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RAGFlow


介绍:









RAGFlow

RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为各种规模的企业提供一个高效的RAG工作流程。通过结合大型语言模型(LLM),RAGFlow能够提供基于证据的、可靠的问答功能,并能够处理来自不同复杂格式数据的引用和引文。

RAGFlow的主要特点包括:
  • 深度文档理解:从结构复杂的非结构化数据中提取知识,能够在大量数据中找到关键信息。
  • 基于模板的分块(Chunking):智能且可解释的分块方式,提供多种模板选择。
  • 减少幻觉现象的可追溯引文:通过文本分块的可视化允许人工干预,并快速查看关键引用和引文以支持基于凭证的答案。
  • 兼容 heterogeneous 数据源:支持Word、幻灯片、Excel、txt、图像、扫描副本、结构化数据、网页等格式的数据源。
  • 自动化且轻松的RAG工作流程:为个人和大型企业提供了精简的RAG协同工作方式,可配置的LLM和嵌入模型,多重召回配合融合重排序,直观的API便于与企业系统无缝集成。
何时使用RAGFlow?

RAGFlow适用于需要从大量且格式复杂的文档中快速提取精确信息的场景。比如,企业需要对市场调研报告、技术文件、法律文件等类型的文档进行深入分析,寻找特定信息作为决策支持。RAGFlow通过强大的文档理解能力和基于证据的问答功能,能够大幅度提高信息检索与分析的效率和准确性。

RAGFlow尤其适合以下几种情况:

  • 信息检索:在庞大的数据池中迅速定位到精确的信息。
  • 问答系统:为用户提供基于事实和数据的具体回答。
  • 数据分析:分析和理解大量文档中的关键信息,支持业务决策。
  • 内容摘要和生成:从大量文本中提取关键信息,自动生成摘要或报告。
如何开始使用RAGFlow?
  1. 准备至少2核CPU和8GB RAM的设备,并确保已安装Docker。
  2. 克隆RAGFlow仓库,并使用Docker构建并启动服务器。
  3. 调整系统配置,包括服务配置(service_conf.yaml)和Docker组合配置(docker-compose.yml),以满足特定需求。
  4. 访问RAGFlow服务器,根据需要选择和配置LLM。

RAGFlow通过简化企业级的信息检索和问答流程,将成为企业深度理解复杂数据和文档的有力工具。

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