RAGFlow概述
RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎，专注于处理复杂文档结构并提供精准的语义检索与生成能力。其核心优势在于结合多模态文档解析和智能分段技术，优化传统RAG流程中的信息提取与答案生成效果。
核心特性
深度文档理解
支持PDF、PPT、Word、Excel等格式的解析，通过OCR、表格识别、布局分析等技术提取文本、图表及结构化数据，解决传统RAG中非文本内容丢失的问题。
智能分段与向量化
采用语义分割算法对文档进行逻辑分块，避免硬切割导致的上下文断裂。嵌入模型（如BERT、BGE）生成高精度向量，提升检索相关性。
检索增强生成
集成多路召回策略（关键词+向量+混合检索），结合大语言模型（如LLaMA、ChatGLM）生成答案，支持引用溯源与置信度评估。
应用场景
- 企业知识库：快速构建基于内部文档的智能问答系统。
- 学术研究：从论文、报告中精准提取关键信息。
- 法律与金融：解析合同、报表等专业文件，生成结构化摘要。
技术架构
- 文档解析层：Apache Tika、PyMuPDF处理原始文件，提取多模态内容。
- 语义处理层：NLP模型分块并生成嵌入，向量数据库（Milvus/FAISS）存储索引。
- 推理层：结合检索结果与大模型生成回答，支持自定义prompt优化。
# 示例：调用RAGFlow处理文档
from ragflow import DocumentProcessorprocessor = DocumentProcessor(model_path="bge-base")
chunks = processor.split_document("report.pdf") # 智能分块
embeddings = processor.embed(chunks) # 生成向量
部署与扩展
提供Docker镜像与Kubernetes部署模板，支持水平扩展。用户可通过API或SDK集成到现有系统，或使用内置WebUI快速验证效果。开源版本遵循Apache 2.0协议，允许商用修改。
对于需要高精度处理的场景，建议结合领域微调嵌入模型，并配置混合检索策略（如BM25+向量）以平衡效率与准确性。
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