RAGFlow

RAGFlow是一款开源的检索增强生成（RAG）引擎，专为深入理解文档而设计。它为各类企业和个人提供简洁高效的RAG工作流程，与大语言模型（LLM）相结合，针对各种复杂格式的数据提供可靠的问答及有依据的引用。RAGFlow非常适合需要动态内容生成且依赖外部知识库的场景，如智能客服、文档生成和数据分析等，助力用户高效挖掘大量数据中的有价值信息。

RAGFlow的核心功能：

• 集成大语言模型：兼容智谱、DeepSeek等大模型，并支持通过Xinference和Ollama进行本地部署，提升问答水平。

• 深度文档理解：能解析PDF、Word、Excel、ppt等多格式文档，提取文本、图像和表格等关键信息。

• 模板驱动的分块：智能分块机制，用户可根据需求选模板，提升数据处理的效率和精准度。

• 减少幻觉的引用支持：可视化文本分块技术，快速查看关键参考及可追溯引用，降低信息使用的幻觉风险。

• 多源数据兼容：支持文档、幻灯片、Excel、文本、图像、扫描件、结构化数据和网页等多类型异构数据。

• 自动化简化工作流：自动化的RAG工作流程，灵活配置LLM及嵌入模型，实现数据召回及融合的重新排序。

• 多样化文档处理：兼容Word、PPT、Excel、TXT、图片、PDF、网页等文件格式及其他非结构化数据的处理。

• 无代码工作流编辑：支持无代码方式编辑任务和工作流。

RAGFlow的系统构成：

• RAGFlow的系统架构包括文档解析器、查询分析器、检索、重排和LLM（大型语言模型）等关键组件，实现对复杂查询的迅速响应与精确处理。

RAGFlow的应用：

• 企业知识管理：构建专属知识库，优化企业内部知识共享与检索。

• 客户服务：集成至客服系统，快速检索信息，高效解答客户疑问。

• 信息检索系统：搭建快速获取所需信息的高效检索系统。

• 文档生成：自动生成报告、总结等文档。

• 数据分析：从大量数据中提取关键信息进行分析。

• 教育与科研辅助：智能辅导系统可根据学生问题生成解题步骤或学习资源。

如何使用RAGFlow？

1. 环境搭建：按官方文档安装配置RAGFlow，需具备Python等开发环境。

2. 任务定义：利用无代码编辑器或编程接口设定所需任务及工作流。

3. 数据输入：将待处理数据（如用户查询、文本等）输入系统。

4. 动态检索与生成：依预设工作流自动检索并生成内容。

5. 调整优化：依据输出结果进行评估反馈，调整优化任务来提升模型表现。

演示：https://demo.ragflow.io

GitHub：https://github.com/infiniflow/ragflow