infiniflow/ragflow

何を解決するか

RAGFlowは、複雑な非構造化データを高精度なAIシステムに変換する課題に対処します。大規模データセットからの「針の山の中の針」のような検索問題を解決し、LLMの応答に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

これは、統合されたコンテキストエンジンとエージェント機能を組み合わせたRetrieval-Augmented Generation (RAG)エンジンとして機能します。システムは、複雑な形式を持つ非構造化データから知識を抽出するための深層文書理解を活用し、説明可能なデータ処理のためにテンプレートベースのチャンク化を採用し、複数のリコール手法と融合再ランク付けを組み合わせて正確な検索を保証します。

対象ユーザー

Word、スライド、Excel、TXT、画像、Webページなど、独自の複雑なデータソースに基づいた本格的なAIシステムを構築したい開発者およびあらゆる規模の企業向けに設計されています。

主な特徴

• 深層文書理解: 複雑な形式を持つ非構造化データから知識を抽出します。
• エージェントワークフロー: エージェントワークフロー、MCPをサポートし、Python/JavaScriptコード実行コンポーネントを含みます。
• 根拠のある引用: テキストチャンク化の可視化と追跡可能な引用により、幻覚を低減します。
• 異種データ対応: スキャンされたコピー、構造化データ、PDFやDOCXファイル内の画像に対するマルチモーダルモデルなど、さまざまな形式に対応します。
• 柔軟なインフラ: 設定可能なLLM、埋め込みモデルをサポートし、ドキュメントエンジンとしてElasticsearchまたはInfinityの選択が可能です。