ragflow参数说明
时间: 2025-02-21 20:25:11 浏览: 497
### RAGFlow 参数详解
#### 输入文件路径配置
`input_dir`: 定义待处理文档所在的目录位置。支持多种类型的文件,包括但不限于Word文档、PPT、Excel表格、TXT文件、图片、PDF以及网页等[^1]。
```python
input_dir="./documents"
```
#### 输出保存设置
`output_dir`: 指定解析后的数据存储路径。此参数决定了经过预处理的数据将存放在哪个文件夹下以便后续使用或查看。
```python
output_dir="./parsed_data"
```
#### 解析器选择机制
`parser_id`: 用于指定采用哪种方式来解析传入的文件。不同的`parser_id`对应着不同种类的解析逻辑;例如,在`rag/app/naive.py`中实现了基于ID的选择算法,它会依据给定ID匹配相应的解析组件并完成具体操作[^2]。
```python
parser_id="pdf_parser" # 可选其他如'docx', 'pptx'等
```
#### 数据分块策略调整
`chunk_size`, `stride`: 当面对较长文本时,需将其拆分为更短片段以供模型处理。这里可以通过设定每一块的最大长度(`chunk_size`)及相邻两块间重叠部分大小(`stride`)来进行精细化控制。合理的分块对于保持上下文连贯性和提高检索效率至关重要,尤其是在处理带有复杂结构的信息源(像PDF)时,不恰当的做法可能导致重要布局特征丧失从而削弱理解效果[^3]。
```python
chunk_size=500 # 单位可以是字符数或其他度量标准
stride=100 # 控制前后chunk之间的交集程度
```
#### 并发处理能力调节
`num_workers`: 设置并发线程数量用来加速大批量文件的同时解析过程。增加该数值可以在多核CPU环境下显著提升整体吞吐率,但也要注意资源占用情况避免过度消耗系统性能。
```python
num_workers=4 # 建议根据实际硬件条件适当增减
```
#### 日志记录级别定义
`log_level`: 配置日志输出等级,帮助开发者跟踪程序运行状态和排查潜在错误。可选项通常有DEBUG, INFO, WARNING, ERROR 和 CRITICAL五级,默认推荐INFO作为日常开发调试之用。
```python
log_level="INFO"
```
阅读全文
相关推荐


















