infiniflow/ragflow

해결하는 문제

RAGFlow는 복잡한 비구조화 데이터를 고정밀 AI 시스템으로 전환하는 도전 과제를 해결합니다. 대규모 데이터셋에서 "바늘을 헤드로 찾는" 문제를 해결하고, LLM 응답에 근거 있는 인용과 추적 가능한 참조를 제공함으로써 환각을 줄입니다.

작동 방식

이것은 통합된 컨텍스트 엔진과 에이전트 기능을 결합한 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 엔진으로 작동합니다. 시스템은 복잡한 형식의 비구조화 데이터에서 지식을 추출하기 위해 심층 문서 이해를 활용하며, 설명 가능한 데이터 처리를 위해 템플릿 기반의 청크화를 사용하고, 다양한 리콜 방법과 융합 재순위 매기기를 결합하여 정확한 검색을 보장합니다.

대상 사용자

Word, 슬라이드, Excel, TXT, 이미지, 웹 페이지 등 자체 복잡한 데이터 소스를 기반으로 생산성 높은 AI 시스템을 구축해야 하는 개발자 및 모든 규모의 기업을 위한 것입니다.

주요 특징

• 심층 문서 이해: 복잡한 형식의 비구조화 데이터에서 지식을 추출합니다.
• 에이전트 워크플로우: 에이전트 워크플로우, MCP를 지원하며, Python/JavaScript 코드 실행 컴포넌트를 포함합니다.
• 근거 있는 인용: 텍스트 청크화 시각화와 추적 가능한 인용을 통해 환각을 줄입니다.
• 이질적 데이터 지원: 스캔된 복사본, 구조화된 데이터, PDF 또는 DOCX 파일 내 이미지에 대한 다중 모달 모델 등 다양한 형식을 지원합니다.
• 유연한 인프라: 구성 가능한 LLM, 임베딩 모델을 지원하며, 문서 엔진으로 Elasticsearch 또는 Infinity 중 선택이 가능합니다.