下面用“流程图 + 六阶段拆解”的方式，把 RAGFlow 的完整流程逐层剖开，力求把每一步的输入、输出、可选策略、内部机制都讲清楚。

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一、总览图（先建立体感）

用户提问
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├─→【阶段1 查询理解】意图解析、关键词扩展、槽位抽取
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├─→【阶段2 路由与任务编排】简单问句⇒轻量流程；复杂问句⇒激活多轮/多路/Graph 检索
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├─→【阶段3 混合检索】向量+全文+图关系三路并行召回
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├─→【阶段4 精排与重排】粗排→精排→多样性/去重→Top-K 切片
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├─→【阶段5 上下文组装】Prompt 模板+引用标注+长度截断策略
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├─→【阶段6 答案生成与后处理】LLM 生成、幻觉检测、引用回链、敏感词过滤
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回答返回
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二、六阶段详细拆解

阶段1 查询理解（Query Understanding）

输入：原始用户问句 + 会话历史（多轮场景）。
关键动作
• 意图分类：使用轻量模型（如 BERT-mini）把问句分到“事实问答 / 摘要 / 比较 / 分析”等桶；不同意图会触发不同后续工作流。
• 关键词扩展：内置实体链接模块，把“苹果”⇒{Apple Inc., 苹果水果, 苹果手机} 等候选实体，并计算消歧置信度。
• 时空间抽取：对“2024 年 Q1 财报”这类时间表达做归一化（“2024-01-01~2024-03-31”）。
输出：结构化 Query Object（意图标签、扩展关键词列表、时间区间、地点实体、必须包含/排除词）。

阶段2 路由与任务编排（Router & Workflow Orchestration）

规则+模型双重决策
• 简单事实 → 单路向量检索 + 1-shot LLM 回答；
• 复杂分析 → 激活“Agentic RAG”子流程：并行调用多路检索器、SQL 检索器、外部 API（如财报 API）。
Graph Workflow 描述：RAGFlow 用一张 DAG（有向无环图）描述任务依赖；节点可以是“向量检索”“SQL 查询”“调用外部工具”“LLM 生成”等，边表示数据流向。该 DAG 可在 Web UI 里拖拽生成。
动态扩展：若第一次召回结果置信度低，DAG 会自动插入“二次检索”节点，扩大时间窗口或更换索引空间。

阶段3 混合检索（Hybrid Retrieval）

三路召回并行
• 向量召回：基于嵌入模型（e5-large-v2、BGE 等）把 Query Object 变成向量，在 Milvus/Qdrant 中做 ANN 搜索，召回 top 100。
• 全文召回：Elasticsearch 做 BM25 + 扩展关键词，召回 top 100。
• 图谱召回：在 Neo4j 中执行 Cypher，利用实体 ID 做多跳查询（例如“公司→高管→履历→学历”），召回与实体关联的文档 ID 列表。
结果融合：使用 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 把三路分数归一化，取前 N。

阶段4 精排与重排（Rerank & Filtering）

精排模型：Cross-Encoder（如 BAAI/bge-reranker-large）对 Query-Object 与候选片段逐一打分，输出相关性概率。
多样性策略：MMR（最大边际相关性）去冗余，保证切片之间信息不重复。
长度截断：按 token 预算（如 4k）选 Top-K 个片段，K 动态计算：K = min(K_max, floor(预算 / 平均片段长度))。

阶段5 上下文组装（Context Assembly）

Prompt 模板化：系统内置多种模板（“你是某领域专家，请基于以下资料回答…引用的段落请以[^id]结尾…”）。
引用溯源：每个片段附带元数据（文件名、页码、段落 ID），在 Prompt 里显式标注，方便 LLM 在回答里插入引用。
长度控制：若片段总长度仍超预算，优先保留高相关片段；对长片段做滑动窗口二次切分。

阶段6 答案生成与后处理（Generation & Post-processing）

生成：调用 LLM（OpenAI GPT-4、DeepSeek、本地 Llama-3 等），temperature 按意图动态调整：事实问答 0.1，创意写作 0.7。
幻觉检测：基于“自洽性检查”——让 LLM 再生成一次，比较两次回答的引用片段是否一致；若差异大，触发重试。
回链高亮：前端把返回的 [^id] 渲染成可点击锚点，用户点击即可跳转到原文高亮段落，实现“可解释性”。
敏感词/合规过滤：正则 + 词典双重过滤；不合规内容打码并提示“涉及敏感信息已隐藏”。

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三、可插拔组件与配置要点

文档解析
• DeepDoc 解析器支持 PDF、扫描件、图片、表格；表格自动转 Markdown 表格，数字保留两位小数。
• 支持用户手动调整切片：在 Chunk 页面双击即可修改分块边界、添加关键词权重。
索引策略
• “RAPTOR” 召回增强：先在段落级向量检索，再对命中的段落做二次句子级检索，提高细粒度命中率。
• 图索引：实体-关系三元组实时写 Neo4j，并同步到 Elasticsearch 做全文混合召回。
部署与扩展
• Docker Compose 一键启动，支持 GPU 镜像；对外暴露 REST API、WebSocket 流式接口。
• 多知识库隔离：每个团队独立 ES Index + 向量库，权限粒度到文件级。

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四、小结

RAGFlow 的最大特色是把传统 RAG“两段式”（检索→生成）拆成了“可编排、可观测、可干预”的多阶段流水线。
• 对开发者：提供 DAG 工作流画布，像搭积木一样组合“检索器-重排器-工具-LLM”。
• 对业务：每个阶段的结果都可查看、可人工纠正，大幅降低幻觉，提升最终答案的可信度。