infiniflow/ragflow

해결하는 문제

RAGFlow는 복잡한 비구조화 데이터를 생산 가능한 AI 시스템으로 전환하기 위해 설계된 오픈소스 리트리ieval-증강 생성(RAG) 엔진입니다. 복잡한 형식의 문서에서 고정밀 지식을 추출하는 문제를 해결하며, 근거 있는 인용과 추적 가능한 참조를 제공함으로써 환각을 줄입니다.

작동 방식

시스템은 통합된 컨텍스트 엔진과 Go 기반 서비스 아키텍처를 사용합니다. 높은 품질의 데이터 추출을 위해 "DeepDoc"을 활용하여 레이아웃 분석, OCR, 테이블 인식을 수행합니다. 워크플로우에는 설명 가능한 데이터 분할을 위한 템플릿 기반 청크화, 복수의 리콜 방법과 융합된 재랭킹, 그리고 복잡한 질문을 분해하고 다양한 사고 모드(Low에서 Ultra까지)에서 다단계 추론을 수행할 수 있는 "에이전트 리트리ieval" 시스템이 포함됩니다.

대상 사용자

Word, Excel, PDF, 웹 페이지와 같은 다양한 데이터 소스에서 고정밀 리트리ieval이 필요한 개발자 및 기업(모든 규모)을 대상으로 설계되었습니다.

주요 특징

• 지식 컴파일: 문서와 데이터셋을 위키, 그래프, 마인드맵, 타임라인과 같은 구조화된 아티팩트로 변환합니다.
• 에이전트 RAG: 조정 가능한 사고 깊이로 다단계 리트리ieval과 추론을 지원합니다.
• 심층 문서 이해: 레이아웃 분석과 OCR을 활용한 비구조화 데이터에서 고정밀 추출을 실현합니다.
• 다양한 데이터 형식 지원: 스캔된 문서, 슬라이드, 구조화된 데이터 등 다양한 포맷을 지원합니다.
• 근거 기반 인용: 텍스트 청크의 시각화와 추적 가능한 참조를 제공하여 환각을 최소화합니다.