RAGFlow是一款专为企业设计的高效、精准的开源检索增强生成（RAG）引擎。
项目地址：https://ragflow.io
基于深度文档理解的知识提取能力，能帮助用户在海量数据中快速找到所需内容，确保输出内容的真实性和可靠性。兼容多种异构数据源，用户可以轻松整合不同来源的数据，提供更全面的信息基础。支持模板化的分块处理，用户可根据需要选择不同模板，优化内容呈现形式，提升会话质量和效率。提供自动化和无缝的RAG工作流程，满足从个人用户到大型企业的需求，可通过直观的API与其他业务系统无缝集成。
一、核心功能
1.深度文档理解：能够从复杂格式的非结构化数据中精准提取知识，在海量数据中定位关键内容，提升信息检索的准确性。
2.模板化分块：提供多种模板选择，支持智能化、可解释的数据分块方式，使系统更适应不同数据类型的需求。
3.可靠引用，减少幻觉：支持文本分块的可视化，便于人工干预和校对；同时，提供清晰的关键引用来源，确保生成答案有据可依，减少生成错误信息的可能。
4.兼容多种异构数据源：系统支持word、ppt、excel、txt、图像、扫描件、结构化数据、网页等多种数据格式，以便无缝处理多样化的数据需求。
5.自动化、简便的RAG工作流：提供简化、自动化的工作流程，适用于个人和企业使用。支持配置多种大型语言模型（LLM）和嵌入模型，结合多重检索与重排序技术，并配备直观的API，便于快速集成至各类业务。
二、关键阶段
1.数据处理与索引构建
文档解析：RAGFlow具备强大的智能文档处理能力，能够自动识别和处理各种文档格式，如Word、PPT、Excel表格、CSV/TXT、图片、PDF、结构化数据、网页等。它可以解析出文档中的文字、标题、段落、换行、图片和表格等元素，并对表格进行精细处理，如识别其布局和判断单元格内多行文字的合并需求。
文本分块：采用基于模板的分块方式，用户可以根据具体需求和文档类型选择合适的模板，将预处理后的文本划分为较小的块。这种分块方式具有智能性和可解释性，不仅提高了处理效率，还使得整个处理过程更加透明和可控。
嵌入表示：利用嵌入模型将每个文本块转换为向量表示，这些向量能够捕捉文本的语义和特征。同时，也会对用户的问题进行同样的嵌入处理，以便后续进行相似性检索。
索引存储：将生成的文本块向量存储在向量数据库中，并建立索引，以便快速检索。常用的向量数据库有Faiss、Milvus等，它们能够高效地处理大规模的向量数据。
2..检索阶段
数据准备：先对各种来源的文档进行收集和整理，如企业内部的报告、文档、网页内容等。将这些文档进行预处理，包括格式转换、文本清洗、分词等操作，使其成为适合后续处理的文本格式。然后将处理后的文本进行分块，按照段落、章节或特定的语义单元将文本划分为较小的块，以便于检索和处理。
构建索引：利用嵌入模型将每个文本块转换为向量表示，这些向量能够捕捉文本的语义和特征。将生成的向量存储在向量数据库中，并建立索引，以便快速检索。当接收到用户的问题时，也会将问题转换为向量表示。
相似性检索：使用近似最近邻搜索算法，在向量数据库中查找与用户问题向量最相似的文本块。这些检索到的文本块被认为与用户的问题具有较高的相关性，可能包含回答问题所需的信息。
3.融合阶段
信息提取与筛选：从检索到的文本块中提取关键信息和有用的内容。这可能涉及到对文本的进一步解析、实体识别、关键词提取等操作，以确定与问题最相关的部分。同时，对提取的信息进行筛选和整理，去除冗余和不相关的内容。
上下文构建：将提取和筛选后的信息与用户的问题进行融合，构建一个包含外部知识的增强上下文。可以采用多种方式进行融合，如将检索到的信息作为额外的输入添加到问题中，或者使用注意力机制等技术来突出检索信息在上下文中的重要性，使生成模型能够更好地利用这些信息。
4.生成阶段
模型输入：将融合后的上下文作为输入传递给预训练的大型语言模型（LLM）。LLM会根据输入的上下文和自身的语言知识与生成能力，对问题进行理解和分析。
文本生成：基于输入的上下文和LLM的内部知识，生成模型开始自回归式地生成回答文本。在生成过程中，它会参考检索到的相关信息，以确保生成的答案准确、完整且具有上下文相关性。同时，还可以根据具体的应用需求和任务特点，对生成的文本进行后处理，如调整语言风格、纠正语法错误、添加必要的解释和说明等。
三、系统要求及安装
1.系统要求：CPU至少4核、内存至少16GB、硬盘至少50GB、Docker版本≥24.0.0，docker compose≥v2.26.1。
2.安装步骤：首先克隆仓库，然后在ragflow/docker目录下运行命令启动docker容器，接着检查服务器状态，最后在浏览器中输入服务器的IP地址访问ragflow，并在service_conf.yaml文件中选择所需的LLM工厂并更新api_key字段等。
四、应用场景
1.企业办公与管理
智能客服：能够实时从企业知识库中检索相关信息，为客户提供准确、个性化的解答，提高客户满意度，减轻人工客服的工作量和压力，如电商平台的智能客服可及时回答订单状态、产品信息或售后支持问题。
知识管理：可以对企业内部大量的文档、资料进行深度理解和知识提取，帮助员工快速找到所需信息，促进知识共享和传承，提升企业整体的工作效率。
合同管理：快速提取合同中的关键条款和信息，方便企业进行合同审查、风险评估和管理，确保合同的合规性和有效性。
2.医疗健康领域
辅助诊断：医疗专业人员可以通过RAGFlow快速查找相关医学文献和病例资料，结合患者的症状和病史，为诊断和治疗提供更全面的参考，生成个性化的诊断建议。
医学研究：帮助研究人员快速梳理大量的医学文献，提取关键信息，生成综述和研究报告，加速医学研究的进程，促进医学知识的创新和发展。
健康咨询：在线健康咨询平台利用RAGFlow，可根据用户的咨询问题，从医学知识库中检索准确的信息，为用户提供专业的健康建议和指导。
3.学术研究与教育
文献综述：学生和研究人员可以借助RAGFlow快速定位和分析相关的学术文献，提取核心观点和研究成果，高效地完成文献综述的撰写，节省大量的时间和精力。
学习资源推荐：根据学生的学习需求和问题，从丰富的教育资源中检索并推荐相关的学习资料、课程视频、练习题等，为学生提供个性化的学习支持。
论文写作辅助：在论文写作过程中，帮助作者查找相关的研究资料和参考文献，提供写作思路和建议，提高论文的质量和写作效率。
4.传媒与内容创作
新闻报道：记者可以利用RAGFlow对大量的新闻素材进行快速整合和提炼，生成新闻稿件，提高新闻报道的效率和质量，同时确保报道的准确性和客观性。
内容生成：根据特定的主题或需求，从多个数据源中检索相关信息，生成丰富多样的内容，如博客文章、社交媒体文案、广告文案等，为内容创作者提供灵感和素材。
视频脚本创作：从各种资料中提取关键信息和故事元素，生成视频脚本，帮助视频创作者更高效地创作高质量的视频内容。
5.金融与投资领域
投资分析：金融机构可以利用RAGFlow实时收集和分析市场数据、财经新闻、公司财报等信息，生成投资分析报告，为投资者提供决策支持。
风险评估：通过对大量的金融数据和案例进行分析，提取风险因素和预警信号，帮助金融机构进行风险评估和管理，制定合理的风险控制策略。
客户服务：为金融客户提供个性化的理财建议和解答客户的咨询问题，提高客户服务质量和客户满意度。
6.法律与合规领域
法规检索与解读：律师和法律专业人员可以通过RAGFlow快速检索相关的法律法规和案例，为案件分析和法律研究提供支持，同时还可以生成具体的法规解读和法律意见。
合同审查：对合同文本进行深度分析，提取关键条款和潜在风险，为合同审查和修改提供参考，确保合同的合法性和合规性。
合规咨询：为企业提供合规咨询服务，帮助企业了解和遵守相关法律法规，降低合规风险。
