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何を解決するか

RAGFlow は、複雑な非構造化データを生産向け AI システムに変換するためのオープンソースのリトリーブ・オーガナイズド・ジェネレーション（RAG）エンジンです。複雑な形式の文書から高精度の知識を抽出する課題に対処し、根拠のある引用と追跡可能な参照を提供することで、幻覚を低減します。

動作方法

システムは統合されたコンテキストエンジンと Go 言語ネイティブなサービスアーキテクチャを使用しています。高品質なデータ抽出を実現するために「DeepDoc」を用いてレイアウト解析、OCR、テーブル認識を行います。ワークフローには、説明可能なデータ分割のためのテンプレートベースのチャンク化、複数のリコール手法と統合された再ランク付け、そして複雑な質問を分解し、さまざまな思考モード（Low から Ultra まで）でマルチステップ推論を行う「エージェントリトリーブ」システムが含まれます。

対象ユーザー

大規模な多様なデータソース（Word、Excel、PDF、Webページなど）から高精度なリトリーブを必要とする開発者および企業（あらゆる規模）向けに設計されています。

主な特徴

• 知識のコンパイル：文書やデータセットを Wiki、グラフ、マインドマップ、タイムラインなどの構造化アーティファクトに変換します。
• エージェントRAG：調整可能な思考深度でマルチステップのリトリーブと推論をサポートします。
• 深層文書理解：レイアウト解析とOCRを用いた非構造化データからの高精度抽出を実現します。
• 多様なデータ形式対応：スキャンされたコピー、スライド、構造化データなど、幅広いフォーマットに対応します。
• 根拠のある引用：テキストチャンクの可視化と追跡可能な参照を提供し、幻覚を最小限に抑えます。