RAGFlow

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工具介绍:RAGFlow是一款开源 RAG 引擎,支持复杂格式文档解析、语义检索与智能问答,兼具多模态理解、引用溯源与代码执行功能,适合构建企业级 AI 助理与知识系统。

收录时间:
2025-02-22

RAGFlow简介

RAGFlow是什么?

RAGFlow是 Infiniflow 团队研发的一款开源 RAG 引擎 ( Retrieval Augmented Generation ),致力于深度文档理解和智能问答生成,可支持复杂格式文件数据(PDF, Word, PPT, 影印件、图片等)多路召回与结构化切片成优回答,支持引证返回、语义搜索、上下文语境增强等功能;搭载控文本模板、沙箱代码执行器以及多语言检索能力,提供自动化工作流和 API 接入服务,无论是个人的小项目还是企业的大型系统均可全部接入。可在超长上下文中由大语言模型进行知识问答、数据解析及任务代理,并可根据自身业务需求通过可视化操作界面轻松简化工作流程。

RAGFlow

RAGFlow的主要功能特点

  • 深度文档理解引擎:支持 PDF、PPT、图片、网页等复杂格式文档的结构化语义抽取,适合非结构化数据。
  • 高质量智能问答:结合大语言模型和语义检索,在无限上下文中产生有理有据的答案,可以引用快照并溯源。
  • 可控文本切片系统:基于模板对文档进行语义切片,可手动可视化调整,解决模型幻觉和可解释性问题。
  • 异构数据兼容性:适用于 Word、Excel、影印件、网页以及结构化数据,适合企业级文档融合和知识检索。
  • 自动化 RAG工作流:标准的处理链路和 API 接口,适合企业嵌入,支持多路召回、融合重排序等增强组件。
  • 沙箱代码执行器:集成 Python/JS 沙箱环境,可用于执行代码任务、多步骤推理智能代理和可交互问答。
  • 多语言与多模态支持:近期增加了跨语言检索、图文联合解析、互联网增强查询(通过 Tavily)等功能。

应用场景

  • 文档解析:处理 PDF、PPT、图片等复杂格式,提取语义信息。
  • 智能问答系统:构建企业内部知识库问答,支持语义检索与引用溯源。
  • 多轮对话与推理任务:支持长上下文理解与多步骤逻辑处理。
  • 代码执行与任务代理:沙箱执行器用于自动化指令与 AI 助理场景。
  • 多模态信息处理:图文理解、表格公式解析,适用于学术与专利文档。
  • 增强搜索与深度检索:结合互联网搜索功能,构建高质量信息获取平台。

RAGFlow的使用方法

  1. 环境准备:安装 Docker(≥v24)与 Docker Compose,推荐 ≥4 核 CPU / ≥16GB 内存。
  2. 获取项目:克隆源码 git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git
  3. 启动服务:进入 ragflow/docker 目录,执行 docker compose -f docker-compose.yml up -d
  4. 配置模型与参数:修改 .env 和 service_conf.yaml.template 文件,设置模型源、API 密钥等
  5. 文档上传体验:打开浏览器访问服务器地址,上传 PDF/PPT 等内容体验问答、引用溯源
  6. (可选)启用高级功能:Python/JS 沙箱执行器、多模态解析、互联网增强查询等可扩展使用场景

数据评估

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关于RAGFlow特别声明

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