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RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fuses cutting-edge RAG with Agent capabilities to create a superior context layer for LLMs

해결하는 문제

RAGFlow는 Retrieval-Augmented Generation의 "garbage in, garbage out" 문제를 해결함으로써 고충실도, 프로덕션 준비 완료 AI 시스템을 구축하는 과제를 해결합니다. 특히 복잡하고 비구조화된 데이터 형식에서 정확한 정보를 추출하는 어려움을 해결하며, 근거 기반 인용을 통해 LLM의 환각(hallucination)을 줄입니다.

작동 방식

이 시스템은 수렴형 컨텍스트 엔진과 템플릿 기반 청킹을 사용하여 Word, Excel, PDF, 이미지 및 웹 페이지를 포함한 다양한 데이터 소스를 처리합니다. 심층 문서 이해를 사용하여 복잡한 형식에서 지식을 추출하고, 융합 재순위화(fused re-ranking)와 결합된 다양한 리콜(recall) 방법을 지원합니다. 또한 플랫폼은 에이전트 워크플로우를 허용하여 LLM이 Python/JavaScript 코드 실행기와 같은 도구를 사용하여 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

대상

높은 정밀도가 필요한 엔터프라이즈 규모의 AI 시스템을 구축하는 개발자.
복잡하고 이기종인 데이터를 검색 가능한 지식 베이스로 변환해야 하는 기업.
정확성을 검증하기 위해 가시적인 인용이 포함된 추적 가능한 AI 답변이 필요한 사용자.

주요 특징

심층 문서 이해: 복잡한 형식의 비구조화된 데이터에서 지식을 추출합니다.
템플릿 기반 청킹: 지능적이고 설명 가능한 청킹 옵션을 제공합니다.
근거 기반 인용: 추적 가능한 참조와 텍스트 청킹 시각화를 제공하여 환각을 줄입니다.
이기종 데이터 지원: Word, Slides, Excel, TXT, 이미지 등을 지원합니다.
에이전트 기능: 에이전트 워크플로우 및 코드 실행 구성 요소를 지원합니다.