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。