RAGFlow 是一個基于深度文檔理解的開源檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）引擎，旨在為企業提供高效、準確的問題回答和數據推理能力。

• RAGFlow官網入口網址：https://ragflow.io/
• RAGFlow開源項目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

核心功能與特點

RAGFlow結合了大型語言模型（LLM）和深度文檔理解技術，能夠從各種復雜格式的文檔中提取關鍵信息，并生成高質量的答案。其主要特點包括：

• 智能文本處理：RAGFlow支持多種文本模板和文件類型，如Word、PPT、Excel、PDF、圖片、表格等，能夠自動識別文檔布局，包括標題、段落、換行等，確保數據的高質量輸入和輸出。
• 有根據的回答：通過引用文檔中的關鍵信息，RAGFlow能夠生成有根據的答案，減少幻覺風險，提高回答的可靠性和可解釋性。
• 靈活的工作流：RAGFlow提供簡化的RAG工作流程，支持文本到SQL的轉換、圖RAG和思維導圖的靈感生成，適用于個人應用至大型企業生態系統。
• 多模態支持：除了文本，RAGFlow還支持圖片、表格等多媒體內容的處理，進一步擴展了其應用場景。
• 可配置性與擴展性：用戶可以根據需求配置嵌入模型和LLMs，支持多種重排序算法（如Agentic RAG、Self-RAG、BCE和BGE），并提供API接口以實現與業務系統的無縫集成。

技術架構

RAGFlow的技術架構分為多個層次，包括系統配置、服務配置、Docker Compose文件等。具體步驟如下：

• 系統配置：用戶需要準備所需的硬件資源，如CPU、內存和GPU，并確保操作系統和Docker環境的兼容性。
• 服務配置：通過Docker Compose文件定義服務，包括RAGFlow服務、前端服務和后端服務等。
• 部署與運行：用戶可以通過構建Docker鏡像、安裝依賴庫和配置環境變量來部署RAGFlow。成功部署后，用戶可以通過特定URL或瀏覽器登錄系統，確認是否成功啟動。

應用場景

RAGFlow適用于多種場景，包括但不限于：

• 企業內部知識管理：通過RAGFlow，企業可以快速從大量文檔中提取關鍵信息，支持內部知識管理和文檔解析。
• 學術研究：RAGFlow能夠幫助研究人員從復雜的學術文檔中提取信息，支持文獻綜述和研究資料整理。
• 個人助手：RAGFlow可以作為個人助手，提供基于文檔的問答服務，幫助用戶解決日常問題。

社區支持與貢獻

RAGFlow鼓勵社區貢獻，用戶可以通過GitHub等平臺參與開發和改進。社區提供了豐富的文檔和教程，幫助用戶快速上手和解決問題。

使用方式

RAGFlow支持兩種使用方式：

• 自行部署：適合有一定技術基礎的用戶，需要滿足一定的硬件要求，并按照官方文檔進行配置和部署。
• 使用官網：適合沒有技術背景的用戶，可以直接訪問官網試用demo，體驗RAGFlow的強大功能。

RAGFlow憑借其強大的功能和靈活的工作流，正在迅速成為文本處理和問答領域的佼佼者。無論是企業還是個人用戶，都可以通過RAGFlow實現高效、準確的文檔處理和問答服務。