RAGFlow

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工具介绍:RAGFlow是一款开源的检索增强生成(RAG)引擎,专为深入理解文档而设计。它为各类企业和个人提供简洁高效的RAG工作流程,与大语言模型(LLM)相结合,针对各种复杂格式的数据提供可靠的问答及有依据的引用。RAGFlow非常适合需要动态内容生成且依赖外部知识库的场景,如智能客服、文档生成和数据分析等,助力用户高效挖掘大量数据中的有价值信...

收录时间:
2025-02-22

RAGFlow简介

RAGFlow是一款开源的检索增强生成(RAG)引擎,专为深入理解文档而设计。它为各类企业和个人提供简洁高效的RAG工作流程,与大语言模型(LLM)相结合,针对各种复杂格式的数据提供可靠的问答及有依据的引用。RAGFlow非常适合需要动态内容生成且依赖外部知识库的场景,如智能客服、文档生成和数据分析等,助力用户高效挖掘大量数据中的有价值信息。

RAGFlow

RAGFlow的核心功能:

  • 集成大语言模型:兼容智谱、DeepSeek等大模型,并支持通过Xinference和Ollama进行本地部署,提升问答水平。
  • 深度文档理解:能解析PDF、Word、Excel、PPT等多格式文档,提取文本、图像和表格等关键信息。
  • 模板驱动的分块:智能分块机制,用户可根据需求选模板,提升数据处理的效率和精准度。
  • 减少幻觉的引用支持:可视化文本分块技术,快速查看关键参考及可追溯引用,降低信息使用的幻觉风险。
  • 多源数据兼容:支持文档、幻灯片、Excel、文本、图像、扫描件、结构化数据和网页等多类型异构数据。
  • 自动化简化工作流:自动化的RAG工作流程,灵活配置LLM及嵌入模型,实现数据召回及融合的重新排序。
  • 多样化文档处理:兼容Word、PPT、Excel、TXT、图片、PDF、网页等文件格式及其他非结构化数据的处理。
  • 无代码工作流编辑:支持无代码方式编辑任务和工作流。

RAGFlow的系统构成: RAGFlow的系统架构包括文档解析器、查询分析器、检索、重排和LLM(大型语言模型)等关键组件,实现对复杂查询的迅速响应与精确处理。

RAGFlow的应用:

  • 企业知识管理:构建专属知识库,优化企业内部知识共享与检索。
  • 客户服务:集成至客服系统,快速检索信息,高效解答客户疑问。
  • 信息检索系统:搭建快速获取所需信息的高效检索系统。
  • 文档生成:自动生成报告、总结等文档。
  • 数据分析:从大量数据中提取关键信息进行分析。
  • 教育与科研辅助:智能辅导系统可根据学生问题生成解题步骤或学习资源。

如何使用RAGFlow?

  1. 环境搭建:按官方文档安装配置RAGFlow,需具备Python等开发环境。
  2. 任务定义:利用无代码编辑器或编程接口设定所需任务及工作流。
  3. 数据输入:将待处理数据(如用户查询、文本等)输入系统。
  4. 动态检索与生成:依预设工作流自动检索并生成内容。
  5. 调整优化:依据输出结果进行评估反馈,调整优化任务来提升模型表现。

数据评估

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