ragflow/README_pt_br.md

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<a href="https://demo.ragflow.io/">
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    </a>
    <a href="https://demo.ragflow.io" target="_blank">
        <img alt="Badge Estático" src="https://img.shields.io/badge/Online-Demo-4e6b99">
    </a>
    <a href="https://hub.docker.com/r/infiniflow/ragflow" target="_blank">
        <img src="https://img.shields.io/badge/docker_pull-ragflow:v0.16.0-brightgreen" alt="docker pull infiniflow/ragflow:v0.16.0">
    </a>
    <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/releases/latest">
        <img src="https://img.shields.io/github/v/release/infiniflow/ragflow?color=blue&label=Última%20Relese" alt="Última Versão">
    </a>
    <a href="https://github.com/infiniflow/ragflow/blob/main/LICENSE">
        <img height="21" src="https://img.shields.io/badge/License-Apache--2.0-ffffff?labelColor=d4eaf7&color=2e6cc4" alt="licença">
    </a>
</p>

<h4 align="center">
  <a href="https://ragflow.io/docs/dev/">Documentação</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>

<details open>
<summary></b>📕 Índice</b></summary>

- 💡 [O que é o RAGFlow?](#-o-que-é-o-ragflow)
- 🎮 [Demo](#-demo)
- 📌 [Últimas Atualizações](#-últimas-atualizações)
- 🌟 [Principais Funcionalidades](#-principais-funcionalidades)
- 🔎 [Arquitetura do Sistema](#-arquitetura-do-sistema)
- 🎬 [Primeiros Passos](#-primeiros-passos)
- 🔧 [Configurações](#-configurações)
- 🔧 [Construir uma imagem docker sem incorporar modelos](#-construir-uma-imagem-docker-sem-incorporar-modelos)
- 🔧 [Construir uma imagem docker incluindo modelos](#-construir-uma-imagem-docker-incluindo-modelos)
- 🔨 [Lançar serviço a partir do código-fonte para desenvolvimento](#-lançar-serviço-a-partir-do-código-fonte-para-desenvolvimento)
- 📚 [Documentação](#-documentação)
- 📜 [Roadmap](#-roadmap)
- 🏄 [Comunidade](#-comunidade)
- 🙌 [Contribuindo](#-contribuindo)

</details>

## 💡 O que é o RAGFlow?

[RAGFlow](https://ragflow.io/) é um mecanismo RAG (Geração Aumentada por Recuperação) de código aberto baseado em entendimento profundo de documentos. Ele oferece um fluxo de trabalho RAG simplificado para empresas de qualquer porte, combinando LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) para fornecer capacidades de perguntas e respostas verídicas, respaldadas por citações bem fundamentadas de diversos dados complexos formatados.

## 🎮 Demo

Experimente nossa demo em [https://demo.ragflow.io](https://demo.ragflow.io).

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<img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/7248/2f6baa3e-1092-4f11-866d-36f6a9d075e5" width="1200"/>
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/504bbbf1-c9f7-4d83-8cc5-e9cb63c26db6" width="1200"/>
</div>

## 🔥 Últimas Atualizações

- 05-02-2025 Atualiza a lista de modelos de 'SILICONFLOW' e adiciona suporte para Deepseek-R1/DeepSeek-V3.
- 26-01-2025 Otimize a extração e aplicação de gráficos de conhecimento e forneça uma variedade de opções de configuração.
- 18-12-2024 Atualiza o modelo de Análise de Layout de Documentos no Deepdoc.
- 04-12-2024 Adiciona suporte para pontuação de pagerank na base de conhecimento.
- 22-11-2024 Adiciona mais variáveis para o Agente.
- 01-11-2024 Adiciona extração de palavras-chave e geração de perguntas relacionadas aos blocos analisados para melhorar a precisão da recuperação.
- 22-08-2024 Suporta conversão de texto para comandos SQL via RAG.

## 🎉 Fique Ligado

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<img src="https://github.com/user-attachments/assets/18c9707e-b8aa-4caf-a154-037089c105ba" width="1200"/>
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## 🌟 Principais Funcionalidades

### 🍭 **"Qualidade entra, qualidade sai"**

- Extração de conhecimento baseada em [entendimento profundo de documentos](./deepdoc/README.md) a partir de dados não estruturados com formatos complicados.
- Encontra a "agulha no palheiro de dados" de literalmente tokens ilimitados.

### 🍱 **Fragmentação baseada em templates**

- Inteligente e explicável.
- Muitas opções de templates para escolher.

### 🌱 **Citações fundamentadas com menos alucinações**

- Visualização da fragmentação de texto para permitir intervenção humana.
- Visualização rápida das referências chave e citações rastreáveis para apoiar respostas fundamentadas.

### 🍔 **Compatibilidade com fontes de dados heterogêneas**

- Suporta Word, apresentações, excel, txt, imagens, cópias digitalizadas, dados estruturados, páginas da web e mais.

### 🛀 **Fluxo de trabalho RAG automatizado e sem esforço**

- Orquestração RAG simplificada voltada tanto para negócios pessoais quanto grandes empresas.
- Modelos LLM e de incorporação configuráveis.
- Múltiplas recuperações emparelhadas com reclassificação fundida.
- APIs intuitivas para integração sem problemas com os negócios.

## 🔎 Arquitetura do Sistema

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<img src="https://github.com/infiniflow/ragflow/assets/12318111/d6ac5664-c237-4200-a7c2-a4a00691b485" width="1000"/>
</div>

## 🎬 Primeiros Passos

### 📝 Pré-requisitos

- CPU >= 4 núcleos
- RAM >= 16 GB
- Disco >= 50 GB
- Docker >= 24.0.0 & Docker Compose >= v2.26.1
  > Se você não instalou o Docker na sua máquina local (Windows, Mac ou Linux), veja [Instalar Docker Engine](https://docs.docker.com/engine/install/).

### 🚀 Iniciar o servidor

1.  Certifique-se de que `vm.max_map_count` >= 262144:

    > Para verificar o valor de `vm.max_map_count`:
    >
    > ```bash
    > $ sysctl vm.max_map_count
    > ```
    >
    > Se necessário, redefina `vm.max_map_count` para um valor de pelo menos 262144:
    >
    > ```bash
    > # Neste caso, defina para 262144:
    > $ sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144
    > ```
    >
    > Essa mudança será resetada após a reinicialização do sistema. Para garantir que a alteração permaneça permanente, adicione ou atualize o valor de `vm.max_map_count` em **/etc/sysctl.conf**:
    >
    > ```bash
    > vm.max_map_count=262144
    > ```

2.  Clone o repositório:

    ```bash
    $ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
    ```

3.  Inicie o servidor usando as imagens Docker pré-compiladas:

    > O comando abaixo baixa a edição `v0.16.0-slim` da imagem Docker do RAGFlow. Consulte a tabela a seguir para descrições de diferentes edições do RAGFlow. Para baixar uma edição do RAGFlow diferente da `v0.16.0-slim`, atualize a variável `RAGFLOW_IMAGE` conforme necessário no **docker/.env** antes de usar `docker compose` para iniciar o servidor. Por exemplo: defina `RAGFLOW_IMAGE=infiniflow/ragflow:v0.16.0` para a edição completa `v0.16.0`.

    ```bash
    $ cd ragflow/docker
    $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
    ```

    | Tag da imagem RAGFlow | Tamanho da imagem (GB) | Possui modelos de incorporação? | Estável?                 |
    | --------------------- | ---------------------- | ------------------------------- | ------------------------ |
    | v0.16.0               | ~9                     | :heavy_check_mark:              | Lançamento estável       |
    | v0.16.0-slim          | ~2                     | ❌                              | Lançamento estável       |
    | nightly               | ~9                     | :heavy_check_mark:              | _Instável_ build noturno |
    | nightly-slim          | ~2                     | ❌                              | _Instável_ build noturno |

4.  Verifique o status do servidor após tê-lo iniciado:

    ```bash
    $ docker logs -f ragflow-server
    ```

    _O seguinte resultado confirma o lançamento bem-sucedido do sistema:_

    ```bash
         ____   ___    ______ ______ __
        / __ \ /   |  / ____// ____// /____  _      __
       / /_/ // /| | / / __ / /_   / // __ \| | /| / /
      / _, _// ___ |/ /_/ // __/  / // /_/ /| |/ |/ /
     /_/ |_|/_/  |_|\____//_/    /_/ \____/ |__/|__/

     * Rodando em todos os endereços (0.0.0.0)
    ```

    > Se você pular essa etapa de confirmação e acessar diretamente o RAGFlow, seu navegador pode exibir um erro `network anormal`, pois, nesse momento, seu RAGFlow pode não estar totalmente inicializado.

5.  No seu navegador, insira o endereço IP do seu servidor e faça login no RAGFlow.

    > Com as configurações padrão, você só precisa digitar `http://IP_DO_SEU_MÁQUINA` (**sem** o número da porta), pois a porta HTTP padrão `80` pode ser omitida ao usar as configurações padrão.

6.  Em [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template), selecione a fábrica LLM desejada em `user_default_llm` e atualize o campo `API_KEY` com a chave de API correspondente.

    > Consulte [llm_api_key_setup](https://ragflow.io/docs/dev/llm_api_key_setup) para mais informações.

_O show está no ar!_

## 🔧 Configurações

Quando se trata de configurações do sistema, você precisará gerenciar os seguintes arquivos:

- [.env](./docker/.env): Contém as configurações fundamentais para o sistema, como `SVR_HTTP_PORT`, `MYSQL_PASSWORD` e `MINIO_PASSWORD`.
- [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template): Configura os serviços de back-end. As variáveis de ambiente neste arquivo serão automaticamente preenchidas quando o contêiner Docker for iniciado. Quaisquer variáveis de ambiente definidas dentro do contêiner Docker estarão disponíveis para uso, permitindo personalizar o comportamento do serviço com base no ambiente de implantação.
- [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml): O sistema depende do [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) para iniciar.

> O arquivo [./docker/README](./docker/README.md) fornece uma descrição detalhada das configurações do ambiente e dos serviços, que podem ser usadas como `${ENV_VARS}` no arquivo [service_conf.yaml.template](./docker/service_conf.yaml.template).

Para atualizar a porta HTTP de serviço padrão (80), vá até [docker-compose.yml](./docker/docker-compose.yml) e altere `80:80` para `<SUA_PORTA_DE_SERVIÇO>:80`.

Atualizações nas configurações acima exigem um reinício de todos os contêineres para que tenham efeito:

> ```bash
> $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
> ```

### Mudar o mecanismo de documentos de Elasticsearch para Infinity

O RAGFlow usa o Elasticsearch por padrão para armazenar texto completo e vetores. Para mudar para o [Infinity](https://github.com/infiniflow/infinity/), siga estas etapas:

1. Pare todos os contêineres em execução:

   ```bash
   $ docker compose -f docker/docker-compose.yml down -v
   ```
   Note: `-v` irá deletar os volumes do contêiner, e os dados existentes serão apagados.
2. Defina `DOC_ENGINE` no **docker/.env** para `infinity`.

3. Inicie os contêineres:

   ```bash
   $ docker compose -f docker-compose.yml up -d
   ```

> [!ATENÇÃO]
> A mudança para o Infinity em uma máquina Linux/arm64 ainda não é oficialmente suportada.

## 🔧 Criar uma imagem Docker sem modelos de incorporação

Esta imagem tem cerca de 2 GB de tamanho e depende de serviços externos de LLM e incorporação.

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

## 🔧 Criar uma imagem Docker incluindo modelos de incorporação

Esta imagem tem cerca de 9 GB de tamanho. Como inclui modelos de incorporação, depende apenas de serviços externos de LLM.

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

## 🔨 Lançar o serviço a partir do código-fonte para desenvolvimento

1. Instale o `uv`, ou pule esta etapa se ele já estiver instalado:

   ```bash
   pipx install uv
   ```

2. Clone o código-fonte e instale as dependências Python:

   ```bash
   git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
   cd ragflow/
   uv sync --python 3.10 --all-extras # instala os módulos Python dependentes do RAGFlow
   ```

3. Inicie os serviços dependentes (MinIO, Elasticsearch, Redis e MySQL) usando Docker Compose:

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

   Adicione a seguinte linha ao arquivo `/etc/hosts` para resolver todos os hosts especificados em **docker/.env** para `127.0.0.1`:

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

4. Se não conseguir acessar o HuggingFace, defina a variável de ambiente `HF_ENDPOINT` para usar um site espelho:

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

5. Lance o serviço de back-end:

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

6. Instale as dependências do front-end:

   ```bash
   cd web
   npm install
   ```

7. Lance o serviço de front-end:

   ```bash
   npm run dev
   ```

   _O seguinte resultado confirma o lançamento bem-sucedido do sistema:_

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

## 📚 Documentação

- [Início rápido](https://ragflow.io/docs/dev/)
- [Guia do usuário](https://ragflow.io/docs/dev/category/guides)
- [Referências](https://ragflow.io/docs/dev/category/references)
- [FAQ](https://ragflow.io/docs/dev/faq)

## 📜 Roadmap

Veja o [RAGFlow Roadmap 2025](https://github.com/infiniflow/ragflow/issues/4214)

## 🏄 Comunidade

- [Discord](https://discord.gg/4XxujFgUN7)
- [Twitter](https://twitter.com/infiniflowai)
- [GitHub Discussions](https://github.com/orgs/infiniflow/discussions)

## 🙌 Contribuindo

O RAGFlow prospera por meio da colaboração de código aberto. Com esse espírito, abraçamos contribuições diversas da comunidade.
Se você deseja fazer parte, primeiro revise nossas [Diretrizes de Contribuição](./CONTRIBUTING.md).