RAGFlow是一款開源的檢索增強生成（RAG）引擎，專為深入理解文檔而設計。它為各類企業和個人提供簡潔高效的RAG工作流程，與大語言模型（LLM）相結合，針對各種復雜格式的數據提供可靠的問答及有依據的引用。RAGFlow非常適合需要動態內容生成且依賴外部知識庫的場景，如智能客服、文檔生成和數據分析等，助力用戶高效挖掘大量數據中的有價值信息。

RAGFlow的核心功能：

• 集成大語言模型：兼容智譜、DeepSeek等大模型，并支持通過Xinference和Ollama進行本地部署，提升問答水平。

• 深度文檔理解：能解析PDF、Word、Excel、ppt等多格式文檔，提取文本、圖像和表格等關鍵信息。

• 模板驅動的分塊：智能分塊機制，用戶可根據需求選模板，提升數據處理的效率和精準度。

• 減少幻覺的引用支持：可視化文本分塊技術，快速查看關鍵參考及可追溯引用，降低信息使用的幻覺風險。

• 多源數據兼容：支持文檔、幻燈片、Excel、文本、圖像、掃描件、結構化數據和網頁等多類型異構數據。

• 自動化簡化工作流：自動化的RAG工作流程，靈活配置LLM及嵌入模型，實現數據召回及融合的重新排序。

• 多樣化文檔處理：兼容Word、PPT、Excel、TXT、圖片、PDF、網頁等文件格式及其他非結構化數據的處理。

• 無代碼工作流編輯：支持無代碼方式編輯任務和工作流。

RAGFlow的系統構成：

• RAGFlow的系統架構包括文檔解析器、查詢分析器、檢索、重排和LLM（大型語言模型）等關鍵組件，實現對復雜查詢的迅速響應與精確處理。

RAGFlow的應用：

• 企業知識管理：構建專屬知識庫，優化企業內部知識共享與檢索。

• 客戶服務：集成至客服系統，快速檢索信息，高效解答客戶疑問。

• 信息檢索系統：搭建快速獲取所需信息的高效檢索系統。

• 文檔生成：自動生成報告、總結等文檔。

• 數據分析：從大量數據中提取關鍵信息進行分析。

• 教育與科研輔助：智能輔導系統可根據學生問題生成解題步驟或學習資源。

如何使用RAGFlow？

1. 環境搭建：按官方文檔安裝配置RAGFlow，需具備Python等開發環境。

2. 任務定義：利用無代碼編輯器或編程接口設定所需任務及工作流。

3. 數據輸入：將待處理數據（如用戶查詢、文本等）輸入系統。

4. 動態檢索與生成：依預設工作流自動檢索并生成內容。

5. 調整優化：依據輸出結果進行評估反饋，調整優化任務來提升模型表現。

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