker가 설치되지 않은 경우, [Docker 엔진 설치](<(https://docs.docker.com/engine/install/)>)를 참조하세요.
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### 🚀 서버 시작하기
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1. `vm.max_map_count`가 262144 이상인지 확인하세요:
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> `vm.max_map_count`의 값을 아래 명령어를 통해 확인하세요:
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>
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> ```bash
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@ -158,8 +156,8 @@
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| ----------------- | --------------- | --------------------- | ------------------------ |
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| v0.15.1 | ≈9 | :heavy_check_mark: | Stable release |
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| v0.15.1-slim | ≈2 | ❌ | Stable release |
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| nightly | ≈9 | :heavy_check_mark: | *Unstable* nightly build |
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| nightly-slim | ≈2 | ❌ | *Unstable* nightly build |
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| nightly | ≈9 | :heavy_check_mark: | _Unstable_ nightly build |
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||||
| nightly-slim | ≈2 | ❌ | _Unstable_ nightly build |
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4. 서버가 시작된 후 서버 상태를 확인하세요:
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@ -170,22 +168,24 @@
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_다음 출력 결과로 시스템이 성공적으로 시작되었음을 확인합니다:_
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```bash
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____ ___ ______ ______ __
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____ ___ ______ ______ __
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/ __ \ / | / ____// ____// /____ _ __
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||||
/ /_/ // /| | / / __ / /_ / // __ \| | /| / /
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||||
/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
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/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
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||||
/ _, _// ___ |/ /_/ // __/ / // /_/ /| |/ |/ /
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||||
/_/ |_|/_/ |_|\____//_/ /_/ \____/ |__/|__/
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||||
* Running on all addresses (0.0.0.0)
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||||
* Running on http://127.0.0.1:9380
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* Running on http://x.x.x.x:9380
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||||
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit
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```
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> 만약 확인 단계를 건너뛰고 바로 RAGFlow에 로그인하면, RAGFlow가 완전히 초기화되지 않았기 때문에 브라우저에서 `network anormal` 오류가 발생할 수 있습니다.
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5. 웹 브라우저에 서버의 IP 주소를 입력하고 RAGFlow에 로그인하세요.
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> 기본 설정을 사용할 경우, `http://IP_OF_YOUR_MACHINE`만 입력하면 됩니다 (포트 번호는 제외). 기본 HTTP 서비스 포트 `80`은 기본 구성으로 사용할 때 생략할 수 있습니다.
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||||
6. [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template) 파일에서 원하는 LLM 팩토리를 `user_default_llm`에 선택하고, `API_KEY` 필드를 해당 API 키로 업데이트하세요.
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> 자세한 내용은 [llm_api_key_setup](https://ragflow.io/docs/dev/llm_api_key_setup)를 참조하세요.
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_이제 쇼가 시작됩니다!_
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@ -213,6 +213,7 @@
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### Elasticsearch 에서 Infinity 로 문서 엔진 전환
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RAGFlow 는 기본적으로 Elasticsearch 를 사용하여 전체 텍스트 및 벡터를 저장합니다. [Infinity]로 전환(https://github.com/infiniflow/infinity/), 다음 절차를 따르십시오.
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1. 실행 중인 모든 컨테이너를 중지합니다.
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```bash
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$docker compose-f docker/docker-compose.yml down -v
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@ -221,10 +222,10 @@ RAGFlow 는 기본적으로 Elasticsearch 를 사용하여 전체 텍스트 및
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3. 컨테이너 부팅:
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```bash
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$docker compose-f docker/docker-compose.yml up -d
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```
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> [!WARNING]
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||||
> Linux/arm64 시스템에서 Infinity로 전환하는 것은 공식적으로 지원되지 않습니다.
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||||
```
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||||
> [!WARNING]
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||||
> Linux/arm64 시스템에서 Infinity로 전환하는 것은 공식적으로 지원되지 않습니다.
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## 🔧 소스 코드로 Docker 이미지를 컴파일합니다(임베딩 모델 포함하지 않음)
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이 Docker 이미지의 크기는 약 1GB이며, 외부 대형 모델과 임베딩 서비스에 의존합니다.
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@ -248,11 +249,13 @@ docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
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## 🔨 소스 코드로 서비스를 시작합니다.
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1. uv를 설치하거나 이미 설치된 경우 이 단계를 건너뜁니다:
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```bash
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pipx install uv
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```
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2. 소스 코드를 클론하고 Python 의존성을 설치합니다:
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```bash
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git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
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cd ragflow/
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@ -260,39 +263,43 @@ docker build -f Dockerfile -t infiniflow/ragflow:nightly .
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```
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3. Docker Compose를 사용하여 의존 서비스(MinIO, Elasticsearch, Redis 및 MySQL)를 시작합니다:
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```bash
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docker compose -f docker/docker-compose-base.yml up -d
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```
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`/etc/hosts` 에 다음 줄을 추가하여 **conf/service_conf.yaml** 에 지정된 모든 호스트를 `127.0.0.1` 로 해결합니다:
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`/etc/hosts` 에 다음 줄을 추가하여 **conf/service_conf.yaml** 에 지정된 모든 호스트를 `127.0.0.1` 로 해결합니다:
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```
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127.0.0.1 es01 infinity mysql minio redis
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```
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```
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4. HuggingFace에 접근할 수 없는 경우, `HF_ENDPOINT` 환경 변수를 설정하여 미러 사이트를 사용하세요:
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```bash
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export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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```
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5. 백엔드 서비스를 시작합니다:
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```bash
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source .venv/bin/activate
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export PYTHONPATH=$(pwd)
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bash docker/launch_backend_service.sh
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```
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6. 프론트엔드 의존성을 설치합니다:
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6. 프론트엔드 의존성을 설치합니다:
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```bash
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cd web
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npm install
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```
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7. 프론트엔드 서비스를 시작합니다:
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```
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||||
7. 프론트엔드 서비스를 시작합니다:
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```bash
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npm run dev
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||||
npm run dev
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```
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_다음 인터페이스는 시스템이 성공적으로 시작되었음을 나타냅니다:_
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_다음 인터페이스는 시스템이 성공적으로 시작되었음을 나타냅니다:_
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