1、任务接收：
22:17:21 Task has been received.
22:17:21：任务已被接收。
2、解析过程：
22:17:29 Page(1~100000001): Start to parse.
22:17:29：开始解析页面（1~100000001）。
22:17:31 Page(1~100000001): Finish parsing.
22:17:31：解析完成。
3、关键词生成：
22:20:33 Page(1~100000001): Start to generate keywords for every chunk ...
22:20:33：开始为每个分块生成关键词。
22:23:36 Page(1~100000001): Keywords generation 271 chunks completed in 183.08s
22:23:36：关键词生成完成，271个分块在183.08秒内完成。
4、问题生成：
22:23:36：开始为每个分块生成问题。
22:23:36 Page(1~100000001): Start to generate questions for every chunk ...
22:25:45 Page(1~100000001): Question generation 271 chunks completed in 129.05s
22:25:45：问题生成完成，271个分块在129.05秒内完成。
22:25:45 Page(1~100000001): Generate 271 chunks
5、嵌入和索引：
22:25:52：嵌入分块（7.16秒）。
22:25:52 Page(1~100000001): Embedding chunks (7.16s)
22:26:18：索引完成（25.38秒），任务完成（536.45秒）。
22:26:18 Page(1~100000001): Indexing done (25.38s). Task done (536.45s)
6、实体提取：
从23:06:45到23:08:21，系统逐步提取每个分块的实体和关系。每个分块的实体提取完成后，记录了节点数、边数和标记数。
23:06:45 Entities extraction of chunk 246 247/271 done, 0 nodes, 0 edges, 16871 tokens.
。。。。。。
23:08:21 Entities extraction of chunk 270 271/271 done, 1 nodes, 0 edges, 4952 tokens.
23:08:21：实体和关系提取完成，总共提取了1个节点，0条边，4225286个标记，耗时2516.01秒。
23:08:21 Entities and relationships extraction done, 1 nodes, 0 edges, 4225286 tokens, 2516.01s.
7、实体和关系合并：
23:08:21：实体合并完成，耗时0.37秒。
23:08:21 Entities merging done, 0.37s.
23:08:22：关系合并完成，耗时0.10秒。
23:08:22 Relationships merging done, 0.10s.
8、子图生成和合并：
23:08:22：为文档生成子图，耗时2516.79秒。
23:08:22 generated subgraph for doc 315f8042065f11f0945f92ce2e96dbb2 in 2516.79 seconds.
23:08:25：将子图合并到全局图，耗时3.03秒。
23:08:25 merging subgraph for doc 315f8042065f11f0945f92ce2e96dbb2 into the global graph done in 3.03 seconds.
9、图解析和Pagerank更新：
23:08:25：识别0个候选对。
23:08:25 Identified 0 candidate pairs
23:08:25：解决0个候选对，0个被选择合并。
23:08:25 Resolved 0 candidate pairs, 0 of them are selected to merge.
23:08:25：图解析移除了0个节点。
23:08:25 Graph resolution removed 0 nodes.
23:08:26：图解析更新了Pagerank。
23:08:26 Graph resolution updated pagerank.
23:08:28：图解析完成，耗时3.22秒。
23:08:28 Graph resolution done in 3.22s.
10、知识图谱完成：
23:08:28：文档的知识图谱处理完成，耗时2524.39秒。
23:08:28 GraphRAG for doc 315f8042065f11f0945f92ce2e96dbb2 done in 2524.39 seconds.
23:08:28 Knowledge Graph done (2524.44s)
上面可以看出，ragflow在解析文档时经过了10个过程，应该非常地清晰明了。
二、ragflow的解析知识库过程
回顾一下，在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，解析知识库的过程通常包括以下几个步骤：
- 1.文件上传：首先，将知识库文件（如文本文件、PDF、HTML等）上传到RAG系统。
- 2.预处理：系统对上传的文件进行预处理，包括分块、去除噪音、格式转换等。这一步骤的目的是将原始数据转换为适合解析和索引的格式。
- 3.分块：将大型文件分割成较小的块，以便于后续的解析和索引。分块的数量和大小可以根据需要进行调整。
- 4.解析：对每个分块进行解析，提取出有用的信息。这可能包括识别文本、提取实体、关系和其他关键信息。
- 5.索引：将解析后的信息建立索引，以便于快速检索。索引可以是倒排索引、正向索引或其他类型的索引结构。
- 6.验证和优化：对解析和索引的结果进行验证，确保数据的准确性和完整性。根据需要，可以对解析和索引过程进行优化。
- 7.启用和存储：将解析和索引后的知识库启用，使其可以在RAG系统中被查询和使用。解析后的数据通常会存储在数据库或搜索引擎中。
- 8.监控和维护：定期监控知识库的性能和准确性，进行必要的维护和更新，以确保知识库的有效性和时效性。
原文始发于微信公众号（MicroPest）：Ragflow知识库的解析过程
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