RAGFlow

‌RAGFlow‌是一款基于深度文档理解的开源检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）引擎。它的核心思想是将大规模检索系统与先进的生成式模型（如Transformer、GPT系列）相结合，从而在回答查询时既能利用海量数据的知识库，又能生成符合上下文语义的自然语言回复‌。

功能特点

1. ‌深度文档理解‌：RAGFlow能够理解复杂的文档内容，提取关键信息。
2. ‌可控可解释的文本切片‌：用户可以控制文本切片的粒度，增强生成过程的可解释性。
3. ‌可视化文本处理过程‌：提供可视化界面，方便用户监控和处理文本数据。
4. ‌兼容多种异构数据‌：支持多种数据格式和来源，方便集成不同类型的数据。
5. ‌自动化边界的RAG工作流‌：提供自动化工作流程，简化操作流程。
6. ‌支持多种LLMs和向量模型‌：兼容多种大型语言模型和向量模型，提升系统的灵活性和适应性‌。

应用场景

RAGFlow在多个领域都有广泛的应用，包括：

• ‌客户服务‌：利用用户的历史咨询记录、产品文档以及FAQ等数据，实时检索出最相关的信息，并通过生成模块整合成自然、连贯的回复，大幅提升客户满意度‌。
• ‌问答系统‌：在回答复杂问题时，结合检索与生成的优势，提供高质量的回答。
• ‌智能搜索‌：在智能搜索中，RAGFlow能够显著提升系统的响应速度和准确性。
• ‌内容推荐‌：通过分析用户的行为和偏好，提供个性化的内容推荐‌。

系统架构

RAGFlow的系统架构主要包括数据检索模块和生成模块。数据检索模块负责在海量数据中快速定位相关信息，而生成模块则基于检索结果生成高质量的回答或文本内容‌。在搭建RAGFlow系统前，需要确保开发与运行环境满足以下要求：

• ‌硬件配置‌：建议采用多核CPU、充足内存（16GB及以上）以及支持高并发访问的存储设备；如需部署大规模检索服务，可考虑使用分布式存储集群。
• ‌操作系统‌：推荐使用Linux发行版（如CentOS、Ubuntu），以便于Shell脚本自动化管理；同时也支持Windows环境，但在部署自动化脚本时可能需要适当调整。

RAGFlow - 一款基于深度文档理解构建的开源 RAG引擎