RAGFlow 是一個(gè)基于深度文檔理解的開源檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）引擎，旨在為企業(yè)提供高效、準(zhǔn)確的問題回答和數(shù)據(jù)推理能力。

• RAGFlow官網(wǎng)入口網(wǎng)址：https://ragflow.io/
• RAGFlow開源項(xiàng)目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow

核心功能與特點(diǎn)

RAGFlow結(jié)合了大型語言模型（LLM）和深度文檔理解技術(shù)，能夠從各種復(fù)雜格式的文檔中提取關(guān)鍵信息，并生成高質(zhì)量的答案。其主要特點(diǎn)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(dòng)識(shí)別文檔布局，包括標(biāo)題、段落、換行等，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量輸入和輸出。
• 有根據(jù)的回答：通過引用文檔中的關(guān)鍵信息，RAGFlow能夠生成有根據(jù)的答案，減少幻覺風(fēng)險(xiǎn)，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(zhuǎn)換、圖RAG和思維導(dǎo)圖的靈感生成，適用于個(gè)人應(yīng)用至大型企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。
• 多模態(tài)支持：除了文本，RAGFlow還支持圖片、表格等多媒體內(nèi)容的處理，進(jìn)一步擴(kuò)展了其應(yīng)用場景。
• 可配置性與擴(kuò)展性：用戶可以根據(jù)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(shí)現(xiàn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫集成。

技術(shù)架構(gòu)

RAGFlow的技術(shù)架構(gòu)分為多個(gè)層次，包括系統(tǒng)配置、服務(wù)配置、Docker Compose文件等。具體步驟如下：

• 系統(tǒng)配置：用戶需要準(zhǔn)備所需的硬件資源，如CPU、內(nèi)存和GPU，并確保操作系統(tǒng)和Docker環(huán)境的兼容性。
• 服務(wù)配置：通過Docker Compose文件定義服務(wù)，包括RAGFlow服務(wù)、前端服務(wù)和后端服務(wù)等。
• 部署與運(yùn)行：用戶可以通過構(gòu)建Docker鏡像、安裝依賴庫和配置環(huán)境變量來部署RAGFlow。成功部署后，用戶可以通過特定URL或?yàn)g覽器登錄系統(tǒng)，確認(rèn)是否成功啟動(dòng)。

應(yīng)用場景

RAGFlow適用于多種場景，包括但不限于：

• 企業(yè)內(nèi)部知識(shí)管理：通過RAGFlow，企業(yè)可以快速從大量文檔中提取關(guān)鍵信息，支持內(nèi)部知識(shí)管理和文檔解析。
• 學(xué)術(shù)研究：RAGFlow能夠幫助研究人員從復(fù)雜的學(xué)術(shù)文檔中提取信息，支持文獻(xiàn)綜述和研究資料整理。
• 個(gè)人助手：RAGFlow可以作為個(gè)人助手，提供基于文檔的問答服務(wù)，幫助用戶解決日常問題。

社區(qū)支持與貢獻(xiàn)

RAGFlow鼓勵(lì)社區(qū)貢獻(xiàn)，用戶可以通過GitHub等平臺(tái)參與開發(fā)和改進(jìn)。社區(qū)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(shù)基礎(chǔ)的用戶，需要滿足一定的硬件要求，并按照官方文檔進(jìn)行配置和部署。
• 使用官網(wǎng)：適合沒有技術(shù)背景的用戶，可以直接訪問官網(wǎng)試用demo，體驗(yàn)RAGFlow的強(qiáng)大功能。

RAGFlow憑借其強(qiáng)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(lǐng)域的佼佼者。無論是企業(yè)還是個(gè)人用戶，都可以通過RAGFlow實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的文檔處理和問答服務(wù)。