RAGFlow

RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎，旨在帮助用户从各种复杂格式的文档中提取信息，并结合大语言模型（LLM）提供可靠的问答服务。

主要功能：

• 深度文档理解： 支持多种文档格式，包括PDF、Word、PPT、Excel、TXT等，能够自动识别文档的布局、标题、段落、表格和图像等元素。 blog.csdn.net
• 多样化的文档处理模板： 提供针对不同类型文档的处理模板，如凭证、发票、报表、简历、论文、手册、法律条文等，满足不同行业和岗位的需求。 blog.csdn.net
• 可视化和可解释性： 在文档处理过程中，提供可视化界面，允许用户查看处理结果，并对解析结果进行适当的干预，确保数据质量。 blog.csdn.net
• 降低幻觉（hallucination）： 在生成答案时，提供关键引用的快照，并支持追溯原文，确保回答有理有据，减少模型生成错误信息的概率。 blog.csdn.net

优点：

• 全面的文档支持： 能够处理多种复杂格式的文档，满足不同场景的需求。
• 智能化的文档处理： 通过深度文档理解技术，自动识别和处理文档中的各种元素，提高数据处理效率。
• 高可控性和可解释性： 提供可视化界面，允许用户对处理结果进行干预，确保数据质量和结果的可靠性。
• 降低模型幻觉： 通过提供引用和追溯功能，确保生成的答案有理有据，减少错误信息的生成。

使用场景：

• 企业知识库建设： 帮助企业从各种文档中提取信息，构建智能化的知识库，提升信息检索和管理效率。
• 智能问答系统： 为客户服务、技术支持等场景提供基于文档的智能问答服务，提高响应速度和准确性。
• 文档自动化处理： 自动化处理大量文档，如合同、报告、发票等，减少人工干预，提高工作效率。

如何使用：

1. 安装： RAGFlow支持Docker部署，用户可以通过克隆GitHub仓库并使用Docker Compose进行安装。 github.com
2. 配置： 根据需要，配置系统环境变量和服务设置，如LLM模型、API密钥等。
3. 上传文档： 通过Web界面或API上传需要处理的文档。
4. 文档处理： 选择适当的处理模板，系统会自动解析文档并生成可查询的知识库。
5. 查询： 用户可以通过自然语言提问，系统会基于处理后的文档提供准确的答案，并提供引用和追溯功能。

RAGFlow的开源代码和详细文档可在GitHub上获取，用户可以根据自身需求进行二次开发和定制。

一文看懂RAGFlow/Dify/FastGPT差异：高精度检索、灵活开发、快速部署如何抉择？